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一个公司希望利用其业务性能在竞争和动荡的环境中必须股份数据。一步法研究显示,只有四分之一的公司数据分析在他们的议程,而近99%的人说愿意投资在未来在这一领域。
回报一个严重的条件是你必须持续收集的数据通过数据集成分析。
这篇文章将探索的力量数据集成和业务性能的方式使用它们。让我们先从业务性能的概述。
业务性能是什么?
每个业务的效率是一个关键性能的概念。简单,业务性能在结合领域展示了一个公司的效率:
- 管理风格
- 职业道德和环境
- 客户关系
- 服务质量
评估业务绩效指标有助于判断当前操作的结果比他们的成本。也,你可以比较他们与过去相同指标在行业和时期内企业本身。
业务性能管理集未来生产目标和利率。这包括公司多少时间和金钱花费在实现他们,是否可以用更少的成本获得相同的结果。
8关键业务性能指标
各种定量和定性关键绩效指标、业务性能指标,得出经济的结论。
在大的指标列表、一些常见和关键业务性能指标包括:
- 每月的经常性收入(MRR)——可预测的收入基于现有的订阅
- 经常性收入(ARR)——可预测的年收入基于现有年度订阅
- 利润——收入比率和生产成本
- 客户采购成本(CAC)——的钱可以花在吸引新客户
- 净推荐值(NPS)——忠诚指标显示客户推荐你的生意的机会
- 转化率-客户转化成游客的比例
- 流失率——剩下的顾客的数量
- 保留率,继续使用你的产品/服务的用户数量。
数据重要性和商业智能
很难想象一个现代公司并不收集数据和数据驱动的方法练习。专家帮助企业数据驱动的决策是在高需求。
的基础商业智能是统计数据分析和解释和预测建模。在这方面,在分析获得的指标是依赖于初始数据的质量和数量,这是许多组织的一个主要问题。
数据验证和质量水平的结论增加和初步收集到的数据的集成。
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例如,网站访客的数据细节的肖像一个潜在的消费者。这些信息有助于预测观众的期望,发现如果他们对你的产品感兴趣,以及打扮广告信息在正确的形式。
下一步的数据驱动的决策是一个帮助企业获取市场趋势的分析和确定的方向发展,如探索新的区域或安排的销售。这将有助于该公司决定营销策略,增加利润。
数据集成的必需品
有两个处理时需要考虑的重要方面数据集成的概念:
- 数据和信息是不一样的,无论是原始数据、大数据等。
- 这些数据类型只是随机项大规模不正确的处理。一旦集成、结构化和提出了在适当的情况下,他们成为信息。
此外,除了必要的数据集成技术结合的来源,必须有一个策略维护数据完整性稳定。
数据集成技术
从技术角度来看,人类产生了多44个字节的数据,这意味着有40倍比宇宙中的恒星字节。
这样一个丰富会让人陷入恐慌在缺乏深思熟虑的计划整合数据。
按照这个速度,团队的使命与数据管理和iPaaS合作变得越来越重要。大多数的这些专家选择遵循数据集成模型。
通常,他们没有共识的最佳数据集成技术,但几乎总是,一个集成将涵盖三个关键阶段:数据提取、转换和加载。涉及到三个主要代理:
- 数据源(提取)
- 数据集成(转换)
- 目标数据库(加载)
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应用程序集成包括外部应用程序、数据服务、企业应用非结构化文件和/或云应用程序。
云应用程序最受欢迎,因为它们很容易集成通过他们的API。阅读更多关于api在这里。
- 获取信息:访问信息无论其位置、云或物理服务器在不同的地方。
- 数据的检索和聚合:建筑之间的联系信息位于一个源和不同的来源。它被称为映射。
- 数据提取:这是指专家能够访问处理数据时需要它。
数据集成平台
在这个过程中,你会发现许多选项来执行数据集成,但你必须确保你选择最适合你的人。FME是唯一的企业集成平台全面支持空间数据。在决定之前,前两个因素考虑到业务的规模和类型的数据库构建。
公司通常有他们自己的数据中心和应用程序托管在前提上。这些可能是本地服务器或第三方服务提供商关注业务解决方案。此外,中小企业经常选择基于云的应用程序存储数据和选择iPaaS整合它们。
大公司有自己的数据中心集成解决方案的IT团队的策划。他们使用企业数据集成平台在使用基于云的应用程序或本地和cloud-resident端点。利用这种类型的服务很容易共享大型数据集,选择新的供应商。
还有一个选项来使用FME对于连接的应用程序,建立自动化的工作流,转换数据,数据类型转换和验证数据的质量。亚搏在线
FME可以处理不同的数据类型和支持应用程序到应用程序,b2b或移动应用程序集成。这样的数据集成平台支持vendor-exclusive技术支持和高数据安全性标准。
虽然大多数数据集成解决方案专注于解决一个特定的问题,说,FME允许有证之间转移记录,使所有可能的数据操作,使数据驱动和及时决策。
看看FME客户那些已经受益于实现FME在他们的组织。
前三,以避免数据集成挑战
在我们描述数据集成帮助企业之前,意识到挑战是至关重要的。下面是三个最常见的数据集成挑战需要注意的。
低质量的数据
这似乎是显而易见的,但最重要的数据集成错误可以追溯到失败在过时,手动输入无关的数据由不同的代理在无与伦比的格式,加剧他们的集成的可能性。
低质量数据,失败的一个主要的后果数据自动化直接影响业务活动和盈利能力。
解决方案听起来简单而可能具有挑战性的快速完成。首先,清洁你的数据,选择一个统一的数据格式,并指定负责人/团队。
太多的数据源
另一个常见的错误是没有延迟假设数据集成技术。从来都不是这样的。
枚举的外部数据源需要处理许多连接器可以彼此冲突,绝对是一个昂贵的解决方案比一个统一的集成系统。
为了解决这一问题,避免同步数据集成,使备份来自多个数据源的数据在一个地方(SQL /电子表格),并仔细选择数据集成平台。正如我们提到的,FME可以解决数据采购问题。
没有数据管理计划
操作与数据仍然只是混乱的操作。它不工作没有一个大家都认可的路线图元数据管理。
每个员工参与数据处理必须了解数据操作的规则,结合数据管理计划和数据处理策略。他们还必须处理合规和法律问题,确定应该如何有效地管理信息。
6数据集成方式促进你的业务性能
帮助企业获得的数据。这里是:
保证数据在一个地方
数据集成可以简化处理数据通过保持在一个地方(或在一个统一的方式)。与FME及其数据转换能力,可以形状数据,统一数据格式,并达到数据一致性。与数据统一,你可以继续为最大效率的数据集成。
你可以同步所有数据库、电子表格或其他平台上,你已经改变了数据收集。例如,您可能需要从您的帐户转移你的记录Airtable出类拔萃、出口CRM的记录数据可视化平台,从CMS BigQuery能够备份数据,等等。
也可以减少数据重复通过保持你所有的信息在一个集成的系统。你应该把信息从电子表格、高度结构化的数据库,社交媒体报道,图、白皮书和各种各样的其他来源一起全面洞察业务。
改善金融数据管理
一个全面的数据集成计划允许您查看和管理关键的财务和运营信息易于使用的仪表板所有的财务和业务数据集成到一个单一的平台。
任何质量财务管理系统将包括基本会计功能,允许您跟踪收入和费用、资产和负债、摊销生成准确的财务报告。
因此,会计和管理人员可以从整个组织访问有价值的数据,提高预算的准确性,报告,和预测,从而提高财务决策。
形状清晰的人力资源
统一的数据沟通平台使组织能够利用不同类型数据的最大化产生的潜力。
这种透明度可以扩展到内部和外部利益相关者,推动公司内部协作,有利于人力资源部门。
即使在一个人力资源的环境,有很多数据需要考虑,包括360度的员工报告,执行总结,反馈会议,员工满意度等指标。
智能数据分析将有助于使用技能的员工在这个领域更理性,客观地做出决定基于数字而不是个人的印象。
加强市场营销分析
你的营销策略应该是由数据驱动的竞争对手,市场动态,客户行为,竞选成功。你应该尽可能经常更新以响应新的数据,因为它变得可用。
通过收集和分析所有的营销工具和渠道,您可以确定最好的时间,地点,方式,市场和促进你的业务。例如,从社交媒体收集数据,电子邮件营销软件、crm和cms和其他平台,您将获得一个明确的营销分析。
这也允许您确定您可能需要投入更多的资源来让你的营销计划更一致。
一般来说,营销人员利用营销分析能力与数据集成在他们的领域:
- 利用CRM数据处理
- 让用户体验/ UI的改进
- 可视化和报告的见解
- 预测客户的行为
- 个性化营销活动
- 体验营销策略
- 调整营销策略
节省时间和资源
商业智能专业人士面对压倒性的工作量试图筛选大量的日常业务数据。
给团队直接访问相关信息给分析师留下比少了一个需要担心的。这使他们专注于更复杂,要求驱动业务价值的数据集。
毕竟,如果没有数据集成平台,即使是最普通的商业报告将意味着手工处理的所有资源,编写代码或自动传输数据到数据库,和艰苦的系统化的混乱。
更不用说需要控制和修改可能的人为因素错误。集成自动化将消除这一段。
建立一个数据驱动的公司文化
给用户提供关键数据嵌入在他们使用的应用程序和服务使他们能够与客户和合作伙伴交互时做出更好的决策。
一般公司内部不同部门之间的互动过渡到基于数据路径有助于一个更智能的业务决策。
data-smart的方法将把你的公司的主要商业组织和data-empowered员工将跟上新时代的挑战。新员工很容易进入一个结构透明政策和统一的处理数据。
最后的话
不管公司大小或资源,处理和管理数据正确的方式将丰富您的业务和客户的观点。
尝试FME为你的业务需求!这是一个具有成本效益的方式访问业务数据,保持更新,获得的见解为您的业务增长,使最好的数据驱动的决策。让您的数据与FME今天!
不要再等了,开始数据集成在您的公司。如果你已经有了第一步数据集成,在下面的评论中分享你的经验。
数据是一个重要的资产在每一个业务。处理数据可能是一个挑战,本文介绍。从低质量数据来源或在太多太多的数据格式,这是当今组织所面临的挑战。尽管如此,FME可以将数据转化为洞察力现代客户更好地服务。FME平台与企业集成和没有代码自动化业务决策能力。使用数据,花更多的时间和更少的时间战斗。让您的业务与数据今天!
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Dmytro Zaichenko
Dmytro Zaichenko耦合器是一个营销专家。io、数据集成工具。他有7年以上经验的内容。除了写作,他热衷于网络和NBA。
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