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:373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
  • 企业大数据治理的五个核心要素

    企业大数据治理的五个核心要素

    当今的大型企业,内部分工日趋细化,采购、服务、市场、销售、开发、支持、物流、财务、人力等各个环节,无不每时每刻产生着大量的数据。数据的格……查看详情

    发布时间:2019.08.20来源:知乎浏览量:349次

  • 98%的企业备战数据治理,尚未入局的你还在等什么

    98%的企业备战数据治理,尚未入局的你还在等什么

    UBM近日发布了一份2018企业数据治理白皮书。白皮书中分析了数据治理的现状:虽然越来越多的企业(尤其是业务部门及IT部门)逐渐开始关注……查看详情

    发布时间:2018.12.10来源:亿信华辰浏览量:363次

  • 数据治理推动业务价值并降低风险

    数据治理推动业务价值并降低风险

    治理推动业务价值并降低风险 数据分析治理是你需要把你的数据转化为创造竞争优势,并帮助您的宝贵商业资产的保险EVOLVE您的组织。……查看详情

    发布时间:2018.11.16来源:互联网浏览量:266次

  • 数据安全治理所遵循的三大原则

    数据安全治理所遵循的三大原则

    搞清楚数据安全要解决哪些问题、大数据时代下解决这些问题所面临的主要挑战,就可以梳理数据安全治理的核心思路了。简单说,数据安全治理可以遵循……查看详情

    发布时间:2019.05.23来源:知乎浏览量:298次

  • 数据质量管理方法

    数据质量管理方法

    数据质量闭环管理机制以制定规则、问题发现、质量剖析、数据清理、评估验证、持续监控为核心活动,又结合银行的数据实践进行了定制和优化。……查看详情

    发布时间:2019.11.15来源:知乎浏览量:436次

  • 数据治理的定义:什么是数据治理?

    数据治理的定义:什么是数据治理?

    数据治理(DG)是增长最快的学科之一,但在定义数据治理方面,许多组织都在努力。 Dataversity称DG是“有助于确保组织内数据资……查看详情

    发布时间:2018.11.15来源:Zak Cole浏览量:343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:258次

  • 数据治理术语表

    数据治理术语表

    DGI提供了使用非技术语言解释的网络最佳数据相关术语集。在这里,您将找到不仅需要了解数据治理,还需要了解其他类型的程序和项目所需的信息,……查看详情

    发布时间:2019.03.18来源:亿信华辰浏览量:612次

  • 如何成功实现一个数据治理项目,大神详细拆解实施要点

    如何成功实现一个数据治理项目,大神详细拆解实施要点

    此文将主要围绕数据治理项目具体阐述实施步骤、工具平台的功能,并基于实践经验,提出数据治理成功的要素。全文有点长,非常实用的干货,建议收藏……查看详情

    发布时间:2021.05.26来源:亿信数据治理知识库浏览量:1454次

  • 实施数据治理 - 学到3个主要经验教训

    实施数据治理 - 学到3个主要经验教训

    尽管数据治理在开发过程中可能会有些流动和迭代,但遵循最佳实践并设计精心定位的路线图有助于确保成功。……查看详情

    发布时间:2018.12.21来源:亿信华辰浏览量:327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