Dados de endereço vs. Dados da propriedade: Qual é a diferença?

Os dados de localização contêm energia incrível. Ele revela padrões, descobre oportunidades e ajuda a tomar decisões mais inteligentes – se você precisa otimizar as rotas de entrega, selecionar um native de loja ou segmentar o cliente certo no momento certo. Mas mesmo os melhores dados de localização não podem gerar resultados se estiverem presos em silos, fora de sincronização ou entregues tarde demais.

É aí que entra a integração de dados.

Esteja você criando aplicativos voltados para o cliente, simplificando operações ou modelos de IA de treinamento, o sucesso depende de ter acesso confiável e em tempo actual aos seus dados de localização em toda a empresa. E para muitos, isso ainda é um grande obstáculo.

Proceed lendo para saber mais sobre alguns dos maiores desafios de integração atualmente, como superá -los e explorar os principais casos de uso para inspirar a próxima etapa em sua jornada para aproveitar ao máximo os dados de sua localização.

O que está te segurando? Os principais desafios de integração de dados de localização de hoje

Hoje, os dados de localização estão em toda parte do seu negócio. Está alimentando painéis, alimentando a personalização, impulsionando análises e estratégia de informação. Mas há uma grande diferença entre tendo dados e ser capaz de usar isto.

Quando os dados de localização são isolados em sistemas desatualizados ou presos em oleodutos legados, eles levam a desafios que podem ter grandes impactos a jusante:

• Informações incompletas ou atrasadas
• Lacunas na visibilidade operacional-especialmente para processos críticos de localização, como cadeia de suprimentos, entrega de produtos e serviços e avaliação de risco
• Viés ou imprecisões nas saídas de IA devido à falta de relevância contextual
• Más experiências de clientes devido a latência ou inconsistência

Os dados de localização vêm de várias formas – cada uma com estruturas, formatos e cadências exclusivos.

Os dados geoespaciais dos sistemas GIS podem incluir shapefiles e imagens raster. Os dados de locais representam tudo, desde fachadas de lojas de varejo até estações de carregamento de EV, mudando e obtidas constantemente de fornecedores díspares. Os registros de encomendas e propriedades oferecem contexto rico para zoneamento, propriedade e risco – mas geralmente residem em sistemas do governo native com formatos desatualizados.

Reunir esses conjuntos de dados não é tão simples quanto sincronizar arquivos. Eles podem usar sistemas de coordenadas diferentes, atualizar em diferentes horários ou exigir enriquecimento específico do domínio.

E à medida que os volumes de dados crescem, as apostas só aumentam. Aqui estão alguns dos maiores desafios de integração que ouvimos sobre as empresas hoje:

1. Sistemas em silêncio e formatos herdados

Os dados de localização vivem em mais lugares do que nunca – mainframes, plataformas GIS, sistemas de CRM e aplicativos proprietários. E como geralmente está ligado a ativos físicos ou localizações de clientes, esses sistemas devem trabalhar juntos para fornecer informações oportunas e ricas em contexto. No entanto, esses sistemas raramente falam o mesmo idioma. Pipelines mais antigos e formatos inconsistentes tornam a integração um processo frágil e frustrante.

2. As abordagens de “tamanho único”

Algumas organizações tentam forçar todos os dados por meio de um método de integração único e rígido. Outros adotam uma abordagem caso a caso, resultando em uma colcha de retalhos de soluções personalizadas que são caras para manter e atualizar. Nenhuma das estratégias é bem escalada.

3. Dados difíceis de acessos e de alto valor

Os dados da empresa crítica – especialmente de plataformas como IBM I, SAP ou Oracle – geralmente são os mais difíceis de alcançar. No entanto, sem ele, suas análises são incompletas, seus modelos de IA são limitados e suas operações são menos eficientes do que poderiam ser.

Você não pode se dar ao luxo de ignorar questões como essas e perder o valor que seus dados são mantidos, principalmente quando se trata de iniciativas de IA. A IA agora é uma prioridade para organizações de todos os tipos, mas sem uma base de dados sólida, é uma aposta arriscada. A IA generativa, em specific, depende de ter dados completos, atuais e contextuais.

Quando a integração se decompõe, as consequências podem rippar em todas as iniciativas da IA. Os modelos treinados em dados ou conjuntos de dados incompletos que não possuem contexto do mundo actual podem introduzir viés, enquanto os dados ausentes levam a alucinações que corroem a confiança nos resultados. Sem mencionar, respostas lentas ou imprecisas levam a decisões defeituosas e experiências dos clientes que ficam aquém das altas expectativas.

• Para impulsionar a inovação actual de IA, você precisa fornecer dados de localização (e todos os dados corporativos) onde são necessários-de forma rápida, segura e confiável.

Práticas recomendadas para integração de dados de localização

Uma estratégia moderna de integração de dados torna seus dados de localização gerenciáveis e impactantes em todos os negócios. Isso requer uma abordagem flexível e pronta para o futuro que capacite sua empresa para alavancar o poder do native onde e sempre que for necessário, sem comprometer.

Ao construir sua estratégia e escolher o Melhores soluções de integração de dados Para suas necessidades, tenha essas coisas em mente:

Implantar onde seus dados vivem. Replique onde é necessário.

Você não deveria ter que mover montanhas apenas para mover dados. Uma estratégia de integração moderna permite projetar pipelines onde quer que seus dados residam-no native, na nuvem ou em ambientes híbridos. Se seus dados de localização são armazenados em um mainframe, em um banco de dados espacial ou em várias plataformas, você precisa da liberdade de:

• Construa pipelines sem ser limitado por restrições de infraestrutura
• Alimente seus aplicativos com dados complexos e díspares em tempo actual
• Escala entre equipes, sistemas e casos de uso – sem redesenhar oleodutos do zero

Essa flexibilidade não apenas aumenta a velocidade do perception, mas também ajuda a reduzir o risco e o custo à medida que seu ambiente evolui.

Entregar dados em tempo actual – de maneira confiável e segura

Dados lentos são dados obsoletos. Suas decisões de negócios, interações com clientes e modelos de IA dependem das informações atuais. É por isso que a replicação confiável e em tempo actual é uma obrigação.

As soluções de integração modernas fornecem:

• Oleodutos de alto rendimento que atendem a SLAs exigentes
• Entrega segura com criptografia de ponta a ponta
• Linhagem de dados e rastreamento para garantir a transparência e a auditabilidade

Quando você sabe que seus dados são frescos e confiáveis, você pode agir com confiança.

Apoiar ambientes híbridos com arquitetura flexível

A maioria das organizações não é “ou” quando se trata de infraestrutura. Você provavelmente está executando uma mistura de aplicativos nativos da nuvem e sistemas herdados (cada um com suas próprias peculiaridades). A solução de integração correta encontra você onde você está.

Procurar:

• Amplo suporte para plataformas como IBM I, SAP, Oracle e GIS
• Compatibilidade com os principais provedores de nuvem e lagos de dados
• Opções para implantar no native, em SaaS híbrido ou em configurações de nuvem privada

Você nunca deve escolher entre desempenho e flexibilidade.

Capacite os usuários com acesso escalável e de autoatendimento

A integração também é conectar as pessoas em suas equipes aos dados necessários para fazer seus trabalhos. Isso inclui desenvolvedores que constroem novos serviços, analistas que surgem insights e modelos de treinamento de cientistas de dados.

A solução excellent deve:

• Ativar acesso de autoatendimento a dados de localização confiáveis em tempo actual
• Reduza a dependência de pessoal especializado ou soluções frágeis e caseiras
• Escala facilmente à medida que seus negócios crescem e suas demandas de dados aumentam

Ao capacitar mais pessoas a acessar os dados certos no momento certo, você transforma a integração em um multiplicador de força em toda a sua organização.

Vitórias no mundo actual: 3 casos de uso para integração de dados de localização

Com melhor integração, você desbloqueia resultados impactantes – de ciclos de inovação mais rápidos e desempenho aprimorado entre os sistemas a riscos reduzidos e maior confiança na qualidade dos dados e entrega de TI.

• Vamos dar uma olhada em três casos de uso superior que mostram o poder da integração de dados em ação.

1. Modernando arquiteturas legadas

As organizações que migram de plataformas de envelhecimento como mainframe ou SAP para ambientes de nuvem modernos precisam se mover rapidamente, e quaisquer interrupções podem resultar em multas financeiras, satisfação reduzida do cliente e danos à marca. Os dados de localização integrados garantem:

• Continuidade dos negócios durante a migração
• Acesso ao contexto histórico para análise e IA
• A capacidade de pôr do sol Sistemas Legados sem perder o valor

2. Dirigindo a eficiência operacional

Desde logística e operações de campo até planejamento de rede e seleção de websites, as equipes internas precisam de acesso em tempo actual a dados de localização precisos para manter as operações funcionando sem problemas. A integração permite:

• Acesso de dados de autoatendimento entre equipes
• Gargalos reduzidos e atrasos no desenvolvimento
• Melhores insights e tomada de decisão

3. Ai AI e a análise com contexto completo

Os modelos de IA são tão bons quanto os dados que eles são alimentados. Eles precisam de acesso a dados dos principais sistemas transacionais-mas o problema é que há uma desconexão entre esses sistemas transacionais e as plataformas nativas da nuvem, onde os modelos de IA são normalmente construídos. A integração torna possível:

• Replicar dados na nuvem em tempo actual
• Minimizar preconceitos e pontos cegos, para obter resultados mais confiáveis
• Modelos de treinar na imagem completa da empresa – incluindo dados geoespaciais vinculados ao comportamento do cliente, movimento de ativos ou exposição ao risco

Construindo valor comercial: por que a integração de dados de localização é importante a jusante

A integração dos dados de localização afeta adequadamente como o negócio é executado e cresce.

Os varejistas podem emparelhar dados demográficos e de movimento do cliente para otimizar as colocações de novas lojas. As operadoras de seguros podem combinar atributos de encomendas com padrões climáticos e dados de reivindicações para melhorar a precisão da subscrição e detectar fraudes. As equipes de entrega de produtos e serviços dependem de dados limpos do endereço do cliente-garantindo chegadas pontuais e melhores experiências de clientes.

Mas nada disso é possível se os dados permanecerem fragmentados ou atrasados. A integração não é apenas uma função de again -end – é o tecido conjuntivo que garante que seus dados de localização sejam confiáveis, atuais e acionáveis.

Drive resultados mais inteligentes e orientados a localização

Você já sabe onde seus dados vive – mas isso é apenas o começo. Agora, é hora de desbloquear todo o seu potencial, conectando dados de localização de todo o seu cenário de dados.

Quando você quebra os silos que o impedem, você ganha inteligência de localização que se transfer tão perfeitamente quanto seus negócios exigem-alimentando tudo, desde a melhoria da tomada de decisão a experiências mais suaves do cliente. E outline a base para inovações em IA, automação e além.

Pronto para dar o próximo passo? Descubra como nosso soluções de integração de dados Forneça dados de localização confiáveis e em tempo actual, de fontes complexas a plataformas em nuvem-suportando ambientes híbridos, sistemas legados e replicação de alto quantity.

E para mais insights, Junte -se ao nosso próximo webinar Para seguir um “dia na vida” dos dados de localização: como ele passa por sistemas, suporta decisões mais inteligentes e ajuda organizações como a sua a avançar, mais rapidamente.

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