Guide till dataharmonisering

Data är ett register över det förflutna och en avgörande input för våra beslut. Men att analysera silodata och olika data i en rad olika format kan vara mödosamt och leda till kostsamma felsteg. Genom att säkerställa datakompatibilitet kan harmonisering skapa förtroende för dina datadrivna beslut.

Den här guiden går igenom vad dataharmonisering är, dess fördelar, verkliga applikationer och de verktyg du behöver för att få det att fungera för din organisation.

Dataharmonisering är processen att säkerställa att data från olika, ofta massiva, datamängder är konsekventa och kompatibla. Det innebär att organisera och anpassa data från olika källor till samma format eller standard. Harmonisering eliminerar dubbletter och fel, vilket är avgörande när data till exempel härrör från olika länder, måttenheter, år eller dataplattformar. Slutresultatet är datamängder med konsekventa enheter eller format som är lätta att jämföra och analysera.

Att till exempel analysera annonsresultatet på olika annonsplattformar, var och en med distinkta resultatmått, kan vara betungande och tidskrävande. Men om alla data harmoniseras blir det en enkel uppgift som kan automatiseras att avgöra var budgeten bäst spenderas.

Harmoniseringsverktyg och plattformar kan harmonisera data från flera källor, såsom ERP-system, CRM-system, folkhälsojournaler, vetenskapliga mätningar, sociala medier, e-postkampanjer och webbanalys.

Nedan följer några harmoniseringsdimensioner.

• Dataformat: Standardisera data i .csv-, HTML- och JSON-filer.
• Schema: Förena skillnader mellan strukturerade, semistrukturerade och ostrukturerade data.
• Enhetsmått: Konvertera miles till kilometer eller pund till kilo.
• Semantik: Detta innebär att avstämma betydelsen av ord, vilket ofta innebär att avstämma betydelse även när samma terminologi används. Till exempel kan flera datamängder mäta förekomsten av en sjukdom hos ”unga vuxna”. Vissa definierar kanske dock termen som 18 till 22 år, medan andra som 18 till 30 år.

I vår automatiserade, datadrivna värld kan harmoniserade data skapa förtroende för dina datadrivna beslut och insikter. Det kan hjälpa dig att bestämma, till exempel, om budgetallokering, marknadsexpansion, utveckling av nya produkter, och strategier för kundengagemang.

Dataharmonisering hjälper också till med samarbete mellan team. Till exempel kan sälj- och kundtjänstavdelningar samarbeta mer effektivt när de data de genererar harmoniserats till en gemensam standard. Genom att minska redundant databehandling och automatisera manuella uppgifter minskar driftskostnaderna så att du kan fokusera på nya idéer, produkter och innovation.

Slutligen innebär konsolidering och standardisering av data att du enklare kan uppfylla regelkrav. Med harmoniserade data kan du snabbt generera korrekta granskningsrapporter och upprätthålla datastyrningsrutiner, vilket minskar risken för böter eller ryktesskador samtidigt som du bygger förtroende hos intressenter.

För att verkligen förstå kraften i dataharmonisering hjälper det att se den i praktiken. Här är några exempel från verkliga världen på hur du kan använda harmoniserade data i din organisation.

Dataharmonisering spelar en grundläggande roll inom AI och särskilt agentisk AI. AI-modeller tränar på stora datamängder. Harmonisering minskar databruset och levererar konsekventa data för utbildning i stora språkmodeller (LLM). AI-agenter, som fattar beslut och agerar autonomt baserat på data från olika källor, kan vidta åtgärder som leder till det förväntade resultatet när underliggande data är rena och harmoniserade. Till exempel kan en AI-agent för e-handel fungera som en digital concierge: Konversera med en kund, hjälpa dem att lägga en beställning eller behandla en retur, baserat på lager-, försäljnings- och kund-ID-data i nära realtid.

En gång stod FedEx inför utmaningen med isolerad surfning på webben och försäljningsdata, vilket tog säljteamen tre veckor att gå igenom innan de kunde nå ut till kunder som lämnade sina leveransofferter. Genom att samla och normalisera data genom att kombinera CRM-, sociala- och transaktionsdata får du en 360-gradersvy över dina kunder, vilket innebär att marknadsförings- och säljteamen kan fatta snabba beslut och lansera riktade kampanjer innan försäljningen går förlorad.

I takt med att OpenTable, som hjälper restauranger att fylla 1,7 miljarder platser per år, växte globalt, växte även kraven på kundservice. Många av supportförfrågningarna var repetitiva, men OpenTables serviceagenter var tvungna att navigera frånkopplade och fragmenterade data för att hantera rutinuppgifter som bokningsändringar. När deras data integrerats och harmoniserats till en enda sanningskälla kunde kundtjänsten fokusera på att hjälpa de mer komplexa situationerna.

Genom att koppla samman och harmonisera data från serviceärenden, interaktionsloggar, e-postmeddelanden och chattavskrifter kan du få en enhetlig bild av varje kund som kan driva automatisering och bättre kundupplevelser.

Dataharmonisering kräver en tydlig datastrategi och rätt verktyg. Här är några exempel på system och plattformar.

• MDM-plattformar (Master data Management): De hjälper till att etablera en enda sanningskälla genom att standardisera och synkronisera kärndata i hela organisationen. Exempel inkluderar CRM-system och ERP-system.
• Verktyg för dataintegrering: Förena eller överföra data. Till exempel nollkopiering, som förenar data utan duplicering, och ELT-verktyg (Extract-Transform-Load), som överför data i batcher.
• Datasjöhus och dataplattformar i realtid under en sekund: Stora datalager som låter dig tillämpa dina egna affärsregler, analysera data, utbilda LLM:er och leverera AI-applikationer.
• Verktyg för datakvalitet och rensning: Identifiera, korrigera och förhindra inkonsekvenser, så harmoniserade data förblir tillförlitliga.

För att bestämma vilka verktyg och plattformar du ska använda, börja med att definiera de önskade och specifika resultat du vill uppnå med harmoniserade data. Tänk på mängden och variationen av dina data, din budget, interna expertis och antalet resurser.

En väl genomförd dataharmoniseringsstrategi kräver fokus och samarbete. Här är tre grundläggande metoder för framgång.

Definiera syftet med dataharmoniseringsarbetet från början. Vill du förbättra beslutsfattandet, optimera kundupplevelsen eller förbättra regelefterlevnaden? Tydliga mål vägleder din strategi, men de hjälper också till att mäta framgången för dina insatser.

Dataharmonisering involverar ofta flera team, inklusive IT, marknadsföring, försäljning, kundservice, och datavetenskap. Engagera intressenter tidigt för att säkerställa att alla är överens om målen och tillgodoser databehov mellan avdelningar. Detta skapar en gemensam förståelse för hur harmoniserade data ska användas.

Du kan automatisera dataharmonisering för att göra processen smidigare. Automatiserade verktyg kan hantera repetitiva uppgifter som att kartlägga fält, lösa inkonsekvenser och stämma av format – vilket sparar tid och minskar antalet fel. Automatisering innebär att ditt team kan fokusera på att samla in insikter snarare än att rensa data.

Dessa kärnmetoder kan hjälpa dig att skapa en stark grund för framgångsrik dataharmonisering, vilket gör det enklare att frigöra den fulla potentialen i dina data.

Även den bästa tekniken och praxisen innebär utmaningar, och dataharmonisering är inte annorlunda. Som tur är finns det några praktiska lösningar som hjälper dig att övervinna vanliga hinder.

Harmonisering av data är endast effektiv när originaldata är av hög kvalitet. Ofullständiga eller föråldrade data kan undergräva processen.

Lösning: Implementera noggranna regler för datavalidering för att identifiera och åtgärda fel. Övervaka regelbundet datakällor och integrera kvalitetskontroller i dina harmoniseringsarbetsflöden för att upprätthålla en hög standard.

Olika system kan definiera samma datapunkt på olika sätt. Till exempel kan ”kund-ID” i ett system motsvara ”kundkod” i ett annat. Dessa semantiska missmatchningar kan skapa fel.

Lösning: Skapa en standardiserad dataordlista som definierar nyckeltermer och fält i alla system. Detta säkerställer konsekvens och undviker feltolkning under harmonisering.

Genom att kombinera data från flera källor blir det enklare att uppfylla sekretessregler, och risken för intrång ökar. Felaktig hantering av känslig information kan leda till efterlevnadsöverträdelser eller öppna dörren för säkerhetsöverträdelser.

Lösning: Integrera policyer för datastyrning i harmoniseringsprocessen. Använd verktyg för att spåra datahärkomst och tillämpa automatiserade efterlevnadskontroller för att säkerställa att sekretess- och myndighetskrav uppfylls.

Vid en första anblick kan dataharmonisering och dataintegrering verka liknande, men de fyller olika roller. Dataintegrering kombinerar data från flera källor till ett system, till exempel en datasjö, utan att åtgärda inkonsekvenser. Dataharmonisering tar detta ett steg längre genom att standardisera och anpassa data och säkerställa datakonsistens för korrekta analyser och beslut.