Starbucks, американский кофейный гигант, в середине 1990-х объединился с Pepsi для запуска Mazagran, безалкогольного напитка со вкусом кофе, который они планировали продавать в продуктовых магазинах. Исследовательская группа Starbucks сообщила своей продуктовой команде, что ее клиенты хотят легкодоступный напиток со вкусом кофе. Чего они не сказали им, так это того, что клиенты хотели, чтобы он выглядел как молочный коктейль, а не как газировка. Клиенты сказали, что вкус был в лучшем случае «интересным». Продукт был колоссальным провалом, и его сняли с прилавков после того, как первоначальное любопытство улеглось. Это классический случай сообщения (или не сообщения) недостаточных и неверных данных и идей.
Вот что происходит, когда люди не разговаривают друг с другом, и когда инструменты не разговаривают друг с другом. Это ужасно. Это именно то, что представляют собой хранилища данных.
Хранилище данных обычно состоит из хранимых данных, которые доступны не для всей организации, а скорее для определенных отделов, групп или даже отдельных сотрудников и, таким образом, изолированы внутри организации. Они противоречат подходу хранилища данных.
Хранилища данных могут казаться безобидными, но они создают препятствия для обмена информацией. Качество данных часто страдает из-за несоответствий в данных, которые могут пересекаться между разрозненными хранилищами. Когда данные разрознены, вовлеченным заинтересованным сторонам трудно получить всестороннее представление о данных, над которыми они все работают.
Данные — неотъемлемая часть успешных операционных команд. Неточные данные обладают огромной силой, способной сломать их и привести к упадку всей организации.
Хотя большинство технологических компаний по всему миру разработали передовые модели для аналитики, они упускают из виду фундаментальную проблему более сложной обработки счетов. Дело в том, что обработка счетов по-прежнему является бумажным процессом, а важные данные хранятся в PDF-файлах и электронных таблицах, и аналитикам по-прежнему приходится перемещаться между документами в поисках данных, которые структурированы по-разному: от хорошо отформатированных счетов-фактур до расплывчатых таблиц в PDF-файлах. И системы, которые помогают аналитикам извлекать, управлять и оценивать все свои данные в одном месте, а также предоставляют соответствующий контекст и более глубокое понимание, должны быть развернуты.
И именно поэтому предприятия все больше инвестируют в интеллектуальную обработку документов, которая помогает аналитикам сопоставлять, обрабатывать и анализировать данные на единой платформе, доступной для всех заинтересованных сторон, чем поддерживать таблицы Excel в своих системах.
Если вы хотите узнать больше об интеграции технологий в ваши существующие рабочие процессы, чтобы отказаться от разрозненных данных, узнайте больше здесь.
