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:272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
  • 企业数据治理价值

    企业数据治理价值

    数据治理是根据数据治理政策,通过组织人员、流程和技术的相互协作,对数据从形态、内容和关系等层面进行规范管理,提升数据的服务能力,以实现数……查看详情

    发布时间:2019.09.30来源:CSDN浏览量:201次

  • 企业数据治理的九大要素

    企业数据治理的九大要素

    元数据管理致力于处理技术元数据、业务元数据、管理元数据,通过丰富的元数据分析和检核,帮助各行各业用户获得更多的数据洞察力,进而挖掘出隐藏……查看详情

    发布时间:2020.07.10来源:知乎浏览量:288次

  • 数据不是石油,占得多未必有用

    数据不是石油,占得多未必有用

    如果您从事数据科学或相关领域的工作,您可能之前听过这个说法:数据是新的石油资源。……查看详情

    发布时间:2019.02.14来源:亿信华辰浏览量:162次

  • 数据治理的血缘分析

    数据治理的血缘分析

    数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析,血缘分析是保证数据融合(聚合)的一个手段,通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。……查看详情

    发布时间:2019.11.22来源:CSDN浏览量:234次

  • 管理数据与拥有数据一样重要:关注数据治理和数据质量

    管理数据与拥有数据一样重要:关注数据治理和数据质量

    在许多人看来,数据 - 干净,清晰和准确的数据 - 统治着宇宙。然而,当数据质量较差时,企业及其客户都会受到影响。即使数据是原始数据,糟……查看详情

    发布时间:2019.09.20来源:知乎浏览量:206次

  • 新模型:组合投资组合管理和数据治理建议

    新模型:组合投资组合管理和数据治理建议

    通常,组织决定不让投资组合管理网守优先/授权所有来自治理主导的问题分析的建议。因此,创建了一个新模型,第三个存储桶。……查看详情

    发布时间:2019.03.29来源:亿信华辰浏览量:138次

  • 数据生命周期管理工作包括哪些方面

    数据生命周期管理工作包括哪些方面

    睿治数据治理工具--数据生命周期管理平台支持数据资产全生命周期管理,根据存储周期自动计算每行数据的存储时限,并根据存储时限进行数据自动归……查看详情

    发布时间:2021.09.02来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:691次

  • 互联网企业数据治理决策要这么建

    互联网企业数据治理决策要这么建

    企业需要协调多个提供和使用数据的参与方之间发生的复杂关系,由于企业缺乏数据治理可能导致数据滥用/误用等破坏性后果,并导致市场失灵。传统的……查看详情

    发布时间:2019.08.19来源:CSDN浏览量:177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:216次

  • 数据治理和数据管理推动成功的词汇表和词典

    数据治理和数据管理推动成功的词汇表和词典

    任何数据管理员的噩梦都是运行会议,创建迂腐和无关的业务词汇表或数据词典,最终收集网络粉尘。但是,跳过构建和维护良好的业务术语表或数据字典……查看详情

    发布时间:2018.12.27来源:亿信华辰浏览量:174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