За да ги разбереме денешните предизвици на компаниите, ќе разгледаме едно сценарио за компанија составена од 3 оддели кои извршуваат свои бизнис процеси (оддел за производство, оддел за екстерни комуникации и оддел за испорака). Секој оддел работи со своја база на податоци во кои локално ги складираат своите податоци на компјутери. Дополнително во однос на своите потреби, секој оддел генерира различен тип на извештаи кои се зачувуваат во различен формат (.txt, .xslx, .parquet) и се генерираат во различни временски интервали (дневно, месечно и квартално ниво).

Притоа, наша задача е да направиме анализа на тоа дали приходите на одделот за испорака се поголеми од трошоците на одделот за производство и колкаво влијание има корисничкото задоволство врз тие остварени приходи?

За оваа цел потребно е одделот за производство и одделот за испорака да испратат извештаи од трансакции во претходната година (бидејќи немаме пристап до нивните компјутери, бараме информациите да ни ги испратат по e-mail). Одделот за екстерни комуникации дополнително ни ги испраќа клиентските пораки како резултати од веб формулар. Откако ќе се добијат потребните податоци се започнува со директна пресметка и забележуваме дека мерната единица во двата типа на извештаи е различна и е потребно истата да ја трансформираме; извештаите се генерирани на различни временски интервали кои е потребно да се сумаризираат и забележуваме нееднаквост во набројаните сервиси во различните извештаи. За нашата крајна цел потребно е дадените разлики рачно да ги промениме и пресметаме што ни го одолговлекува крајниот рок на нашата активност. Откако ќе успееме да го завршиме целиот процес (со двојна проверка поради грешни пресметки) потребно е крајниот извештај да го зачуваме некаде при што не можеме да одбереме во која база на одделите да го прикачиме. Следниот пат кога ќе сакаме да ја повториме дадената анализа ќе биде потребно да поминеме низ сите овие чекори.

Може навидум овој процес изгледа имагинарен, но истиот претставува секојдневие во одредени компании кои немаат одредено начин за администрирање на своите податоци. Од уште поголема важност се и потенцијалните загуби на компанијата, кои би се должеле на овие несогласувања и одолговлекувања. Со овој пример можеме да забележиме дека администрирањето на податоците е неизбежен процес, но на компанијата останува одлуката за тоа на кој начин ќе се справи со истите –  дали мануелно ќе се прават пресметките или Data инженер ќе ги стандардизира податоците и вклопи во флексибилно податочно складиште за поширока употреба. Се разбира, второто решение е далеку подобро за самиот бизнис.