Ettevõtte ehitamine kivile või liivale: kehva andmete terviklikkuse varjatud hind
Olen praegu asepresident kiiresti kasvavas ettevõttes SaaS ettevõte, mis on saavutanud üle 400% aastase kasvu. Sellise laienemise keskel oleks lihtne taga ajada uusi funktsioone, agressiivseid turunduskampaaniaid ja automatiseerimist suures mahus. Selle asemel teeb ettevõte aga vähem glamuurse, kuid palju kriitilisema investeeringu – tagades, et iga meie salvestatud ja töödeldud andmeüksus on täpne.
Nagu enamikul kiiresti kasvavatel idufirmadel, pole ka meil lõputult ressursse. Iga protsesside täiustamisele või andmete puhastamisele kulutatud tund võiks kuluda müügile, arendusele või turundusele. Ometi teame kogemusest, et kui me ei võta praegu aega oma süsteemide täpsuse ja terviklikkuse parandamisele, maksame hiljem palju suuremat hinda. Peame täna tõhusalt tegutsema, aga peame ehitama ka homseks. See tähendab piisavat aeglustamist, et luua pinna all kord, struktuur ja usaldusväärsus, isegi kui tundub, et turg nõuab ennekõike kiirust.
SaaS-i veteranettevõtjatena teame, et halvad andmed kahjustavad lõpuks ettevõtte iga aspekti. Need ummistavad süsteeme, moonutavad analüütikat, lõhuvad protsesse ning tekitavad frustratsiooni nii klientidele kui ka töötajatele. Mida kiiremini te kasvate, seda rohkem need probleemid mitmekordistuvad. Seega teeme praegu rasket tööd: puhastame andmeid, tugevdame integratsioone ja ehitame vundamendi, mis peab surve all vastu. Sest tõde on lihtne – kui teie ettevõtte andmed pole kindlad, pole seda ka teie tulevik.
Kaljule ehitamise ja liiva ehitamise tähendamissõna
Igaüks siis, kes kuuleb neid minu sõnu ja teeb nende järgi, on nagu tark mees, kes ehitas oma maja kaljule. Ja sadas vihma ja tulid vetevoolud ja tuuled puhusid ja peksid vastu seda maja, aga see ei varisenud, sest see oli rajatud kaljule. Ja igaüks, kes kuuleb neid minu sõnu ja ei tee nende järgi, on nagu rumal mees, kes ehitas oma maja liivale. Ja sadas vihma ja tulid vetevoolud ja tuuled puhusid ja peksid vastu seda maja, ja see varises kokku, ja selle varisemine oli suur.
Matteuse 7:24–27 (ESV)
See tähendamissõna on endiselt kehtiv. Vahe polnud nähtav, kui päike paistis ja taevas oli selge. Aga kui torm saabus, seisis üks struktuur kindlalt, teine aga varises kokku. Digiajastul ehitavad paljud organisatsioonid oma tulevikku liivale – nõrkadele, ebastabiilsetele vundamentidele, mis põhinevad ebatäpsetel, vastuolulistel või mittetäielikel andmetel.
Kui ettevõtted ei investeeri andmete terviklikkusesse, ehitavad nad sisuliselt keerukaid süsteeme, automatiseeritud töövooge ja AI ebausaldusväärsetele sisenditele tuginevad mudelid. Tulemuseks pole mitte ainult ebaefektiivsus, vaid ka keerukad ja kulukad vead, mis levivad läbi ettevõtte iga kihi.
Kaasaegsete süsteemide habras alus
Kaasaegsed organisatsioonid sõltuvad omavahel ühendatud süsteemidest: CRM Turundusautomaatikasse toidavad platvormid, raamatupidamistarkvaraga sünkroniseerivad makseprotsessorid ja tehisintellekti mudelitesse panustavad kliendiandmed. Siiski mõtlevad vähesed juhid sellele, mis juhtub, kui kogu selle tehnoloogia alus – andmed – hakkab murenema.
Andmete terviklikkus tähendab tagamist, et teie ettevõtet suunav teave on täpne, täielik, järjepidev ja ajakohane. See ei ole glamuurne töö. See jõuab harva pealkirjadesse või ilmub juhatuse esitlustes. Kuid ilma selleta muutub digitaalne transformatsioon miraažiks, sädelevaks fassaadiks liivavundamendil.
Allavoolu tõrked: kehva andmestiku tegelik hind
Kui andmete terviklikkus katki läheb, piirdub kahju harva ühe osakonnaga. Selle asemel levib see kogu ettevõttes laiali, sageli peenel, kuid laastaval viisil.
- Vastamata ülesanded ja katkised töövood: Kui lepingud ei ole täpselt vastavatesse projektidesse korraldatud, libisevad ülesanded märkamata. Üksainus lingimata kirje võib põhjustada tervete meeskondade tähtaegade, tulemuste või uuendamiste mittetäitmist. Aja jooksul need ebatõhusused mitmekordistuvad, õõnestades klientide usaldust.
- Makse- ja arveldusprobleemid: Halvasti hooldatud makseandmed, olgu need siis aegunud arveldusaadressid, aegunud krediitkaardid või mittevastavad andmed, põhjustavad töötlemise viivitusi, tagasimakseid ja pingelist rahavoogu. Paranduste otsimisega seotud halduskulud võivad oluliselt ületada puhtate andmete eelneva haldamise kulusid.
- Turundusjäätmed ja otsepostituse tagastused: Kui klientide aadresse ja profiile ei uuendata, võivad otsepostituse kampaaniate tagastusmäärad olla kahekohalised. Sama juhtub ka digitaalsetes kanalites, kus reklaame edastatakse aegunud sihtrühmale, raisates meediaeelarvet ja moonutades kampaaniaanalüütikat.
- Otsingu ja kohaliku nähtavuse langus: Ettevõte võib investeerida suuri summasid SEO aga kaotavad positsiooni, sest selle Google'i ettevõtte profiil (GBP), kohalikud kirjed ja veebisaidi metaandmed on ebajärjekindlad. Kui platvormid tuvastavad vastuolulisi NAP (Nimi, aadress, telefon) andmed, usaldusskoorid langevad ja nähtavus kannatab.
- Tehisintellekti ja analüütika moonutused: Tehisintellekt ja ennustav analüütika võimendavad kõiki neile edastatud andmeid. Kui andmed on mittetäielikud või ebatäpsed, muutuvad mudeli soovitused ebausaldusväärseks. Müügiprognoosid ei täida eesmärki, isikupärastamismootorid ei tööta korralikult ja otsuste tegemine kannatab ebasobiva enesekindluse all.
- Õiguslik ja vastavusnõuetele vastavus: alates GDPR et HIPAA Vastavalt riiklikele privaatsusseadustele on organisatsioonid kohustatud pidama täpseid andmeid. Kui klienditeavet dubleeritakse, kaotatakse või valesti kategoriseeritakse, seisavad ettevõtted silmitsi juriidiliste riskide, nõuetele mittevastavuse ja võimalike trahvidega.
Kõik need näited kujutavad endast pragu vundamendis, mis laieneb iga uue rakenduse, integratsiooni või automatiseerimisega.
Vältimise liitkulu
Ettevõtted keelduvad sageli andmeprobleemidega tegelemast, sest need tunduvad nähtamatud. Andmete puhastamine, valideerimine ja haldamine ei too kohest tulu, seega lükatakse see määramata ajaks edasi. Kuid aja jooksul muutub see hooletussejätmine üheks kallimaks otsuseks, mida ettevõte teha saab.
Ettevõte, mis investeerib miljoneid uutesse CDP or ERP Süsteemide puhastamata jätmine ilma alusandmeteta on nagu betooni valamine liivale. Iga töötav automatiseerimine, iga uuenev juhtpaneel ja iga süsteemi peal tehtud otsus süvendavad algset viga. Kui turundusmeeskond ei saa kontaktandmetele toetuda, raiskavad nad raha. Kui rahandusosakond ei suuda tehinguid ühildada, raiskavad nad aega. Kui operatsioonid tuginevad vigastele andmetele, raiskavad nad võimalusi.
Ja kui juhtkond otsib vastuseid tehisintellektist, siis ebausaldusväärsete andmete põhjal treenitud mudel annab enesekindlalt valesid järeldusi, kiiremini ja suuremas mahus.
Andmete terviklikkus kui aluspõhi
Digiajastul edenevad organisatsioonid mõistavad, et tõeline transformatsioon algab pinna all. Nad ei käsitle andmeid kõrvalsaadusena, vaid varana, millegi sellisena, mida tuleb struktureerida, puhastada ja hooldada sama rangusega nagu iga füüsilist infrastruktuuri.
See algab praktiliste ja korratavate protsessidega:
- Olemasolevate andmete auditeerimine: Tuvastage süsteemides esinevad ebatäpsused, duplikaadid ja vastuolud.
- Andmehalduse loomine: Määrake osakondade vahel vastutus andmete kvaliteedi eest ja vastutus nende eest.
- Vormingute ja allikate standardiseerimine: Kooskõlastage andmete kogumise, märgistamise ja salvestamise viisid.
- Valideerimise ja värskenduste automatiseerimine: Kasutage aegunud või kehtetute kirjete tuvastamiseks automatiseerimistööriistu.
- Integratsiooni täpsuse prioriseerimine: Veenduge, et süsteemid sünkrooniksid kahesuunaliselt reaalajas valideerimisega, mitte ainult ajastatud partiimportidega.
Kui organisatsioonid selle mõtteviisi omaks võtavad, toimub digitaalne transformatsioon (DX) projektid muutuvad jätkusuutlikumaks, tehisintellekti mudelid pakuvad usaldusväärset teavet ja ettevõte saab enesekindlalt kasvada.
Torm tuleb alati
Digitaalne transformatsioon lubab kasvu, kiirust ja innovatsiooni, aga ainult siis, kui alus on kindel. Ettevõtted, mis eiravad andmete terviklikkust, võivad headel aegadel tunduda stabiilsed, kuid on pidevalt haavatavad häirete suhtes. Olgu selleks siis vastamata makse, ebaõnnestunud kampaania, hilinenud migratsioonitähtaeg või tehisintellekti juhitud valeotsus – torm tuleb alati.
Loen tänapäeval palju ettevõtetest, kellel on raskusi oma andmevahetuse või tehisintellekti tulemustega, ja oleksin valmis kihla vedama, et neil oli süsteemseid andmeprobleeme, mida kunagi ei lahendatud. Ettevõtte ehitamine andmetele, mis on tugevad, struktureeritud ja usaldusväärsed, nõuab kannatlikkust ja investeeringuid. Aga kui puhuvad muutuste tuuled, on see ainus kindel alus.
seotud Martech Zone sisu
