Sammanfatta detta blogginlägg med:
Redaktörens anmärkning: I det föränderliga konsumentmarknadslandskapet med trender som BNPL, D2C, omnikanalhandel och agila operationer står personalisering i centrum. Kärnan i denna digitala transformation är data.
Den här bloggen belyser vikten av att bryta datasilos för att säkerställa korrekt dataflöde till rätt part vid rätt tidpunkt. Det kommer att bidra till strävan efter kundcentrering och frigöra nya möjligheter genom detaljerade insikter. Relevanta fokusområden för att möjliggöra rätt utförande inkluderar datastyrning , molnlösningar och AI .
”Ofta upptäcker vi att ett konsumentföretag har den data det behöver för att möjliggöra affärsförbättringar, men att informationen finns inom olika affärsgrupper inom företaget” - McKinsey-artikel
Dagens företag använder olika system för att få saker att fungera. Varje avdelning, som försäljning eller leveranskedjan, har sin egen uppsättning verktyg för att få sina jobb gjorda. Men ibland kan alla dessa olika system orsaka ett problem som kallas "dataöar". Det innebär att den data vi behöver fastnar på separata platser och det är svårt att se helhetsbilden.
Stora organisationer använder en mängd olika system och om dessa system inte kommunicerar kommer olika avdelningar aldrig att komma överens om vilken data som är korrekt.
Låt oss titta på ett exempel för att förbättra vår förståelse: I processen för försäljnings- och verksamhetsplanering (S&OP) består det centrala teamet av ledare från försäljning och verksamhet. Det är viktigt för dem att ha en tydlig förståelse för data och termer innan de påbörjar framtida planering. Även om dessa avdelningar vanligtvis använder olika system för sina dagliga uppgifter inom de flesta organisationer, kräver effektiv planering en smidig integration av försäljnings- och verksamhetsdata och -system, vilket kräver minimala ändringar.
I genomsnitt använder stora organisationer 367 programvaror och system. I takt med att organisationer växer blir det alltmer utmanande att säkerställa anslutningen mellan system, vilket kräver omfattande sammankopplingar. Med ökande förvärv och konsolideringar blir utmaningen ännu svårare.
Nu ska vi gräva djupare och utforska de olika typer av system som företag använder.
1. System för optimering av handelsfrämjande åtgärder (TPO): Blue Planner - Detta system hjälper till att optimera handelsfrämjande åtgärder för att öka försäljning och vinst genom effektiv planering och analys.
2. Kategorihanteringssystem: JDA Kategorihantering - JDA erbjuder en omfattande plattform för att hantera och analysera produktkategorier för förbättrade beslutsfattande och försäljningsstrategier.
3. Kassasystem (POS): Square POS – Squares system erbjuder sömlös transaktionshantering och affärshantering vid försäljningsstället.
4. E-handelsplattform: Shopify - Shopify är känt för sitt användarvänliga gränssnitt och robusta funktioner och ger företag möjlighet att skapa och hantera webbutiker effektivt.
5. ERP-system (Enterprise Resource Planning): SAP ERP – SAPs ERP-system integrerar olika affärsfunktioner som ekonomi, lager och HR, vilket ger en centraliserad plattform för effektiviserad verksamhet.
Allt eftersom företag växer måste de se till att information kan röra sig fritt mellan dessa system. De måste förhindra att data fastnar på separata platser.
Dessa datasilos skapas vanligtvis på grund av äldre system, decentraliserad datahantering och avdelningsgränser. Låt oss utforska mer om de viktigaste orsakerna till att silos uppstår.
1. Brist på datalinje och vanliga dataordböcker:
Tänk dig en företagsfusions- och förvärvsprocess där chefer från båda företagen möts. En tydlig förståelse för finansiella data och terminologi är absolut nödvändig innan de kan utforma strategier. Trots att varje företag använder olika operativa verktyg är en framgångsrik integration av finansiella data och system avgörande för effektivt beslutsfattande.
2. Förlita sig på individuell kunskap:
Systemkunskap är koncentrerad hos specifika individer utan ordentlig dokumentation. När dessa kunniga individer slutar blir systemet mindre öppet för förändringar. Team tar till att skapa sina egna datalösningar, ofta med hjälp av kalkylblad.
3. Inkonsekvenser i huvuddata:
Avvikelser inom masterdata kan uppstå mellan olika team, vertikaler eller avdelningar inom en organisation. Dessa variationer leder till att team skapar sina egna dataversioner på grund av de olika masterdata.
4. Brist på genomgående synlighet:
Brister i insynen över hela värdekedjan för verksamheten.
Datasilos uppstår på grund av saknad data i olika skeden av processen.
Exempel: CPG-företag har primär och sekundär försäljningsdata men saknar tertiär försäljningsdata.
Enligt Forrester ägnas 30 % av en analytikers tid åt att försöka hitta rätt data och information – vilket förbrukar 2,4 timmar dagligen.
Navigering i datasilos: Interna och externa utmaningar för konsumentvaruföretag
För konsumtionsvaruhandelssektorn sträcker sig närvaron av datasilos bortom organisationens interna system. Varumärken stöter ofta på externa datasilos på grund av begränsad tillgång till viktig information som innehas av externa enheter. Denna situation uppstår ofta när konsumtionsvaruhandelsföretag saknar direkt kontroll över data som lagras av detaljhandelsföretag som säljer deras produkter. Följaktligen tillgriper konsumtionsvaruhandelsföretag ofta att anskaffa andrapartsdata från dessa återförsäljare, särskilt för data och analytiska insikter som sträcker sig bortom försäljningsstället.
Implikationer för affärseffektivitet och beslutsfattande
- Datafelaktigheter som leder till lågt förtroende för data
- Manuell dataöverföring är tidskrävande, dyrt och felbenäget
- Begränsar produktiviteten
- Ger en bristfällig kundupplevelse
- Begränsar samarbetet inom verksamheten
vilket resulterar i felaktig analys och leder till dåligt beslutsfattande. Företag förlorar möjligheter på grund av bristande tillgång till korrekt data i tid. Enligt Gartners forskning kan små och medelstora företag drabbas av förluster på upp till 15 miljoner dollar per år på grund av att de fattar ineffektiva affärsbeslut på grund av föråldrad/felaktig data.
Nestlé centraliserar sin kunddata- och samtyckeshantering. Företaget försöker minska antalet marknadsföringsapplikationer som används, vilket kommer att bidra till att minska antalet datasilos. De har nu en mer strategisk inställning till kunddata och ser den som en företagstillgång snarare än bara en samling datapunkter.
Ett av företagen använde Jira för kundtjänst och ett sälj-CRM. Tidigare kommunicerade inte dessa system med varandra, så sälj- och kundtjänstavdelningarna arbetade oberoende av varandra. Säljare var omedvetna om kundtjänstärenden som skickats in av befintliga kunder och försökte sälja mer av nya produkter.
Från kundens perspektiv fick de efterfrågan på en dyrare produkt trots att de hade problem med den befintliga. Detta orsakade friktion mellan företaget och kunderna.
Genom att integrera sina system med hjälp av API:er möjliggjorde de dock sömlös kommunikation och dubbelriktade uppdateringar mellan avdelningar. Detta innebar att säljare kunde se att ett ärende hade skapats.
Sammankopplad planering och analys är nödvändig för företag och för att bryta ner de inkongruenta systemen är det viktigt att fokusera på ett integrerat datalager. Det kan komma i olika format som förklaras i nästa avsnitt.
Datasjö:
Datasjöar konsoliderar olika datakällor till ett centraliserat arkiv, oavsett format eller struktur. De möjliggör datalagring i stor skala och hanterar både strukturerad och ostrukturerad data . Genom att tillhandahålla en enhetlig lagringsplattform främjar datasjöar samarbete och enkel åtkomst för olika team.
Datanät:
Att använda en data mesh-metod för att hantera datasilos innebär att decentralisera dataägandet till enskilda team. Dessa "dataproduktteam" kurerar och hanterar specifika datadomäner, vilket främjar samarbete och ansvarsskyldighet. Genom att standardisera datagränssnitt och format blir integrationen smidigare, vilket förbättrar datatillgänglighet och koherens. Denna metod bryter ner silos, främjar samarbete och accelererar insikter i hela organisationen.
Företagsdatalager (EDW):
EDW:er centraliserar data från flera källor och harmoniserar dem för att skapa en enda sanningskälla. De erbjuder strukturerade och väldefinierade datamodeller som förbättrar konsekvens och noggrannhet. EDW:er stöder komplexa frågor och rapportering, vilket minskar behovet av datautvinning från olika system.
Datastruktur:
Data fabric-lösningar erbjuder en enhetlig dataintegrationsplattform som kopplar samman olika datakällor och system. De möjliggör sömlös dataförflyttning, transformation och åtkomst i hela organisationen. Data fabric förbättrar datasynlighet, styrning och kontroll, vilket minskar datafragmentering. Dataintegrationsplattform.
Att centralisera era kunddata och samtyckeshantering är ett värdefullt steg mot att förbättra er dataverksamhet. Talend Data Fabric, som erbjuds av Qlik, erbjuder en molnbaserad lösning för datacentralisering. Den effektiviserar dataintegration, ETL-processer, datastyrning, säkerhet och regelefterlevnad. Det är värt att notera att vissa företag har uppnått en årlig minskning av underhållskostnaderna med 10 %.
Källa - qlik Data fabric kan effektivt bryta silos i äldre system genom att tillhandahålla en enhetlig datakälla. Silos leder till datafragmentering; Data fabric fungerar som ett virtuellt lager och kopplar samman olika datakällor. Organisationer kan eliminera behovet av dataduplicering, uppnå realtidssynkronisering av data och möjliggöra datadelning mellan system.
Dessutom tillhandahåller data fabric funktioner för datastyrning, vilket säkerställer datakvalitet, säkerhet och efterlevnad i integrerade system.
Datastyrning inom företag är avgörande för organisationer som strävar efter att etablera en enda sanningskälla. För att uppnå detta kan de utnyttja automatiserade ETL-verktyg utan kod som effektiviserar dataintegration från olika källor. Genom att använda dessa verktyg kan företag extrahera data, tillämpa nödvändiga transformationer och ladda den till centraliserade datalager.
Med rätt gränssnitt kan även icke-tekniska användare delta i datahanteringsprocessen, vilket säkerställer datanoggrannhet och konsekvens. Dessutom förbättrar integrationen av verktyg med öppen källkod och datavisualiseringsplattformar datatillgängligheten och möjliggör effektivt beslutsfattande. Tillsammans ger dessa element organisationer möjlighet att anamma datadrivna strategier samtidigt som de upprätthåller effektiva datastyrnings- och hanteringsmetoder.
Varför behövs experthjälp vid demontering av silor?
Datasekretess och säkerhet: Med det ökande fokuset på datasekretessregler (t.ex. GDPR, CCPA) måste organisationer implementera robusta säkerhetsåtgärder och säkerställa efterlevnad när de delar och analyserar data mellan avdelningar.
Dataintegration och interoperabilitet: Äldre system och olika dataformat kan innebära utmaningar vid integrering av data från olika källor. Organisationer måste investera i tekniker som underlättar sömlös dataintegration och interoperabilitet.
Ostrukturerad data: de flesta system lagrar även ostrukturerad data som kan vara svår att integrera i tvärdimensioner, vilket kan leda till informationsförlust. Detta är ett läckage som kan minskas genom att använda AI/ML som nämnts ovan.
- Effektivare användning av och åtkomst till data mellan system för enkel plattformsskalbarhet.
- Aldrig tidigare skådad kontroll över identifiering och överföring av data är avgörande för att skapa en enhetlig bild av konsumenten innan cookien upphör.
- Datarensning, standardisering, validering och hushållning (inklusive identitetslösning) av en kunddatainfrastrukturlösning (CDI).
- Segmentering, analys och aktivering (inklusive dynamisk personalisering och lookalike-modellering), ett dataaktiveringsverktyg.
- Möjligheten att enkelt sammanfoga enhetliga data till omfattande profiler för en 360-graders kundvy, optimera målgruppsanpassning över olika kanaler, stödja hela kundresan i realtid och analysera resultat med fokus på korsförsäljning till befintliga köpare.
1. Dataintegration och aggregering: AI kan automatisera processen, oavsett dataformat eller strukturer. ML-algoritmer kan analysera datascheman, identifiera relationer och stämma av inkonsekvenser, vilket möjliggör en enhetlig bild av data från olika silos.
2. Datarensning och berikande: AI-algoritmer kan automatiskt rensa och berika data genom att identifiera och åtgärda inkonsekvenser, dubbletter och saknade värden. Denna process säkerställer datanoggrannhet och fullständighet, vilket gör den integrerade datan mer tillförlitlig och användbar för analys.
3. Intelligent datamatchning och entitetsupplösning: AI kan hjälpa till att matcha entiteter från olika källor, såsom kunder, produkter och leverantörer. Maskininlärningsmodeller kan lära sig mönster för att identifiera data relaterad till samma entitet, övervinna datasilos och säkerställa dataintegritet.
4. Automatiserad datastyrning och efterlevnad: AI/ML-modeller kan lära sig datastyrningspolicyer, upptäcka avvikelser och tillämpa regler, vilket säkerställer säker datadelning mellan avdelningar.
5. Intelligenta rekommendationssystem: AI-drivna rekommendationssystem kan föreslå relevanta datakällor, rapporter eller insikter till användare baserat på deras roller, preferenser och historiska användningsmönster. Becks automatisering är ett anmärkningsvärt exempel där AI leder hela affärsvärdekedjan från produktion, recept till marknadsföring och design. Det är "AI-skapad ÖL".
Vi har betjänat kunder inom konsumentvaruhandeln/dagligvaruhandeln i över ett decennium och försett dem med ovärderliga datainsikter genom att hjälpa dem att sätta upp datalager, integrera dem och visualisera dem.
Utnyttja vår expertis inom att etablera robusta datalager, sömlösa integrationer och effektfulla visualiseringar. Vår oöverträffade kompetens inom att sätta upp datasjöar och nästa generations AI säkerställer snabbare och effektivare synkronisering, vilket ger ditt företag handlingsbara insikter. Förbättra din datastrategi idag – låt oss ge oss ut på en resa för att frigöra tillväxt och innovation. Kontakta oss nu för att utforska de obegränsade möjligheterna till datadriven framgång!