3G, một công ty cổ phần tư nhân nổi tiếng với các hoạt động mua bán và sáp nhập, đã ủng hộ InBev vào năm 2008 để mua lại Anheuser-Busch và triển khai phương pháp lập ngân sách dựa trên số XNUMX. chiến lược. Chẳng bao lâu sau, AB InBev bắt đầu công bố lợi nhuận và đạt doanh thu 40 tỷ USD vào năm 2012. 3G's chiến lược rất đơn giản: mua lại một công ty, thu thập tất cả dữ liệu và sau đó cắt giảm chi phí để tăng tỷ suất lợi nhuận.

Quá khứ đầy rẫy những vụ mua bán và sáp nhập thành công tương tự, chẳng hạn như Vodafone và Verizon, Google và Android, AT&T và Time Warner. Tuy nhiên, nó cũng vướng phải thảm họa mua bán và sáp nhập, cụ thể là Quaker Oats và Snapple, America Online và Time Warner, v.v.

Khi việc sáp nhập diễn ra tốt đẹp, chúng tạo ra sự phối hợp, cắt giảm chi phí và tạo ra các nguồn doanh thu mới, nhưng nói thì dễ hơn làm. Có nhiều rào cản khác nhau liên quan, chẳng hạn như dữ liệu không chính xác, định giá được đánh giá quá cao, nguồn lực hạn chế và việc tích hợp các hệ thống và quy trình.

Quản lý sai dữ liệu là một trong những thách thức trong việc tạo ra sự phối hợp sau mua bán và sáp nhập. Các hình thức lưu trữ dữ liệu có thể hoàn toàn khác nhau và không tương thích; hai công ty có thể thu thập và quản lý dữ liệu theo cách khác nhau và các tiêu chuẩn, định dạng, chất lượng và mức độ liên quan khác nhau có thể là một trở ngại.

Hợp nhất dữ liệu dường như là câu trả lời để giải quyết những thách thức về dữ liệu sau mua bán và sáp nhập. Hãy xem hợp nhất dữ liệu là gì và các chiến lược khác nhau mà các tổ chức có thể áp dụng để đơn giản hóa quy trình.

Hợp nhất dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho nhau với tích hợp dữ liệu. Nó đề cập đến quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một kho lưu trữ trung tâm. Hợp nhất dữ liệu tạo ra một nguồn sự thật duy nhất cho toàn bộ tổ chức, giúp cải thiện khả năng truy cập và chất lượng dữ liệu. Nó cho phép một tổ chức xem bất kỳ thay đổi nào được thực hiện đối với dữ liệu.

Nhiệm vụ của tổ chức không dừng lại ở việc quyết định hợp nhất dữ liệu là giải pháp cho các thách thức về dữ liệu. Để tiến hành hợp nhất dữ liệu thành công, tổ chức cũng phải quyết định chiến lược phù hợp sau khi đánh giá nguồn lực và khối lượng dữ liệu của mình.

ETL đề cập đến quá trình trích xuất dữ liệu từ các nguồn không đồng nhất, chuyển đổi, làm sạch và sau đó tải dữ liệu đến đích mong muốn.

Bước đầu tiên trong quy trình ETL là trích xuất dữ liệu. Dữ liệu được lưu trữ ở nhiều nơi như cơ sở dữ liệu hiện có, CRM, ERP, ứng dụng di động, v.v. điện toán đám mây. Nghiên cứu chỉ ra rằng 18% công ty sử dụng 20 nguồn dữ liệu trở lên để ra quyết định.

Sau khi dữ liệu được trích xuất, nó sẽ trải qua một loạt các biến đổi để phù hợp với mục đích sử dụng. Một số chuyển đổi phổ biến bao gồm làm sạch dữ liệu để loại bỏ sự không nhất quán và dư thừa, chuyển đổi nối để kết hợp dữ liệu trong một chế độ xem duy nhất, tiêu chuẩn hóa để áp dụng một định dạng cho tất cả dữ liệu, sắp xếp và xác minh.

Trong khi chuyển đổi dữ liệu, các tổ chức cũng có thể áp dụng các quy tắc xác thực và chất lượng dữ liệu để đảm bảo rằng dữ liệu vào đích đáp ứng các tiêu chí kinh doanh.

Sau khi chuyển đổi dữ liệu, tổ chức có thể tải dữ liệu lên đích mà họ thích; nó có thể là một kho dữ liệu, một cơ sở dữ liệu khác hoặc thậm chí là một điện toán đám mây Nơi Đến.

Có hai cách để tải dữ liệu vào đích: tải tăng dần và tải đầy đủ. Khi tải đầy đủ, tất cả dữ liệu sẽ được chuyển đến đích mới cùng một lúc và tải tăng dần sẽ so sánh dữ liệu hiện có và chỉ tải bất kỳ bản ghi mới nào.

ETL: Xây dựng Vs. Mua

Khi một tổ chức quyết định rằng họ sẽ tiếp tục chiến lược ETL, tổ chức đó cần đưa ra một quyết định quan trọng khác về quy trình nên mua hay xây dựng một công cụ ETL. Quyết định này có thể thực hiện hoặc phá vỡ các dự án hợp nhất dữ liệu.

Nếu một công ty quyết định xây dựng quy trình ETL thì công ty đó phải đầu tư đáng kể vào việc thuê các nhà phát triển; các nhà phát triển là những nguồn tài nguyên đắt tiền và khó tìm. Khi đó, phải mất rất nhiều thời gian để xây dựng đường ống, xây dựng khả năng kết nối với tất cả các nguồn. Quá trình này dễ xảy ra sai sót và tốn thời gian.

Mặt khác, công ty có thể lựa chọn mua phần mềm tích hợp dữ liệu. Những công cụ này đã có sẵn khả năng kết nối nên không cần phải phát minh lại bánh xe.

Ảo hóa dữ liệu là một cách khác để có được cái nhìn thống nhất về tất cả tài sản dữ liệu. Ảo hóa dữ liệu khác với phương pháp ETL vì không cần chuyển dữ liệu từ tất cả các nguồn vào một đích.

Với ảo hóa, dữ liệu vẫn nằm trong nguồn của nó và lớp ảo hóa logic giúp người dùng cuối có thể chạy truy vấn và tiến hành phân tích.

Ảo hóa dữ liệu là một cách tiếp cận hiện đại để tích hợp dữ liệu. Với phương pháp này, dữ liệu vẫn nằm trong hệ thống của nó và lớp ảo hóa sẽ tìm nạp dữ liệu theo thời gian thực để báo cáo và phân tích.

Chiến lược mà công ty lựa chọn phụ thuộc vào mục tiêu và nguồn lực mà công ty có. Các dự án ảo hóa dữ liệu có thể được thực hiện nhanh hơn và với chi phí thấp hơn ETL. Điều này không có nghĩa là công ty không nên xem xét ETL vì các công cụ ETL đã giúp việc thực hiện các dự án tích hợp dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Một số công cụ thậm chí không yêu cầu mã hóa và có thời gian học tập ngắn, điều đó có nghĩa là công ty không cần phải làm quá tải bộ phận CNTT của mình.

Tín dụng hình ảnh: Nguồn: Canva

PlatoAi. Web3 được mô phỏng lại. Khuếch đại dữ liệu thông minh.
Nhấn vào đây để truy cập.

Nguồn: https://datafloq.com/read/consolidating-data-post-mergers-acquisitions/17792