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:563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 预约演示
相关文章推荐
  • 企业数据治理项目中影响数据质量的5个因素

    企业数据治理项目中影响数据质量的5个因素

    数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系,高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。……查看详情

    发布时间:2020.04.08来源:知乎浏览量:454次

  • 浅谈数据治理

    浅谈数据治理

    随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统,数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示,只有建立了一定的数据治理体系,用户才……查看详情

    发布时间:2020.06.19来源:CSDN浏览量:399次

  • 数据质量管理趋势

    数据质量管理趋势

    进一步信息又可分为物理信息和语义信息两类,其中物理层面的信息反映基础的数据结构;语义信息属于进阶有含义的语义数据结构,反映人类的视角。……查看详情

    发布时间:2019.11.15来源:知乎浏览量:380次

  • 为什么数据治理对企业这么重要?

    为什么数据治理对企业这么重要?

    现在很多企业都有自己的数据治理计划,从而更便捷的管理企业,那么所谓的数据治理其实就是我们常说的数据分析,将零散的数据汇总起来,进行统一的……查看详情

    发布时间:2019.07.17来源:知乎浏览量:432次

  • 让数据清澈如水:数据清洗的策略与方法

    让数据清澈如水:数据清洗的策略与方法

    在数据仓库中,数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统抽取而来,不同的数据来源加上历史数据的堆积,难免会有问题数据出现,这……查看详情

    发布时间:2020.11.23来源:亿信华辰浏览量:509次

  • 我国数据资产管理的现状

    我国数据资产管理的现状

    我国数据资产管理市场发展的主要推动来自政府和大型互联网公司。在国家层面上,正在以政务信息和政府数据管理为切入口,由上至下地推动数据资产管……查看详情

    发布时间:2020.09.11来源:知乎浏览量:447次

  • 数据治理模型 - 组织数据质量管理的责任

    数据治理模型 - 组织数据质量管理的责任

    企业需要数据质量管理(DQM),它结合了业务驱动和技术观点,以应对需要高质量企业数据的战略和运营挑战。迄今为止,公司已将DQM的责任主要……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:数据治理浏览量:776次

  • 数据质量监控步骤及方法

    数据质量监控步骤及方法

    随着大数据时代的带来,数据的应用也日趋繁茂,越来越多的应用和服务都基于数据而建立,数据的重要性不言而喻。而且,数据质量是数据分析和数据挖……查看详情

    发布时间:2020.08.31来源:CSDN浏览量:732次

  • 数据治理要“三化”

    数据治理要“三化”

    “数据是新的‘石油’。在智能化、数字化大潮下,只有对大数据进行有效、高质量治理,才能将数据“原油”转变为有价值有质量的数据“石油”,从而……查看详情

    发布时间:2019.11.29来源:知乎浏览量:418次

  • 数据资产管理实践白皮书(2.0版)

    数据资产管理实践白皮书(2.0版)

    本白皮书版权属于中国信息通信研究院云计算与大数 据研究所,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用 本白皮书文字或者观点的,应注明……查看详情

    发布时间:2019.09.02来源:中国信息通信研究院云计算与大数据研究所浏览量:818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