为什么应该让企业销售和营销团队参与数据治理

发布时间:2018.11.15来源:塞浦路斯浏览量:284次标签:数据治理



拥有一个开放的数据治理策略,可以在团队之间共享有价值的见解。虽然在许多人看来,数据治理可能仅仅是IT部门的领域。但现实情况是,每个与客户相关的组织部门都应该参与进来。特别是应该鼓励销售和营销团队在数据治理过程中发挥更积极的作用。原因如下:

 


1.增加团队统一性

拥有跨部门清晰而成熟的数据治理策略,意味着每个人都将明确的了解自己的任务,并增加额外的责任水平,以使公司最高效的运作。

它还确保以统一的方式收集、储存和处理信息。例如,输入到系统中的数据具有相同的值,并涉及到数据需要足够准确以供使用时,企业任何员工都知道数据设定的标准。不仅如此,企业团队还将清楚哪些来源是可接受的,哪些是不可接受的。无论是市场报告、特定的网站,还是像其他的特定信息。


2.节省资源,提升效率

这其中最佳原因之一是:它可以给您提供更好的ROI。通过制定整个团队都必须遵守的规则,使企业客户关系管理(CRM)和其他系统中的管理区域出现错误的几率接近于零。这无疑节省了企业的资源和时间。从长远来看,通过节省时间,让企业的决策者有更多的尽力去做重要决定,而不是浪费在各种小的错误上。

数据治理还将使企业的团队更好地、更全面地了解公司持有的客户数据,从而更清楚地了解客户的属性及需求。这又有利于企业的销售和营销团队,使公司的业绩有效而快速的提升。


3.预防数据孤岛。

当一个企业中的不同部门无法共享他们收集到的数据时,数据筒仓就会出现。这显然对公司业务有很大的伤害,因为这意味着企业的有些部门无法获得对他们有价值的信息,进而影响了他们的洞察力和业务水平。

通过在整个公司实现良好的数据治理,可以帮助避免数据筒仓的发生。例如,集中化的数据管理系统将意味着企业可以保留对所有团队成员都很重要的信息,使每个人都有更多的机率实现他们的目标。


4.保持数据清洁。

数据治理的协作方法将意味着每个人都必须在保持数据清洁方面发挥作用。企业的数据治理策略应该制定明确的规则、标准和流程。以确保定期清理和更新数据。比如:删除错误的数据或重复的条目,增加不完整的信息和清除陈旧的数据。

干净的数据意味着企业的系统将更高效地运行,并且可以显示企业推行的每一次销售和营销活动都有更好的ROI。这虽然是一个长期的过程,但是有了每个人的参与,这个过程将会变得更容易管理,使之成为一项快速的解决办法。


5.高效解决分析问题

如果数据分析导致了不明确的方向,那么人们可能会倾向于将责任归咎于所使用的工具。事实上,许多公司也是这样做的。然而,现实情况是,这些问题通常归结于数据治理策略的问题,实际上与技术无关。

通常出现问题是因为组织没有建立系统来调整特定的目标,或者有效地使用来自不同系统的数据。这也可能是一个迹象,表明这些报告还没有确切地阐明所涉及的众多KPI的确切含义。所以要确保你有正确的数据治理策略,以产生清晰和可操作的方向。


6.全方位优化企业不足

有了一个开放的数据治理策略,就可以在团队之间共享有价值的见解。有众多潜在实用的信息可以作为团队日常运作的一部分,所以鼓励信息共享的文化无疑是非常有益的。

例如,营销部门可能会向IT部门提供如何改进网站体验的想法;或者客户服务团队可能会向产品开发团队提供关于客户对某些产品的意见等等有利于改进产品措施的见解。当整个组织都鼓励分享的时候,它可以为企业成长和改进提供无数的机会。

正如我们在本文中所探讨的,数据治理不应该仅仅局限于企业的IT部门,企业的销售和营销团队也应该涉及到。数据治理应作为一种鼓励分享数据和提升洞察力的文化进行企业内部的培养和推广,并且最终可以帮助企业快速成长发展。



(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 大数据时代企业为什么需要数据治理吗?

    大数据时代企业为什么需要数据治理吗?

    如今数字化转型正在各行各业中迅速发展,以数据、流量、知识为主大数据时代已经到来,对于一个企业来说,要实施数字花和大数据战略,数据治理更为……查看详情

    发布时间:2019.07.18来源:知乎浏览量:226次

  • 良好数据治理的6步路线图

    良好数据治理的6步路线图

    今年早些时候,我们发现许多数据科学家将大部分时间花在“数据管理员”上 - 即分类和清理数据,而不是将其分析为可操作的见解。……查看详情

    发布时间:2019.04.03来源:亿信华辰浏览量:300次

  • 数据治理准备的五大支柱:交付能力

    数据治理准备的五大支柱:交付能力

    数据治理准备的五大支柱应成为实施或改进任何总体倡议的起点。……查看详情

    发布时间:2019.01.24来源:亿信华辰浏览量:306次

  • 数据治理为什么会重新引起关注?

    数据治理为什么会重新引起关注?

    这突出了数据治理的重要性。由数据治理研究所定义为“信息相关过程的决策权和责任系统,根据商定的模型执行,描述谁可以采取什么行动与什么信息,……查看详情

    发布时间:2019.09.04来源:知乎浏览量:243次

  • 大数据时代的数据治理

    大数据时代的数据治理

    随着Hadoop技术的提升,数据如何进来,如何整合,开展什么样的应用都已经有了成熟的案例,可是,同传统数仓时代一样,垃圾进垃圾出,如何破……查看详情

    发布时间:2020.03.19来源:知乎浏览量:200次

  • 数据标准在数据治理中的意义

    数据标准在数据治理中的意义

    数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照(自主开发)或尽可能与数……查看详情

    发布时间:2020.04.28来源:知乎浏览量:205次

  • 数据治理对于大数据分析势在必行

    数据治理对于大数据分析势在必行

    数据被定义为“收集在一起以供参考或分析的事实和统计数据。”信息是“关于某事物或某人提供或了解的事实,”这是一个至关重要的信息。“信息治理……查看详情

    发布时间:2018.11.21来源:浏览量:172次

  • 零售业的数字化转型:零售启示录

    零售业的数字化转型:零售启示录

    与酒店业非常相似,零售业的数字化转型一直是变革的巨大推动力。……查看详情

    发布时间:2019.02.26来源:亿信华辰浏览量:263次

  • 银行业数据治理还面临着四方面的挑战

    银行业数据治理还面临着四方面的挑战

    一是数据整合度不高。银行内部数据虽多,涉及各个业务条线、各个部门,但未经系统化的治理,数据分布零散化,搜集整合存在错配,未能实现大数据集……查看详情

    发布时间:2019.11.29来源:知乎浏览量:214次

  • 数据交换如何“主动出击”?

    数据交换如何“主动出击”?

    传统的数据交换,一般说来是用户根据自身的数据抽取需求,配置好相关的设置,定义好数据抽取时间来进行数据交换。这是一种被动式的数据交换,如果……查看详情

    发布时间:2020.09.27来源:头条浏览量:188次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议