Консолидация данных после слияний и поглощений

Консолидация данных после слияний и поглощений

Источник · Перевод автора

3G, компания прямых инвестиций, известная своими слияниями и поглощениями, в 2008 году поддержала InBev, купив Anheuser-Busch, и реализовала свою стратегию бюджетирования с нулевой базой. Вскоре AB InBev начала показывать прибыль и достигла дохода в 40 миллиардов долларов в 2012 году. Стратегия 3G проста: приобрести компанию, собрать все данные, а затем сократить расходы, чтобы повысить маржу прибыли.

В прошлом было много подобных успешных слияний и поглощений, таких как Vodafone и Verizon, Google и Android, AT&T и Time Warner. Однако он также страдает от катастрофических слияний и поглощений, а именно Quaker Oats and Snapple, America Online и Time Warner и т. д.

Когда слияния проходят успешно, они создают синергию, сокращают расходы и создают новые потоки доходов, но это легче сказать, чем сделать. Присутствуют различные препятствия, такие как неточные данные, завышенные оценки, ограниченные ресурсы и интеграция систем и процессов.

Неправильное управление данными – одна из проблем на пути создания синергии после слияний и поглощений. Формы хранения данных могут быть совершенно разными и несовместимыми; две компании могут по-разному собирать данные и управлять ими, и разные стандарты, форматы, качество и актуальность могут оказаться препятствием.

Консолидация данных, по-видимому, является ответом на решение проблем с данными после слияний и поглощений. Давайте посмотрим, что такое консолидация данных и различные стратегии, которые организации могут использовать для упрощения процесса.

Что такое консолидация данных?

Консолидация данных часто используется как синоним интеграции данных. Это относится к процессу объединения данных из нескольких источников в одно центральное хранилище. Консолидация данных создает единый источник достоверной информации для всей организации, что улучшает доступность и качество данных. Это позволяет организации видеть любые изменения, внесенные в данные.

Задача организации не ограничивается принятием решения о консолидации данных как решении проблем с данными. Для успешной консолидации данных организация также должна выбрать правильную стратегию после оценки своих ресурсов и объема данных.

ETL – извлечение, преобразование и загрузка

ETL относится к процессу извлечения данных из разнородных источников, их преобразования, очистки и последующей загрузки в желаемое место назначения.

Первым шагом в процессе ETL является извлечение данных. Данные хранятся в различных местах, таких как существующие базы данных, CRM, ERP, мобильные приложения и в облаке. Исследования показывают, что 18% компаний используют 20 или более источников данных для принятия решений.

После извлечения данных они подвергаются серии преобразований, чтобы сделать их пригодными для использования. Некоторые распространенные преобразования включают очистку данных для удаления несоответствий и избыточностей, преобразование объединения для объединения данных в одном представлении, стандартизацию для применения одного формата ко всем данным, сортировку и проверку.

При преобразовании данных организации также могут применять правила качества данных и проверки, чтобы гарантировать, что данные, поступающие в пункт назначения, соответствуют бизнес-критериям.

После преобразования данных организация может загрузить их в желаемое место назначения; это может быть хранилище данных, другая база данных или даже место назначения в облаке.

Есть два способа загрузить данные в место назначения: инкрементная загрузка и полная загрузка. При полной загрузке все данные сразу попадают в новое место назначения, а при инкрементной загрузке сравниваются существующие данные и загружаются только новые записи.

ETL: Продать Vs. Купить

Как только организация решает, что она продвигает стратегию ETL, ей необходимо принять еще одно важное решение о том, покупать ли инструмент ETL или создавать его. Это решение может сделать или разрушить проекты консолидации данных.

Если компания решает построить процесс ETL, она должна сделать значительные инвестиции в найм разработчиков; разработчики – дорогие ресурсы, и их трудно найти. Затем нужно много времени, чтобы построить конвейер, наладить связь со всеми источниками. Этот процесс подвержен ошибкам и занимает много времени.

С другой стороны, компания может приобрести программное обеспечение для интеграции данных. Эти инструменты уже имеют встроенные возможности подключения, поэтому нет необходимости изобретать велосипед.

Виртуализация данных

Виртуализация данных – еще один способ получить единое представление обо всех активах данных. Виртуализация данных отличается от подхода ETL, поскольку нет необходимости передавать данные из всех источников в одно место назначения.

При виртуализации данные остаются в своем источнике, а уровень логической виртуализации позволяет конечным пользователям выполнять запросы и проводить анализ.

Виртуализация данных – это современный подход к интеграции данных. При таком подходе данные остаются в его системах, а уровень виртуализации извлекает данные в режиме реального времени для отчетов и анализа.

Что лучше?

Стратегия, которую выбирает компания, зависит от целей и имеющихся у нее ресурсов. Проекты виртуализации данных можно выполнять быстрее и с меньшими затратами, чем ETL. Это не означает, что компании не следует рассматривать ETL, потому что инструменты ETL упростили выполнение проектов интеграции данных. Некоторые инструменты даже не требуют программирования и требуют небольшого обучения, что означает, что компании не нужно перегружать свой ИТ-отдел.