随着數字化時代的快速發展，資料已經成為企業、政府和社會運轉的核心資源。然而簡單的資料疊加、過多的備援資料，不僅會降低企業的營運效率，還會影響企業的決策品質、甚至競争力，資料治理的重要性日益凸顯。
上月，騰道針對印度資料的國家名稱、企業名稱、數量機關等進行資料的集中治理，将資料從原始狀态轉換為更易分析和處理的形式。通過建立标準化清單和建立映射關系、使用自然語言處理(NLP)技術、人工稽核和幹預、外部API或服務等多種規則和方法，将資料标準化，用更精準的資料幫助企業科學決策、高效開發印度市場。
· 治理動作1：企業名稱标準化
對同一進口商被記錄的不同名稱通過合并類似或重複的名稱，確定進口商名稱的準确性和唯一性，幫助企業更精準的比對目标客戶。
· 治理動作2：國家标準化
通過處理缺失或錯誤的國家名稱，消除歧義或混淆項，確定資料的一緻性和準确性，幫助企業更精準的洞察目标市場。
· 治理動作3：數量機關标準化
新增中英文數量機關注釋，消除語言差異帶來的阻礙，幫助企業更清晰的了解市場量價、知己知彼。
以下是資料優化後客戶在使用場景中的真實回報。
一、“企業名稱一緻後，目标客戶開發少走不少彎路”
資料清洗前：由于同一進口商可能以多種不同名稱被記錄，導緻資料重複和備援，對于開發客戶的使用者來說，在比對目标客戶時，會降低其精準度、影響其判斷及決策。
資料清洗後：進口商名稱準确且唯一，幫助精準比對目标客戶。
某汽車零部件企業在通過關鍵詞搜尋後，看到了“АО"КАМАЗ-ИНЖИНИРИНГ"”這家企業。
在企業名稱沒有标準化前，該企業隻有100+條貿易記錄，根據采購體量，該企業在采購商排名中可能不在前十，而标準化以後，該企業有8500+條貿易記錄，采購體量在采購商排名中排名前三。
精準的資料，幫助該企業精準比對到了更優質的目标客戶、提高獲客的準确性，避免了很多不必要的彎路，客戶開發更高效。
一、“國家名稱統一後，成功避免錯失印度這個大市場”
資料清洗前：國家名稱缺失或錯誤，可能會對某個國家的市場情況産生誤判。
資料清洗後：各項記錄保持一緻性和準确性，消除了之前存在的歧義和混淆，準确度由原來的93%提升到了100% 。
某化學制品企業在準備進軍東南亞市場時，對于各個國家的市場情況不是很了解，于是率先篩選出了該企業主營産品進口總量前5的國家作為參考。在國家名稱沒有标準化前，印度是沒有進入前5的。
标準化後，該企業發現印度市場不僅進入了前5，而且似乎還是一個需求量靠前的國家，于是把印度也加入海外市場目的國之一，進而避免錯失印度市場。
通過更清晰的市場洞察，降低反複驗證資料的成本。
二、“數量機關統一了，量價分析更精準了，競對快搶走的客戶又回來了”
資料清洗前：數量機關之間存在語言和機關差異，給量價分析帶來了阻礙。
資料清洗後：新增中英文數量機關注釋，消除語言差異所帶來的障礙，量價分析更精準、高效。
某食品企業在分析其KA客戶的供應商時，發現該客戶從其他的國家進口與該企業相同或類似産品，該企業立即對這些競争對手展開分析，其中，就涉及到競争對手的量價。
數量機關沒有标準化前，該企業必須了解其他國家相關的語言、數量、機關，量價分析低效且不精準。
三、标準化後，量價關系一目了然，很快就制定了具有競争力的銷售政策，成功避免客戶被搶走。
騰道針對印度資料的治理，能幫助企業更加精準的洞察市場、開發客戶、監測競對。
截至目前，騰道已針對印度、俄羅斯、土耳其、墨西哥、哈薩克斯坦、越南、巴西、阿根廷等多個國家的資料進行标準化治理，也将對更多的國家進行資料标準化治理。
未來，騰道将進一步加大對資料的治理，用更可靠、可用的資料幫助企業高效開拓海外市場，引領行業風向标