مدیریت داده یکی از مهمترین فرآیندهای هر سازمان برای جمع‌آوری، سازماندهی، نگهداری، تحلیل و استفاده مؤثر از اطلاعات است. در دنیای امروز، هر کلیک، حسگر و تجهیز صنعتی حجم زیادی از داده تولید می‌کند که در صورت مدیریت صحیح می‌تواند به تصمیم‌گیری دقیق‌تر و بهبود عملکرد سازمان کمک کند.
مدیریت داده دیگر تنها یک فعالیت فنی نیست، بلکه به ابزاری راهبردی برای استخراج بینش، پیش‌بینی روندها و کاهش خطاهای پرهزینه تبدیل شده است. زمانی که داده‌ها به‌درستی سازماندهی و تحلیل شوند، می‌توان از آنها برای برنامه‌ریزی بهتر منابع، نگهداری هوشمند تجهیزات و افزایش بهره‌وری استفاده کرد.
در مقابل، داده‌های پراکنده، ناسازگار و بدون ساختار می‌توانند فرآیند تصمیم‌گیری را دشوار کنند و مانعی برای رشد و توسعه سازمان باشند. به همین دلیل، انتخاب روش و سیستم مناسب برای مدیریت اطلاعات اهمیت زیادی دارد.
در این مقاله، مفهوم مدیریت داده، انواع آن، انواع سیستم‌های مدیریت داده و همچنین مزایا و معایب استفاده از این سیستم‌ها را بررسی می‌کنیم.
۱- مدیریت داده چیست؟
مدیریت داده، عبارت است از عمل:
- جمع آوری
- سازماندهی
- محافظت
- ذخیره
داده‌های یک سازمان تا بتوان آنها را برای تصمیم گیری‌های تجاری تجزیه و تحلیل کرد.
از آنجایی که سازمان‌ها با سرعت بی سابقه ای داده‌ها را ایجاد و مصرف می‌کنند، راه حل‌های مدیریت داده‌ها برای درک حجم عظیم داده‌ها ضروری می‌شوند.
نرم افزارهای پیشرو مدیریت داده امروزی تضمین می‌کنند که داده‌های قابل اعتماد و به روز، همیشه برای هدایت تصمیم گیری‌ها استفاده می‌شوند.
این نرم افزار به همه چیز از آماده سازی داده‌ها گرفته تا فهرست بندی، جستجو و مدیریت کمک می‌کند و به افراد اجازه می‌دهد تا به سرعت اطلاعات مورد نیاز خود را برای تجزیه و تحلیل پیدا کنند.
۲- انواع مدیریت داده
هر کسب و کاری منحصر به فرد است، بنابراین روش‌های مختلف مدیریت داده وجود دارد.
۲-۱- خطوط لوله داده
خط لوله داده مسیری است که به کسب و کارها اجازه می‌دهد، اطلاعات را بین دو یا چند سیستم مختلف به صورت خودکار منتقل کنند.
به عنوان مثال، ممکن است، نرم افزار فعالسازی فروش را به تجزیه و تحلیل وب‌سایت متصل کنید تا پروفایل‌های سرنخ را غنی تر کنید.
گاهی اوقات، خط لوله داده، داده‌ها را در طول فرآیند تبادل تغییر می‌دهد یا بهبود می‌بخشد، اما می‌تواند داده‌های خام را نیز بدون تغییر باقی بگذارد.
مثال، یک شرکت خرده فروشی از یک خط لوله داده برای انتقال خودکار داده‌های فروش از سیستم CRM خود به یک انبار داده مبتنی بر ابر استفاده می‌کند.
این امر به شرکت اجازه می‌دهد تا گزارش‌های فروش را به صورت بلادرنگ و بدون ورود دستی داده‌ها تولید کند.
۲-۲- معماری داده
شامل طراحی چارچوب کلی برای چگونگی جریان داده‌ها در سیستم‌های یک سازمان است که همه چیز را از ذخیره سازی و استفاده از داده‌ها گرفته تا انطباق با قوانین پوشش می‌دهد.
یک معماری داده خوش تعریف تضمین می‌کند که اطلاعات به صورت کارآمد و مداوم مدیریت می‌شوند.
مثال، یک مؤسسه مالی معماری داده‌های خود را به گونه ای طراحی می‌کند که مطمئن شود، تراکنش‌های مشتری به صورت ایمن ذخیره می‌شوند و با مقررات صنعت مطابقت دارند.
داده‌ها در یک انبار داده امن ذخیره می‌شوند و سیاست‌های کنترل دسترسی خاصی برای هر بخش تعریف شده است.
۲-۳- مدلسازی داده‌ها
این تکنیک شامل ایجاد نمودارهای بصری است که ساختار داده‌ها و روابط بین عناصر داده ای مختلف را در یک سیستم یا در چندین سیستم نشان می‌دهد.
مدل‌های داده به تیم‌ها این امکان را می‌دهند که نحوه جریان داده‌ها و سازماندهی آنها را درک و مدیریت و تجزیه و تحلیل مؤثرتر داده‌ها را تسهیل کنند.
مثال، یک شرکت لجستیک یک مدل داده برای تجسم رابطه بین انبارها، اقلام موجودی و مسیرهای حمل و نقل ایجاد می‌کند.
این امر به شرکت کمک می‌کند تا با ارائه درک بهتر از نحوه جریان محصولات در سیستم، مدیریت موجودی خود را بهینه کند.
۲-۴- کاتالوگ‌های داده
به عنوان فهرست دارایی‌های داده ای یک سازمان عمل کرده و حاوی فراداده‌هایی هستند که اطلاعات ضروری را قابل جستجو و به راحتی قابل کشف می‌کنند.
به عنوان مثال، یک کاتالوگ داده می‌تواند اطلاعاتی در مورد مکان، قالب و کیفیت مجموعه داده‌های مختلف را ذخیره کند.
مثال، یک دانشگاه بزرگ یک کاتالوگ داده دارد که محققان را قادر می‌سازد به راحتی به مجموعه داده‌های مربوط به رشته‌های مختلف دانشگاهی دسترسی پیدا کنند.
این کاتالوگ شامل فراداده‌هایی مانند توضیحات مجموعه داده‌ها، قالب‌ها و محدودیت‌های استفاده است.
۲-۵- حاکمیت داده
شامل مجموعه ای از قوانین، سیاست‌ها و رویه‌هایی است که یک سازمان برای استانداردسازی داده‌ها، تضمین کیفیت و امنیت و انطباق آن دنبال می‌کند.
حاکمیت داده اغلب شامل ایجاد یک تیم اختصاصی برای نظارت بر سیاست‌های داده و تضمین پاسخگویی است.
مثال، یک شرکت داروسازی شیوه‌های مدیریت داده‌ها را اجرا می‌کند تا مطمئن شود که داده‌های کارآزمایی بالینی دقیق، سازگار و مطابق با استانداردهای نظارتی هستند.
یک تیم اختصاصی بر این شیوه‌ها نظارت دارد و مستندات و مسیرهای حسابرسی مناسب را اجرا می‌کند.
۲-۶- امنیت داده‌ها
هدف اصلی امنیت داده‌ها، محافظت از اطلاعات یک سازمان در برابر نقض، سرقت و دسترسی غیرمجاز است.
این عملکرد فناوری اطلاعات معمولاً شامل ایجاد و اجرای سیاست‌های مربوط به:
- نرم افزار
- کنترل‌های دسترسی
- پشتیبان گیری
- ذخیره سازی
است.
مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک، داده‌های حساس مشتریان را رمزگذاری کرده و احراز هویت دو مرحله ای را برای کارمندانی که به سیستم دسترسی دارند، پیاده سازی می‌کند تا مطمئن شود که فقط افراد مجاز می‌توانند، داده‌ها را بازیابی کنند.
۲-۷- مدیریت چرخه حیات داده‌ها
شامل نظارت و مدیریت داده‌ها در کل چرخه حیات آنها، از ایجاد یا جمع آوری تا حذف یا بایگانی نهایی آنها می‌شود.
تعیین سیاست‌هایی برای هر مرحله از چرخه حیات، تضمین می‌کند که داده‌ها به شکل مناسب مدیریت می‌شوند، مرتبط و ایمن می‌مانند.
مثال، یک سازمان دولتی سیاستی را برای بایگانی داده‌های قدیمی شهروندان پس از 10 سال وضع می‌کند.
هدف آنها اطمینان از دسترسی آسان به داده‌های فعال و در عین حال به حداقل رساندن هزینه‌های ذخیره سازی داده‌های قدیمی تر و کم اهمیت تر است.
۲-۸- پردازش داده‌ها
به تبدیل داده‌های خام به فرمتی قابل استفاده تر و کاربردی تر اشاره دارد.
پردازش داده‌ها می‌تواند، شامل پاکسازی، تبدیل و ادغام داده‌ها برای استخراج بینش‌های معنادار باشد.
مثال، یک شرکت رسانه ای داده‌های خام را از پلتفرم‌های مختلف پخش ویدئو جمع آوری و آنها را پردازش کرده تا داده‌های نامربوط را حذف و آنها را در یک پایگاه داده ساختاردهی کند تا توصیه‌های شخصی سازی شده ای را به بینندگان ارائه دهد.
۲-۹- یکپارچه سازی داده‌ها
این فرآیند، داده‌ها را از منابع مختلف و پراکنده در یک نمای واحد گرد هم می‌آورد.
این امر برای کسب و کارهایی که برای عملیات مختلف به سیستم‌های مختلف متکی هستند، بسیار مهم است؛ زیرا درک جامعی از داده‌های آنها ارائه می‌دهد.
مثال، یک شرکت هواپیمایی داده‌های سیستم رزرو، پلتفرم خدمات مشتری و کانال‌های رسانه‌های اجتماعی خود را ادغام می‌کند.
هدف، ارائه یک دیدگاه یکپارچه و جامع از تعاملات و ترجیحات هر مشتری است که هم خدمات مشتری و هم تلاش‌های کلی بازاریابی را بهبود می‌بخشد.
۲-۱۰- انتقال داده‌ها
شامل انتقال داده‌ها بین سیستم‌ها یا پلتفرم‌های مختلف بوده، اغلب هنگام ارتقا به یک راه حل پایگاه داده جدید یا مهاجرت داده‌ها به ابر.
هدف، انتقال اطلاعات موجود به یک راه حل جدید با حداقل خطا یا مشکلات قالب بندی است.
مثال، یک فروشگاه زنجیره ای خرده فروشی، داده‌های موجودی خود را از یک پایگاه داده داخلی به یک سیستم ابری منتقل می‌کند.
این امر امکان ردیابی در لحظه و مقیاس پذیری بهتر را با رشد کسب و کار فراهم می‌کند.
۲-۱۱- ذخیره سازی داده‌ها
این جنبه اساسی مدیریت داده شامل ذخیره ایمن داده‌ها در یک مکان انتخاب شده، چه روی سرورهای فیزیکی و چه در فضای ابری است.
انتخاب راهکار ذخیره سازی مناسب به عواملی مانند حجم داده‌ها، فراوانی دسترسی و الزامات امنیتی بستگی دارد.
مثال، یک شرکت رسانه ای فایل‌های ویدیویی را در فضای ذخیره سازی ابری با ظرفیت بالا ذخیره می‌کند تا با تولید محتوای بیشتر، امکان افزایش مقیاس پذیری آسان فراهم شود.
پشتیبان گیری منظم از داده‌ها انجام می‌شود تا خطر از دست رفتن اطلاعات به حداقل برسد.
۲-۱۲- مدیریت داده‌های اصلی (MDM)
مدیریت داده‌های اصلی بر اطمینان از صحت، سازگاری و اشتراک گذاری داده‌های اصلی کسب و کار، مانند اطلاعات مشتری یا محصول، در سراسر شرکت تمرکز دارد.
این امر باعث کاهش تکرار و خطا می‌شود و یک منبع واحد برای داده‌های حیاتی فراهم می‌کند.
مثال، یک خرده فروش جهانی از MDM برای نگهداری یک رکورد واحد و ثابت از تمام محصولات در فروشگاه‌های خود استفاده می‌کند.
این کار خطا در فهرست بندی محصولات را کاهش داده و مدیریت موجودی جهانی را بهبود می‌بخشد.
۲-۱۳- مدیریت کلان داده
با رشد حجم داده‌ها، تکنیک‌های کلان داده برای مدیریت و تحلیل اطلاعات گسترده و متنوع از منابع مختلف ضروری می‌شوند.
این امر معمولاً شامل استفاده از فناوری‌هایی مانند دریاچه‌های داده و چارچوب‌های پردازش تخصصی است.
مثال، یک شرکت فناوری از ابزار مدیریت کلان داده برای تحلیل رفتار کاربر در میلیون‌ها دستگاه استفاده می‌کند.
این شرکت داده‌ها را به صورت توزیع شده پردازش می‌کند که به آن امکان می‌دهد تا در مورد ترجیحات کاربر بینش کسب کند و محصول را بهبود بخشد.
۲-۱۴- مدیریت داده‌های ابری
با انتقال داده‌های سازمان‌ها به فضای ابری، مدیریت داده‌های ابری به یک حوزه حیاتی تبدیل شده است.
این حوزه شامل مدیریت داده‌ها در محیط‌های مبتنی بر ابر، بهره گیری از مقیاس پذیری، انعطاف پذیری و مقرون به صرفه بودن فضای ابری است.
مثال، یک استارتاپ از مدیریت داده‌های ابری برای ذخیره و پردازش حجم زیادی از داده‌های مشتری در زمان واقعی استفاده می‌کند.
این امر به شرکت کمک می‌کند تا منابع محاسبات ابری را پیاده سازی کند تا در زمان اوج تقاضا، مقیاس پذیری را افزایش دهد و هزینه‌های عملیاتی را در دوره‌های غیر اوج پایین نگه دارد.
۳- انواع سیستم مدیریت داده
اولین و مهمترین نکته، در نظر گرفتن وضعیت فعلی داده‌ها است.
بازاریابان باید وضعیت فعلی داده‌های پایگاه داده را ارزیابی کنند تا یک هدف تجاری واقع بینانه برای حال، آینده و نقشه راه کلی کسب و کار تعیین کنند.
۳-۱- سیستم مدیریت ارتباط با مشتری یا CRM
سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) به پایگاه داده ای اشاره دارد که معمولاً تمام منابع داده مشتری از جمله:
- داده‌های شخصی
- فرصت‌های فروش
- داده‌های تبدیل فروش
- داده‌های درآمد
- پیشنهادهای جدید
- تمدید اشتراک
را در خود جای می‌دهد.
این پلتفرم به عنوان رابط اصلی استفاده می‌شود که در آن نمایندگان تیم فروش تمام:
- حساب‌ها
- سرنخ‌ها
- مخاطبین
- پرونده‌ها
را نگهداری می‌کنند.
علاوه بر این، یک سیستم CRM داده‌های مربوط به چندین فعالیت فروش و بازاریابی مانند تماس‌های فروش و داده‌های مشارکت در رویدادها را نیز در خود جای می‌دهد که داده‌های عمیق تری در مورد علایق و رفتار مشتریان را آشکار می‌کند.
۳-۲- سیستم‌های فناوری بازاریابی
سیستم‌های فناوری بازاریابی می‌توانند انواع مختلفی داشته باشند که به بازاریابان در اجرای عملیات و کمپین‌های بازاریابی کمک می‌کنند.
معمولاً این فناوری‌های بازاریابی به صورت هماهنگ با سیستم‌های CRM استفاده می‌شوند، زیرا از ادغام CRM برای اجرای کمپین‌ها بر اساس داده‌های CRM پشتیبانی کرده و همچنین داده‌های CRM را به شکل خودکار با تغییر داده‌های مشتری به روزرسانی می‌کنند.
این سیستم‌ها همچنین بازاریابان را قادر می‌سازند تا با نگاهی جامع به جزئیات مشتری، داده‌های مخاطبان و مشتریان خود را به یکدیگر ارجاع دهند.
این سیستم‌های بازاریابی همچنین به عنوان ابزاری برای نظارت بر پاسخ‌ها و تعامل مشتری در کمپین‌های بازاریابی مداوم آنها که ممکن است، مربوط به پیشنهادات فروش باشد یا نباشد، استفاده می‌شوند.
انواع داده‌های مربوط به تعامل مشتری که از داشبوردهای سیستم‌های بازاریابی قابل دسترسی هستند، به بازاریابان کمک می‌کنند تا طیف گسترده ای از بینش‌های مشتری را به صورت بلادرنگ (real-time) مشاهده کنند.
۳-۳- سیستم‌های انبار داده
داده‌های رضایت و استفاده از محصول معمولاً به سیستم‌های انبار داده ارسال و در آنها نگهداری می‌شوند که به عنوان مخزن اصلی داده‌های مشتری عمل می‌کنند.
این منابع داده مشتری به نیازهای مختلف داده‌ها برای سیستم‌های مختلف مانند برنامه‌های مالی، سیستم‌های بازاریابی و فروش و سیستم‌های خرید کمک می‌کنند، زیرا این انبارهای داده نسخه‌های پاکسازی شده، استاندارد شده و قابل استفاده را برای سیستم‌های مختلف ارائه می‌دهند.
این انبارهای داده به بازاریابان در کشف:
- نحوه خرید
- نحوه استفاده مشتریان از محصولات یا خدمات
- رضایت یا سایر مسائل مرتبط با آن
- مشکلاتی که محصولات حل کرده
- بسیاری از جزئیات مرتبط دیگر در مورد استفاده
کمک می‌کنند.
۳-۴- ابزار تحلیلی
طیف وسیعی از ابزار تحلیلی توسط بازاریابان و متخصصان فروش استفاده می‌شود؛ انواع اصلی آنها عبارت اند از:
- گزارش دهی
- مصورسازی داده‌ها
- و هوش تجاری
با توجه به این که سیستم‌های مدیریت داده، داده‌های مشتری را از منابع و فرآیندهای مختلف جمع آوری می‌کنند، بازاریابان از ابزار تحلیلی و گزارش دهی برای پردازش، مصورسازی و قالب بندی این داده‌ها استفاده می‌کنند تا بینشی ارزشمند برای طراحی و بهینه سازی کمپین‌ها به دست آورند.
این ابزار تحلیلی برای اهداف متنوعی استفاده می‌شوند و به همین دلیل برای متخصصان بازاریابی، تبلیغات و فروش بسیار ارزشمند هستند؛ از تهیه بینش‌های کلی عملکرد کمپین گرفته تا تحلیل دقیق داده‌های کمپین بر اساس معیارهای خاص و دسترسی به جزئیات تخصیص منابع بازاریابی.
۴- مزایا و چالش‌های مدیریت داده
در این بخش به بررسی مزایا و چالش‌های مدیریت داده می‌پردازیم.
۴-۱- مزایای مدیریت داده
- قابلیت مشاهده: فرآیند مدیریت داده، تمام منابع داده را در یک منبع واحد تجمیع کرده و امکان مشاهده و کنترل جامع را در یک نمای یکپارچه و بزرگ فراهم می‌کنند.
- قابلیت اطمینان: با مدیریت مؤثر داده‌ها، نیازی به درخواست از کارمندان برای بررسی دقیق اطلاعات نیست. این امر ضمن کاهش زمان ارزش گذاری، سطح اطمینان را افزایش می‌دهد.
- امنیت: داده‌های مدیریت نشده، ریسک امنیتی قابل توجهی را ایجاد می‌کنند. فرآیندهای مدیریت داده‌ها می‌توانند با تحت کنترل درآوردن اطلاعات، به ایمن سازی آنها از دسترسی غیرمجاز کمک کنند، که این یکی از بهترین راه‌ها برای جلوگیری از دردسرهای پرهزینه نقض داده‌ها است.
- مقیاس پذیری: دیگر کسب و کارها مجبور نیستند، داده‌ها را به صورت دستی مدیریت کنند. راهکارهای مدیریت داده، امکان مدیریت خودکار و مقیاس پذیر داده‌ها را فراهم کرده و ثبات و امنیت داده‌ها را در سراسر سازمان تضمین می‌کنند.
- سودآوری: داده‌ها زمانی به سودآوری بیشتر کسب و کار کمک می‌کنند که به صورت مؤثر بسیج شوند. استراتژی‌های مدیریت داده‌ها شما را قادر می‌سازند تا بینشی ارزشمند را کشف کرده و تصمیمات آگاهانه تر و سودآورتری بگیرید. آنها می‌توانند، افزونگی داده‌ها و خطاهایی را که می‌توانند، منجر به اشتباهات پرهزینه شوند، حذف کرده و منابع ذخیره سازی را برای جلوگیری از هزینه‌های غیرضروری بهینه کنند.
- شفافیت: تحقیقات نشان می‌دهد که ۷۰ درصد از مصرف کنندگان به شرکت‌هایی که با آنها تجارت می‌کنند، برای محافظت از داده‌هایشان اعتماد دارند. ایجاد اعتماد زمان می‌برد، اما شفاف بودن در مورد نحوه استفاده از داده‌ها می‌تواند، مفید باشد. به اشتراک گذاری سیاست‌های داده با مشتریان، اعتماد را افزایش می‌دهد و تعامل مطمئن با اطلاعات را ممکن می‌سازد. تقویت مدیریت داده‌های مشتری با یک استراتژی مؤثر می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا بینش عمیق تری در مورد رفتار، ترجیحات و نیازهای مشتری کسب کنند.
- ثبات: اطلاعات متناقض می‌تواند، منجر به سوتفاهم شود. اما با فرآیندهای مدیریت داده به شکلی مؤثر، همه می‌توانند، یک نمای یکپارچه و متمرکز از داده‌های خام را در یک مکان مشاهده کنند.
- انطباق: کسب و کارها موظف اند به مصرف کنندگان امکان کنترل داده‌هایشان را بدهند. مدیریت داده‌ها به شما این امکان را می‌دهد که با GDPR ، CCPA و سایر مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها مطابقت داشته باشید. این امر می‌تواند به شما در جلوگیری از جریمه‌های نظارتی گران قیمت و در عین حال بهبود روابط با مشتری کمک کند.
۴-۲- چالش‌های مدیریت داده‌ها
- فقدان بینش داده ای: کسب و کارها می‌توانند، اطلاعات بیشتری نسبت به همیشه جمع آوری کنند. با این حال، داشتن ترابایت‌ها داده می‌تواند، مدیریت، تشخیص روندها و کسب بینش‌های عملی را چالش برانگیز کند.
- حفظ سطوح عملکرد مدیریت داده‌ها: با افزایش حجم اطلاعات در پایگاه‌های داده، حفظ عملکرد به صورت فزاینده ای چالش برانگیز می‌شود. چالش، عبارت است از به حداکثر رساندن یکپارچگی داده‌ها در مقیاس بزرگ بدون به خطر انداختن کیفیت.
- انطباق با الزامات داده ای در حال تغییر: الزامات انطباقی که دائماً در حال تغییر هستند، پایبندی به یک استراتژی مدیریت داده را برای کسب و کارها دشوار می‌کنند. به محض این که آنها به انطباق دست یابند، الزامات جدید ممکن است، شیوه‌های مدیریت داده گذشته آنها را غیرقابل استفاده کند. علاوه بر این، کسب و کارهایی که مخاطبان بین المللی را هدف قرار می‌دهند، باید از شبکه پیچیده ای از الزامات جهانی، ملی و محلی پیروی کنند.
- پردازش و تبدیل آسان داده‌ها: داده‌های خام معمولاً به خودی خود ارزشی ندارند. پردازش و تبدیل آنها به فرمت‌های مناسب، کاربرد پذیری آنها را افزایش می‌دهد، اما انجام این کار در مقیاس بزرگ می‌تواند، دشوار باشد.
- ذخیره سازی مؤثر داده ها: انبارهای داده می‌توانند، داده‌ها را ذخیره کنند، اما برای کسب و کارها غیرمعمول نیست که اطلاعات خود را در چندین انبار یا دریاچه داده ذخیره کنند. دانشمندان داده ممکن است، برای انجام تجزیه و تحلیل نیاز به تغییر قالب داده داشته باشند، اما قالب ذخیره شده آن می تواند، تجزیه و تحلیل را محدود کند. نگرانی‌های امنیتی همچنین ذخیره سازی مؤثر داده در ابر را برای شرکت‌ها دشوار می‌کند.
- بهینه سازی مداوم چابکی و هزینه‌ها. ذخیره سازی داده‌ها هزینه دارد. هرچه داده‌های بیشتری ذخیره کنید، هزینه بیشتری پرداخت خواهید کرد. حجم بیشتر داده‌ها نیز می‌تواند، بر چابکی داده‌های کسب و کار شما تأثیر بگذارد. مدیریت چابکی داده‌ها ضمن متعادل کردن هزینه‌ها، به بخش فناوری اطلاعات شما بستگی دارد.
- استخراج ارزش از تحلیل‌ها و داده‌های جدید: با جمع آوری حجم بیشتری از داده‌ها، یافتن معنا در تمام اطلاعات می‌تواند، دشوار شود. اگر کسب و کارها راه حل‌های مدیریتی مناسبی نداشته باشند، در معرض خطر از دست دادن بینش‌های حاصل از تحلیل‌ها و داده‌های جدید قرار می‌گیرند.
- ادغام پایگاه‌های داده متفاوت: اکثر پلتفرم‌های مدیریت داده، اطلاعات را از منابع متعدد دریافت می‌کنند. وارد کردن داده‌ها به یک مخزن واحد مفید است، اما همه نرم افزارها یا راه حل‌های ذخیره سازی به صورت یکپارچه ادغام نمی‌شوند. دردسرهای ادغام می‌تواند، منجر به ایجاد داده‌های نادرست، ناقص یا با قالب بندی نادرست شود که می‌تواند به دقت و بهره وری آسیب برساند.
- استخدام و آموزش کارمندان: صرف نظر از تخصص کارمندان، احتمال زیادی وجود دارد که آنها مهارت‌های لازم برای مدیریت همه جنبه‌های مدیریت داده را نداشته باشند. کسب و کارها یا باید کارمندان جدیدی با مجموعه مهارت‌های خاص استخدام کنند یا تیم‌های داخلی خود را در زمینه مدیریت داده آموزش دهند. این کار نیاز به زمان و تلاش دارد که می‌تواند، بر ارزش زمانی شما تأثیر بگذارد.
