Om du funderar på att outsourca databehandlingstjänster (eller känner dig osäker på varför eller vad du ska lägga ut på en tredje part utan att kompromissa med säkerheten eller integriteten för din företagsdata), hittar du svaret i det här inlägget, så läs vidare.

Varför outsourca? Eftersom data fortsätter att utvecklas och miljontals står på spel

Det har aldrig funnits en bättre tid att fokusera på data. Över hela världen har data stått i centrum för värdeskapande. Det driver strategier, tillvägagångssätt och ROI på många sätt. Men även om det kräver uppmärksamhet, så kostar det faktum att databehandlingsmisstag företagen miljoner om året.

Trots allt som data representerar (värderat till 274 miljarder dollar, utpekat som ett lönsamt initiativ, kallat den nya företagstillgångsklassen), kan det lätt förvandlas till en betydande risk för företag. Datafel ger allvarliga konsekvenser som sträcker sig från dåliga insikter och felriktad tillväxt till monetära förluster som uppgår till biljoner.

Att få fullständig kontroll över sin data har varit organisationens främsta ambition i ungefär ett decennium. Trots det ser vi år efter år företag besegras av överflödande data; vi ser dåliga prestationer och förluster som hade kunnat undvikas om den underliggande informationen varit renare, mer exakt eller bättre organiserad. Dessutom stämmer inte det förtroende som de flesta företag visar i sina data överens med verkligheten på marken.

I en validitetsundersökning, medan de flesta svarande var snabba med att hävda att de var datadrivna företag, rapporterade nästan 28 % av dem att förlora 10–14 % av sina intäkter och ytterligare 28 % rapporterade 5–9 % intäktseffekt på grund av dålig datakvalitet.

Allt pekar oss i en riktning: data behöver mer omsorg och tung övervakning på atomär nivå. När företag misslyckas med att göra det (oavsett orsak) blir outsourcing en nödvändighet.

Vilken typ av databaserade tjänster är i allmänhet outsourcade?

Till en början lade företag ut sådana datarelaterade aktiviteter som kunde hanteras från en offshore-plats och som hade liten betydelse men tog mycket tid. Sakta, allt eftersom dataoutsourcingtjänster utvecklades, stärkte sin infrastruktur, började erbjuda specialiseringar och säkerställde ett säkrare (mest molnbaserat) system, förändrades också kraven därefter.

Men, mitt i den växande listan, vilka tjänster är mest outsourcade för närvarande?

De som kräver en stor tidsinvestering, har inget utrymme för fel och blir allt mer komplexa vid skalning och här är de:

1. Dataförberedelse (sourcing, rengöring, berikning)

Alla dataekosystem är bara lika giltiga eller korrekta som i sin minsta enhet. Två stora utmaningar hindrar företag från att upprätthålla en sådan noggrann precision i en datauppsättning.

1. Få tillgång till relevant data i tid
2. Säkerställer noggrannhet genom kontrollerad bearbetning

Att modulera alla möjliga källor till relevant data och övervaka dem alla på en gång (även kallat datasourcing) är det enda sättet att skapa en halvvägs anständig databas. När en sådan datauppsättning väl tar form kommer den sannolikt att vara full av strukturella fel som gör den oanvändbar tills rensning, validering, verifiering, tillägg och liknande bearbetning är klar. Inget av detta skulle vara möjligt utan dedikerad ansträngning.

Outsourcing av databearbetning tar bort den stress som är relaterad till datasourcing och förberedelser. Och sådana tjänster är tillgängliga som ett paket eller fristående, så att företag enkelt kan välja vad de behöver och ytterligare minska sina kostnader. Till exempel kan ett företag med flera måttligt rena datamängder välja databerikande tjänster för att få en enda centraliserad databas med validerade poster.

2. Datainmatning

Kraven på datainmatning varierar beroende på bransch, verksamhetstyp och datakällor. Till exempel ser e-handelsdatainmatningstjänster väldigt annorlunda ut än vetenskaplig datainmatning. Och ändå kräver var och en absolut noggrannhet eftersom det utgör grunden för en sammanhängande databas.

De flesta datainmatningstjänster hanterar olika krav, inklusive copy-paste, dokument- och pdf-datainmatning, dokumentskanning och indexering, bilddatainmatning, online- och offlinedatainmatning, medicinsk kodning och patientdatainmatning.

3. Databasunderhåll och uppdateringar

Databaser tenderar att bli föråldrade (och därmed värdelösa) om inte data ständigt granskas, inaktuella poster tas bort och nya läggs till regelbundet. Det kräver en liknande mängd ansträngning som datakälla och förberedelse eftersom databasen också kommer att behöva rengöras efter nya tillägg varje gång. Sådana frekventa revisioner, övervakning och modifieringar är bättre att överlåta till specialiserade databasunderhållstjänster.

4. Data Mining

Användbarheten av all data är beroende av förmågan att hämta information från den. Men att identifiera mönster, upptäcka trender, dela upp dem i observationer och bestämma betydelsen av dessa i ett specifikt sammanhang är uppgifter som i hög grad sammanfaller med en djupgående förståelse av databaser, statistik och maskininlärning. Därför är det bättre att lämna till en expert med dedikerad infrastruktur och tid på sina händer.

5. Dataanalys

Även om datautvinning hjälper till att förstå en databas och erbjuder grov (men relevant) information, extraherar dataanalys insikter från datamängden. Båda är avgörande för företag eftersom de garanterar informerat beslutsfattande och effektiv verksamhet.

Dataanalys är dock lite mer invecklad eftersom den går in i inte bara vad data representerar utan också vad den indikerar.

Outsourcing av dataanalys säkerställer tillgång till experter som vet vad de ska leta efter i en datauppsättning, vilka frågor som ska ställas och hur man avslöjar den information som kan gynna verksamheten. Dessutom säkerställer det tillförlitligheten hos de upptäckta insikterna eftersom de flesta leverantörer av dataanalystjänster använder avancerade verktyg och AI-baserade modeller för denna uppgift.

6. Dataanteckning

Dataanteckningstjänster är ett av de mest efterfrågade outsourcingskraven för närvarande. Deras efterfrågan har ökat efter att AI/Ml har fått allmän uppmärksamhet och B2B-implementering av sådana modeller har tagit fart. Men det är också en mycket teknisk process som kräver stöd från specialiserade yrkesverksamma och konstant övervakning för att skapa lämpliga resultat.

Förutom att spara tid och ansträngning hjälper outsourcing av dataanteckningstjänster företag att utveckla sina maskininlärningsprojekt snabbare, vilket tar bort mycket av stressen kring projektets time-to-market. Det hjälper företag att förbli konkurrenskraftiga och relevanta i sin nisch samtidigt.

Fördelar med outsourcing av datatjänster

Outsourcing, i sin kärna, är en teknik för att minska kostnaderna för verksamheten. Åtminstone började det så. Nu är det synonymt med att låna specialiserad talang för en snabb lösning till en kostnadseffektiv takt utan att göra något långsiktigt åtagande kring att behålla tjänsten eller leverantören. Även om det fortfarande är en praxis för kostnadshantering, har dess resultat vuxit över flera dimensioner.

Av en slump är det vad de flesta organisationer med dataproblem kräver, någon som kan dyka upp då och då, samla runt all sin data, rensa upp den, modifiera den efter behov och sedan gå därifrån med halva lönechecken av en vanlig data operatör.

Dessutom kan outsourcing av databehandling eller datainmatningstjänster (eller någon av de ovan nämnda) vara fördelaktigt på följande sätt.

1. Det interna teamet får mer tid att fokusera på kärn- och affärskritiska aspekter.
2. Tillväxtmöjligheter förökar sig när anställda är fria från vardagliga, utmattande och iterativa uppgifter.
3. Outsourcing öppnar vägen till bättre riskanalys och begränsning av flera punkter.
4. Outsourcing ger också företag tillgång till kvalificerade resurser i ett globalt landskap.
5. Möjligheten att skala ett utkontrakterat team eller dess omfattning enligt krav är alltid öppet.

Ta ditt företag till ett pålitligt dataoutsourcingföretag

Outsourcing har sitt ursprung i idén att spara affärsprocesskostnader; branschen förväntas passera 395,00 miljarder USD till 2022 (Statista, 2022). Med tanke på hur den globala marknadsstorleken för IT-outsourcingbranschen endast var 92,5 miljarder US-dollar 2019, är denna exponentiella tillväxt ett häpnadsväckande bevis på den världsomspännande antagandet av denna praxis.

Efter den explosiva tillväxten har marknaden sett uppkomsten av många leverantörer av dataoutsourcingtjänster. Företag som är på jakt efter bra konsulter och tjänsteleverantörer måste vara försiktiga när de väljer från den skaran eftersom data inte är något att pyssla med. Till att börja med kan det hjälpa att fastställa leverantörens kapacitet för datalagring och säkerhet och undersöka deras portfölj, erfarenhet, teknisk expertis och mångfald av kunder. Bestäm också alltid dina behov innan du väljer en databehandlingstjänst.

Hoppas detta hjälpte!

Författare Bio

Ella Wilson är databehandlings- och managementkonsult på SunTec India – ett ledande företag inom datarensningstjänster med verksamhet i Storbritannien, USA och Europa. Wilson är en ivrig läsare och teknikentusiast som ofta skriver ner sina tankar om vanliga företags- och branschfrågor för att hjälpa blivande företag.