零售商的数据治理势在必行

最好的零售商擅长推销商品。在顶级的实体和电子商务商店，产品组织巧妙，布置精美，色彩鲜明，使客户可以轻松找到他们想要的东西。做得好，商品推销可以指导购物体验，提高收入并提升客户满意度。

假设零售商可以为经理和员工提供同样程度的轻松访问未充分利用的业务关键资产-数据？假设用户可以“购物”获取信息并像购物者在货架上找到产品一样轻松找到它们？

很多时候，需要信息的零售利益相关者无法轻易获取信息。它在各个系统中分散，并且组织良好，值得信赖或透明，因此很难做出明确和及时的销售，营销和库存相关决策。随着数据量在零售业务的各个方面迅速增长，从库存到多渠道营销以及跨物理，数字和移动渠道的销售，问题只会越来越严重。

用户访问数据只是一个问题。随着数据量和速度的不断提高，零售商也面临着新的数据安全和隐私挑战。许多人仍然很难提供无缝的全渠道体验和个性化的营销活动，但缺乏可访问，准确和可操作的信息。

数据驱动的商业价值之路

在竞争激烈的零售业中，零售商必须充分利用他们收集的大量数据来改善购物体验和客户的便利性。这需要技术支持的数据治理模型，以及时和透明的方式收集，清理，组织，维护和共享数据。

数据治理支持跨定义的利益相关者的数据所有权，责任和责任。它提供了有关如何以及何时创建和修改数据，存储位置以及谁可以访问数据的透明度。因此，数据治理为零售商提供了一个基础，以改善数据安全性，隐私以及遵守GDPR等法规，从而影响与欧盟公民合作的任何零售商。

数据治理也是分析的基石，可以从零售环境中做出明智的决策，包括产品选择，商店位置以及基于360度客户视图的有针对性的消息传递。已经采用数据治理的零售业领导者如今正在以新发现的商业价值获得回报。

数据增长带来新挑战

数据的增长已有详细记录。IDC估计，到2025年，凭借智能个人助理和自动驾驶汽车等创新技术，数据将更加实时，对生命至关重要。然而，许多公司无法利用这些不断增长的信息来获得它所能提供的洞察力，而且许多公司都在努力以高效和经济的方式存储它。

零售商面临着从多个渠道收集数据的挑战，包括销售点（PoS）终端，物联网设备（传感器，移动应用和信标），以及来自产品评论，客户支持和社交媒体的客户意见。数据治理使零售商能够正确地存储和集成这些信息，使其在整个组织中更加透明和可用。

访问数据是零售商面临的另一大挑战。营销团队可以从访问客户信息中获益，从而开发出深度个性化的活动。但访问全套原始数据是否有用还是更多的负担？哪些信息子集更有用？

根据业务问题，所需数据应根据需要进行调整。数据治理可帮助零售商了解数据并生成针对特定需求的重点子集。零售商现在能够消除相关数据的混乱，以增强员工的能力，并鼓励快速，值得信赖的决策。

数据安全和隐私

不幸的是，数据泄露现象很常见。零售商收集大量数据，包括个人身份信息（PII）和财务数据，这些数据在错误的手中可能非常具有破坏性。管理对敏感数据的访问，映射数据类型以及了解数据存储位置是有效数据治理正确解决的关键挑战。

同样，零售商也面临着遵守数据保护法规的挑战，例如欧盟的GDPR。零售商需要充分了解数据所在的位置，以确保客户隐私并满足GDPR“被遗忘权利”等要求。未能遵守客户对其个人信息的意愿可能是一个非常昂贵的错误。在数据治理框架中实现的内部透明度有助于隐私合规性。

零售业数据治理的好处

建立一个强大的数据治理框架不再是零售商的“好处”。要成为真正的数据驱动型公司，数据治理战略是基础。它不仅仅是管理数据，而是为零售商提供可持续和有弹性的框架，以充分利用其数据的商业价值：

营销团队可以从交易系统访问客户和产品数据，以覆盖历史信息，推动相关和个性化的营销活动。

销售人员可以根据实时数据帮助客户，以帮助确保销售。

客户支持团队可以通过推荐库存，定价，运输，付款和退货的最佳行动方案来更好地协助客户。

分析团队可以访问，跟踪和共享已定义和商定的核心指标或KPI。因此，诸如“终身客户价值”，“客户获取成本”和“转换率”等关键绩效指标对所有利益相关者来说意味着相同的事情，并且可以信任做出关键决策。

法律团队可以利用一致的业务规则和流程来支持报告和合规性要求。

建立强大的数据治理模型可为零售组织提供数据可用性，可靠性和可用性。这些功能将帮助零售商继续创新他们的产品并策划客户体验，利用数据获取新的智能购物渠道，客户支持功能，增强和虚拟现实技术等

通过数据治理，利益相关者可以获得可用于推动决策的高质量，值得信赖的数据，使数据治理成为零售业成功的必要条件。