在当今数字化时代，数据已成为企业成功的重要关键因素。无论企业规模大小，数据管理都扮演着至关重要的角色。随着信息量不断增长，以及数据在业务决策中的作用日益凸显，投入高效的数据管理已经成为企业必不可少的战略。
无论您是正在考虑采取数据管理措施，还是已经开始探索数据管理方案的企业，本文都将为您提供宝贵的见解和实用的建议，帮助您在竞争激烈的市场中脱颖而出，实现业务的持续增长与发展。
企业为什么需要投入数据管理
1、构建安全可靠的系统
哈佛商业评论最近发表的一篇文章指出，90%的商业领导认为数据质量对企业成功至关重要，但只有四分之一的员工对其数据的准确性感到自信。
虽然团队可以采取措施来解决这些问题，但确保企业创建安全可靠的数据是至关重要的。
信任始于有效管理数据。如果做得正确，数据管理可以降低数据驱动决策所涉及的风险。它可以增加部门间的信息共享与协作，加快销售周期，并改进沟通。
2、了解最优质的客户
在书籍《内部优势》中，作者罗伯特·H·布卢姆强调，实现商业成功的关键之一是了解最具盈利能力且最愿意与企业合作的客户。
对于现代科技企业而言，这个答案可能并不像听起来那么简单。企业不能只看哪些客户在这里花费了最多的钱。
只有将这些数据整合在一起，企业才能充分了解并确定最优质的客户。
3、评估客户获取渠道
对于获取成本来说，了解哪些渠道值得再投资，哪些渠道需要暂停是非常重要的。
数据仓库可以把客户获取成本与客户保留数据相连接。这有助于企业一目了然地了解全面投资回报率（ROI）。
4、使业务流程更透明
企业收集了大量的数据，但很难充分利用这些数据。当这些数据与复杂的业务流程结合在一起时，可能会导致信任缺失。
但是，清晰的数据管理为员工和客户提供了即时答案。这种透明度可以改善参与度，促进创新，并创造更好的沟通。
5、了解完整的购买周期
在大多数情况下，客户不会仅点击广告然后购买产品，特别是在B2B市场。购买周期可能长达数月。
在企业的销售漏斗中，公司通过以下方式接触客户：
- 直接电子邮件
- 广告
- 电话呼叫
- 培育邮件
- 展会
- 面对面会议
- 演示
这是一个极为复杂的过程，通过适当的数据管理，企业可以更好地连接和了解这个过程。
6、帮助业务扩展
数据管理为大规模数据分析打开了大门。如果企业能有效地利用业务流程中已经产生的海量数据，就可以：
- 揭示模式和习惯
- 打破部门之间的隔阂
- 提高运营效率
- 了解购买者旅程和供应链中的差距
缺乏数据也可能导致企业基于直觉制定优先事项。这可能导致不切实际的目标、员工的挫败以及战略脱节。
正确的数据可以帮助企业发现关键机会并增加收入。它还可以帮助企业清晰地向潜在客户、合作伙伴和投资者展示企业所能提供的价值。
数据管理的目标与挑战
据Statista预测，到2027年，全球大数据市场价值将达到1030亿美元。
数据管理可以帮助个人和企业做出更好的决策，减少摩擦，保护利益相关者。但前提是企业要及早进行组织和管理。
鉴此，以下数据目标是每个组织都应该设定的。
1、确保数据完整性
确保数据的完整性是数据管理中至关重要的目标之一，特别是在数据被频繁处理、传输和存储的现代信息时代。
数据记录并非无懈可击。每天都有数据面临损坏、人为错误、传输错误、软件缺陷和病毒等威胁。使用多个分析工具、不良的审计和遗留系统可能影响数据完整性。
还需要注意以下问题：
- 数据输入培训不足
- 系统崩溃
- 硬件受损
数据完整性取决于数据的一致性。要确保数据完整性，需要一个智能的数据收集过程。
- 数据采集与输入：确保在数据收集和输入阶段，采用验证措施防止错误或恶意数据进入系统。这可以通过数据验证规则和输入限制来实现。
- 访问控制：实施适当的访问控制策略，确保只有授权人员可以修改数据。使用身份验证和授权机制来限制对数据的访问权限。
- 数据传输与存储：在数据传输和存储过程中，使用加密技术来防止数据在传输和存储过程中被篡改或损坏。
- 冗余与备份：建立数据冗余和备份机制，以防止数据丢失或损坏。定期备份数据，并确保备份数据的完整性和可恢复性。
- 审计与监测：定期对数据进行审计和监测，以及时发现潜在的完整性问题，并及时采取措施进行修复。
2、完善数据质量
确保数据质量是数据管理中的重要目标，它涉及到对数据的准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性进行有效的控制和保证。数据质量是当今企业面临的主要挑战之一。
根据2021年Experian的一项研究，超过50%的企业领导表示他们并不完全信任自己的数据资产。
造成这种不信任的原因有很多。不明确、不完整和重复数据，不同的格式以及访问困难都会影响数据质量。
数据质量取决于业务优先级。
谈到高质量数据时，有三个概念需要强调：
- 可访问性
- 一致性
- 相关性
托马斯·雷德曼在他的书《数据驱动：从您最重要的业务资产中获利》中指出，如果数据“在运营、决策和规划中能够达到预期用途”，则属于高质量数据。
为了提高数据质量，首先要定义关键数据元素，对业务运营方式至关重要的数据。
接下来，与专业主题专家（SMEs）合作，找出部门关键数据。定义合适的数据质量指标，衡量数据的准确性、完整性、一致性等方面的表现。常用的指标包括准确率、完整性、一致性、时效性等。
还需要定期生成数据质量报告，向相关利益相关者汇报数据质量状况，并记录数据质量的改进过程。最后，数据质量保障是一个持续的过程。根据监控结果和反馈，持续改进数据管理流程和质量控制措施。
3、从新的数据中获得价值
数据管理的最终目标是获得有关业务和客户的洞察。这些数据可以帮助企业解决问题，发现趋势，并根据真实数据信息做出决策。
大多数企业吸收的数据量可能使得在没有明确结构的情况下提取有意义的洞察变得困难。
一些影响可用数据洞察的主要障碍包括：
- 缺乏数据分析专家
- 工具选择
- 访问困难
- 整合来自不同工具的数据
- 视频和电子邮件等数据类型很难进行分析
但是，根据2022年Foundry的研究，超过50%的企业正在投入资源来解决这些问题，并制定明确的数据战略。这与2021年相比增加了46%。
首先，收集新的数据源。这可以是来自各种渠道的结构化数据（例如数据库、电子表格）或非结构化数据（例如文本、图像、音频）。
然后，对收集到的数据进行清洗和预处理，去除重复、缺失、错误或无效的数据，并将其转换为可用于分析的标准格式。
进行探索性数据分析，通过可视化和统计方法，了解数据的特征、分布和相关性。这有助于揭示数据中的模式和趋势。
通过数据分析和挖掘，从新的数据中提取洞察和价值。这可以是新的业务洞察、市场趋势、用户行为模式等，帮助做出更明智的决策。
最后，数据分析和挖掘是一个持续的过程。持续监测数据的变化，并不断更新分析模型和策略，以适应新的数据和变化的业务需求。
4、整合不同数据库
平均而言，企业从各种来源和软件中获取数据，包括客户关系管理系统（CRM）和内容管理系统（CMS）。
这就是为什么软件集成可能是公司面临的最大数据挑战之一。并非所有数据都是相同的。因此，将数据从一个工具整合到另一个工具听起来可能很简单，但实际上并非如此。
每个应用程序都有一个具有特定特征的数据库并且不总是与其他应用程序原生连接。
例如，假设企业正在整合来自两个不同电子邮件营销平台的数据。您可能认为这些数据会相似，因为这些工具执行相同的业务功能。
但提取数据、保持数据完整性并将数据转移到新系统的过程可能会产生一系列不同的问题。
数据整合问题不仅涉及数据量。格式问题、低质量数据和重复数据都可能使这一过程复杂化。
但为了全面了解数据，需要统一企业的软件堆栈，以满足不断变化的合规要求。
如何实施数据战略
企业需要完善数据管理流程是因为数据在现代业务中扮演了至关重要的角色。
1、确定企业的业务目标
每天，企业都在收集数据。事实上，对于企业来说数据量非常庞大，以至于企业需要一项执行计划，确定搜集数据的重点。
业务目标是企业迈向成功的指引，它们可以包括增加销售额、提高客户满意度、降低成本等。
通过明确这些目标，企业可以将数据管理流程与业务目标紧密结合，确保收集和分析的数据与实现目标密切相关。业务目标的清晰定义将为数据管理策略提供明确的方向，帮助企业决定哪些数据需要优先收集和关注，以便做出有针对性的战略决策和改进。
2、创建数据管理流程
一旦对业务需求有了清晰的了解，就该考虑数据以及如何构建正确的流程了。这一步骤可能简单，也可能复杂，取决于您公司的结构、数据使用方式和技术堆栈。
理解确创建数据管理流程意味着要明确以下几点：
识别数据来源
确定数据的来源是关键的第一步。您需要了解哪些部门和系统生成了数据，以及哪些渠道收集了外部数据。
数据收集和整合
确保采集的数据是准确且高质量的，避免重复数据和数据错误。同时，将来自不同来源的数据整合在一起，使其变得易于访问和分析。
数据存储和安全
确定适合您业务需求的数据存储方式，确保数据以安全的方式存储，只有授权的人员才能访问。
数据分析和应用
明确如何分析数据以获得有价值的洞察力，并确定如何将这些洞察力应用于业务决策和改进。
数据共享和传播
确保数据可以在不同部门之间共享，并为利益相关者提供易于理解和使用的报告和数据可视化。
数据管理责任
明确谁负责数据管理流程的执行和监督，以及如何定期审查和优化流程。
通过建立清晰的数据管理流程，企业可以更好地利用数据资源，优化业务运营，并做出基于数据的明智决策，从而提高竞争力和实现业务目标。
3、寻找合适的软件
寻找合适的软件是实施数据战略的关键一环，它涉及选择和采用适合企业需求的数据管理和分析工具。
在理解寻找合适的软件时，需要考虑以下几个方面：
业务需求
首先，明确企业的业务需求和数据管理目标。不同企业可能需要不同类型的软件，例如数据收集工具、数据清洗和整合工具、数据分析工具等。确定您的具体需求将有助于缩小软件选择范围。
功能和特性
评估候选软件的功能和特性，确保其能够满足您的业务需求。考虑是否需要数据可视化、自动化功能、实时数据处理等功能，并与供应商进行详细沟通，以了解软件的具体能力。
用户友好性
寻找易于使用且用户友好的软件。您的团队将使用这些工具来处理数据，因此确保它们易于理解和操作，可以减少培训成本和时间。
可扩展性
考虑软件的可扩展性和适应性。随着企业的发展，数据管理需求可能会增加和变化，因此选择具有良好可扩展性的软件将有助于您未来应对新的挑战和需求。
安全性
数据是企业的重要资产，因此确保所选软件具有强大的安全性措施，保护数据免受未经授权访问和数据泄露的风险。
成本效益
考虑软件的成本效益。选择软件时，不仅要关注购买费用，还要考虑维护和升级费用，确保软件的总体成本符合预算和回报预期。
4、设定数据治理标准
设定数据治理标准是实施数据战略的关键步骤之一，它涉及制定一系列规则和流程，以确保数据在企业内部的合理管理、使用和保护。
数据治理标准是为了确保数据的质量、准确性、可靠性和安全性，以及数据在整个组织中的一致性和合规性，它确定了所有与数据相关的事项需要采取什么行动，由谁执行，以及何时执行。
在理解设定数据治理标准时，需要考虑以下几个方面：
数据质量
确定数据质量标准，包括数据准确性、完整性、一致性和时效性。确保数据符合这些标准，以便在做出决策时可以信赖数据的准确性和可靠性。
数据访问和权限
规定数据访问和权限控制的标准，确保只有授权人员可以访问特定数据。这有助于保护敏感数据免受未经授权访问和泄露的风险。
数据分类和标记
将数据分为不同的类别，并对不同类别的数据进行标记，以便在处理数据时可以遵循相应的政策和流程。
数据保护和隐私
确保数据在传输和存储过程中得到充分保护，以防止数据泄露和安全漏洞。同时，也要遵守相关的数据隐私法规，保护用户和客户的个人信息。
数据备份和恢复
建立数据备份和恢复的标准，确保数据在发生意外事件时可以及时恢复。
设定数据治理标准需要与企业内部的不同部门和团队进行密切合作，确保标准的制定和执行是全面和一致的。
5、让团队参与其中
让团队参与数据战略的实施是非常重要的，因为团队成员是数据的主要生产者和使用者。他们的参与和支持是数据战略成功实施的关键。
在制定数据战略的早期阶段，就应该让团队成员参与其中。这包括不仅限于高层管理人员，还包括各个部门的代表和数据使用者。他们可以提供宝贵的洞察和反馈，确保数据战略能够符合实际需求和业务目标。
同时，让团队成员参与数据战略的制定和实施过程，可以让他们提出他们在数据管理和使用中遇到的问题和挑战。通过解决这些问题，可以改进数据流程和流程，提高数据质量和有效性。
接下来，在整个过程的每个阶段检查团队是否能够获得他们需要的数据。团队成员通常直接参与数据的收集和整合过程。他们了解数据的来源和特点，可以帮助优化数据收集和整合的流程，确保数据的准确性和完整性。
创建一致的流程可以使自动化部分流程更加容易。这可以为团队节省时间并提高准确性。通过让团队成员参与其中，他们将更加投入和积极地支持数据战略的实施。团队的协作和合作将推动数据战略的顺利执行，提高数据管理的效率和效果，最终实现企业的业务目标。
数据管理适用于所有企业
数据管理不仅适用于大企业，每个企业都可以成为数据驱动型企业。
在实现企业数据管理的目标与应对挑战的过程中，我们意识到数据是当今商业环境中最宝贵的资源之一。通过有效的数据管理，企业可以提高决策的准确性，优化业务流程，增强客户体验，并实现持续的创新和竞争优势。
并非所有企业都适用同一种数据管理计划，但每个企业都有数十种选择。然而，数据管理并非一蹴而就的过程，它需要持续的投入和不断的改进。面对不断涌现的大数据、复杂的数据结构、数据隐私和安全等挑战，企业需要保持灵活性和敏捷性。同时，团队的参与和培训也至关重要，只有通过共同努力，才能充分发挥数据的潜力。
在未来，数据将继续成为企业成功的关键要素。因此，我们必须坚持以数据为驱动，不断探索数据管理的最佳实践，不断优化数据管理流程，以实现更高效、更智能、更可持续的数据驱动型企业。通过不断努力和创新，我们相信企业数据管理的目标将成为现实，为企业带来持续增长和卓越成就。