การจัดการข้อมูล: ปรับขนาดการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูลทางธุรกิจอัดแน่นไปด้วยข้อมูล สิ่งนี้อาจทำให้การค้นหาข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีความหมายเพื่อขับเคลื่อนกลยุทธ์และการดำเนินงานเป็นเรื่องยุ่งยากมาก การจัดการข้อมูลที่เหมาะสมช่วยแก้ปัญหานี้ได้

ประเด็นที่สำคัญ

• การจัดการข้อมูลเป็นวิธีปฏิบัติในการดูแลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพตลอดวงจรชีวิต ตั้งแต่การสร้างข้อมูลไปจนถึงการทำลายข้อมูล
• จากมุมมองด้านการตลาด การจัดการข้อมูลส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และทำให้มั่นใจว่าข้อมูลที่คุณรวบรวมและจัดเก็บมีความน่าเชื่อถือและเชื่อถือได้
• เทคนิคและโซลูชันสำหรับการสร้างกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ดี ได้แก่ การเตรียมข้อมูล ไปป์ไลน์ ETL การกำกับดูแลข้อมูล และอื่นๆ
• การจัดการข้อมูลไม่ตรงไปตรงมาและมาพร้อมกับความท้าทาย ปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อสร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพที่ทุกคนในบริษัทสามารถทำได้

การจัดการข้อมูลคืออะไร?

การจัดการข้อมูลเป็นวิธีปฏิบัติในการดูแลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพตลอดวงจรชีวิตด้วยวิธีที่คุ้มค่าและปลอดภัย เป้าหมายหลักคือการจัดระเบียบ จัดเก็บ และจัดการข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้เข้าถึง เรียกค้น และใช้งานได้ง่าย ซึ่งรวมถึงงานเช่น:

1. รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
2. จัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ปลอดภัยและเป็นระเบียบ
3. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้องและเป็นปัจจุบัน
4. การปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือการดัดแปลง; และ
5. การวิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและช่วยในการตัดสินใจ

ในแง่ของการตลาด กระบวนการจัดการข้อมูลลูกค้าที่ได้รับการยอมรับอย่างดีจะส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลภายในแผนก ช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณจัดเก็บข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อรับมุมมองที่ถูกต้องและครอบคลุมของความพยายามทางการตลาดและลูกค้าของคุณที่จุดติดต่อต่างๆ ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้ดีขึ้น สื่อสารคุณค่าที่ตรงกับความเจ็บปวดของผู้ชม และระบุกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดซึ่งมีแนวโน้มที่จะเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนทางการตลาด (ROMI)

เหตุใดการจัดการข้อมูลจึงมีความสำคัญ

การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจะสร้างลำดับภายในข้อมูลจำนวนมากที่ธุรกิจรวบรวม

ช่วยให้องค์กรมีแผนงานในการรวบรวมและจัดการข้อมูลอย่างเหมาะสม เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อมูลยุ่งเหยิงหรือใช้งานไม่ได้ ช่วยให้ตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและตอบสนองต่อความต้องการของตลาดได้ทันท่วงที

นอกจากนี้ยังเพิ่มทรัพยากรของพนักงาน ตัวอย่างเช่น การสำรวจความคิดเห็นโดย Vicky Boykis วิศวกรการเรียนรู้เครื่องอาวุโสของ Duo และผู้ทรงอิทธิพลที่โดดเด่นในตลาดเฉพาะกลุ่ม แสดงให้เห็นว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ใช้เวลา 60% ไปกับการทำความสะอาดและย้ายข้อมูล:

โซลูชันการจัดการข้อมูลสามารถทำงานแบบแมนนวลได้โดยอัตโนมัติและให้นักวิเคราะห์ทำงานแทนการแก้ไขข้อมูลดิบ

โซลูชันและเทคนิคการจัดการข้อมูล

ข่าวดีก็คือสามารถจัดการข้อมูลดิบและข้อมูลคุณภาพต่ำได้จำนวนเพตะไบต์ ด้วยนโยบายที่ชัดเจนและเครื่องมือที่เหมาะสม ธุรกิจของคุณจะเติบโตได้ด้วยวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และพนักงานที่รับผิดชอบอย่างเต็มที่ต่อข้อมูลที่รวบรวม

การเตรียมข้อมูล

ไม่มีความลับที่ธุรกิจจำนวนมากต้องต่อสู้กับข้อมูลคุณภาพต่ำ ข้อมูลอาจไม่สอดคล้องกันและซ้ำซ้อนหรือจัดเก็บไว้ในรูปแบบต่างๆ โดยไม่มีอนุกรมวิธานที่สอดคล้องกัน

การเตรียมข้อมูลคือกระบวนการรวม แปลง และจัดโครงสร้างข้อมูลดิบเพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ต่อไป เครื่องมือเตรียมข้อมูลนำข้อมูลมารวมกันในรูปแบบที่เป็นหนึ่งเดียว ขจัดความไม่สอดคล้องกัน ตั้งค่าสถานะข้อผิดพลาด และรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติ สรุปแล้ว กระบวนการนี้ทำให้มั่นใจว่าข้อมูลเชิงลึกที่ทีมของคุณได้รับระหว่างการวิเคราะห์และรายงานที่คุณดูนั้นถูกต้อง เนื่องจากข้อมูลที่พวกเขาอ้างอิงนั้นมีคุณภาพสูง

ไปป์ไลน์ข้อมูล

ไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นชุดของกิจกรรมอัตโนมัติที่เริ่มต้นด้วยการนำเข้าข้อมูลและสิ้นสุดด้วยอ่างข้อมูล เช่น คลังข้อมูล บริการพื้นที่จัดเก็บ หรือแอปพลิเคชันอื่น ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการประมวลผลข้อมูลโดยการขจัดการป้อนและการจัดการข้อมูลด้วยตนเอง ทำให้กระบวนการวิเคราะห์และการรายงานทางการตลาดเร็วขึ้นอย่างมาก

ไปป์ไลน์ ETL

แยก แปลง และโหลด (ETL) เป็นส่วนย่อยของไปป์ไลน์ข้อมูล

กระบวนการ ETL ทำการดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติจากแหล่งเดียวหรือหลายแหล่ง แปลงเป็นรูปแบบมาตรฐานและใช้งานได้ และโหลดไปยังจุดสิ้นสุด เช่น คลังข้อมูลหรือซอฟต์แวร์ BI

จุดสิ้นสุดนี้กลายเป็นแหล่งความจริงเดียวขององค์กร (SSOT) ข้อมูลที่เก็บไว้ที่นี่ได้รับการทำความสะอาด จัดรูปแบบ และพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ การแสดงภาพ หรือการรายงานอยู่แล้ว

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือวิเคราะห์การตลาดขั้นสูงอย่าง Improvado ใช้ประโยชน์จาก ETL เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลการตลาดและการขายกว่า 300 แหล่ง เช่น Shopify, โฆษณาบน Facebook, Google Analytics และอื่นๆ แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่พร้อมวิเคราะห์ และโหลดไปยังปลายทางที่กำหนด กล่าวคือ คลังข้อมูลทางการตลาดหรือ BI การแสดงภาพ หรือเครื่องมือวิเคราะห์

คลังข้อมูล

คลังข้อมูลคือพื้นที่จัดเก็บข้อมูลในอดีตและเรียลไทม์ของธุรกิจของคุณ โดยปกติจะจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างจากหลายแหล่ง เช่น แพลตฟอร์มโฆษณาต่างๆ โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ

ในช่วงแรกของการทำงานกับการวิเคราะห์ บริษัทต่างๆ มักจะใช้สเปรดชีตเพื่อจัดเก็บข้อมูลของตน อย่างไรก็ตาม ในที่สุดก็ถึงจุดสิ้นสุดของสเปรดชีต ณ จุดนี้ ชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปและการสืบค้นหยุดชะงัก บริษัทที่มีความก้าวหน้าทางเทคนิคจะย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Google Big Query เพื่อให้ทีมวิเคราะห์สามารถสืบค้นข้อมูลได้บ่อยขึ้นและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม

ความปลอดภัยของข้อมูล

การรักษาความปลอดภัยข้อมูลเป็นวิธีปฏิบัติในการวางมาตรการป้องกันเพื่อป้องกันข้อมูลของบริษัทจากการเสียหายหรือการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตตลอดวงจรชีวิต นอกจากนี้ยังช่วยให้แน่ใจว่าธุรกิจปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น HIPAA, SOC-2 และ GDPR

การกำกับดูแลข้อมูล

การกำกับดูแลข้อมูลเป็นรากฐานของข้อมูลที่มีคุณภาพดี เป็นกระบวนการที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับนโยบายและระเบียบปฏิบัติสำหรับการรวบรวมข้อมูล องค์กร การจัดเก็บ และการวิเคราะห์ จุดประสงค์คือเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้อง สมบูรณ์ สอดคล้อง ทันเวลา ถูกต้อง และไม่ซ้ำกัน

กรอบการจัดการข้อมูล

ทีมทำงานร่วมกับโซลูชันและเทคนิคเหล่านี้เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพและตั้งค่ากระบวนการทั้งหมดเพื่อจัดการข้อมูลอย่างเหมาะสม คุณไม่สามารถบรรลุคุณภาพของข้อมูลสูงสุดได้หากไม่นำการกำกับดูแลข้อมูล ความปลอดภัยของข้อมูล สถาปัตยกรรมระบบข้อมูล ฯลฯ มาใช้พร้อมกันทั้งหมด

กรอบการจัดการข้อมูลคือชุดของกฎและเทคนิคที่จำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูลในบริษัทของคุณ ขณะนี้มีกรอบการทำงานที่ยอมรับโดยทั่วไปสองกรอบ

DAMA-DMBOK 2

DAMA-DMBOK 2 ย่อมาจาก Data Management Association - Data Management Body of Knowledge เวอร์ชัน 2 เป็นเฟรมเวิร์กรุ่นที่สองที่เผยแพร่ครั้งแรกในปี 2009

กรอบงานระบุ 11 พื้นที่ความรู้ที่เชื่อมโยงกันซึ่งเป็นการจัดการข้อมูล เมื่อปฏิบัติตามกรอบนี้ บริษัทจำเป็นต้องคำนึงถึงทุกด้าน

DMBOK 2 ยังบอกเป็นนัยว่าไม่ใช่แค่ผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการข้อมูลเท่านั้นที่ดูแลกระบวนการจัดการข้อมูล นักธุรกิจทุกคนมีส่วนร่วม DAMA Hexagon แสดงความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างผู้คน กระบวนการ และเทคโนโลยี

DMBOK 2 กำหนดภารกิจหลักของการจัดการข้อมูลในลักษณะต่อไปนี้: “เพื่อตอบสนองความต้องการด้านความพร้อมใช้งานของข้อมูล คุณภาพ และความปลอดภัยของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด” นอกจากนี้ยังสรุปเครื่องมือ ผู้เข้าร่วม เมตริก และการส่งมอบที่เกี่ยวข้องในกระบวนการจัดการข้อมูล

อย่างไรก็ตาม เฟรมเวิร์กนี้มีข้อเสียเปรียบที่สำคัญประการหนึ่ง ไม่ได้อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างความรู้ด้านต่างๆ ปล่อยให้ทุกอย่างเป็นการตัดสินใจของคุณ โดยรวมแล้ว DMBOK 2 ให้ความรู้เชิงทฤษฎีมากมายแต่ไม่มีเคล็ดลับเชิงปฏิบัติมากนัก

ดีแคม

ในขณะที่ DMBOK 2 เป็นเฟรมเวิร์กที่เข้าถึงได้ทั่วไป DCAM (โมเดลการประเมินความสามารถในการจัดการข้อมูล) ถูกปิดไม่ให้เข้าถึงได้แบบสาธารณะ เฉพาะสมาชิก Enterprise Data Management Council (EDC) เท่านั้นที่สามารถเข้าถึงเฟรมเวิร์กนี้ได้

กรอบงานอธิบายการจัดการข้อมูลในแง่ของความสามารถที่แตกต่างกันด้วยระดับวุฒิภาวะที่แตกต่างกัน แม้ว่า DCAM จะมุ่งเน้นในเชิงปฏิบัติและการปฏิบัติงาน แต่ก็ไม่ได้ให้มุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับการดำเนินการจัดการข้อมูล

บริษัทต่างๆ ใช้ DCAM เพื่อประเมินกระบวนการของตน ให้ความรู้แก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และระบุจุดอ่อนในโปรแกรมการจัดการข้อมูลของตน นอกจากนี้ยังช่วยลดความเสี่ยงของการละเมิดกฎความเป็นส่วนตัวของข้อมูล รวมถึง GDPR

เนื่องจากเฟรมเวิร์กไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ จึงไม่มีข้อมูลมากนักเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและคำแนะนำ อย่างไรก็ตาม Enterprise Data Management Council เพิ่งเผยแพร่เวอร์ชันสาธารณะของ Cloud Data Management Capabilities Framework ซึ่งให้ความกระจ่างเกี่ยวกับแนวทางที่ EDC ใช้ในการกำหนดกรอบงาน

เฟรมเวิร์กทั้งสองนี้อาจเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในเส้นทางการจัดการข้อมูลของคุณ พวกเขาสรุปแนวคิดที่สำคัญ ดังนั้นคุณจึงรักษาความชัดเจนทั้งหมดเมื่อใช้งานการจัดการข้อมูลในครั้งแรก

ความท้าทายในการจัดการข้อมูล

คุณจะพบกับความท้าทายมากมายในการจัดการข้อมูลขององค์กร แต่เมื่อคุณตระหนักถึงความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ คุณจะพร้อมรับมือกับมันได้ดีขึ้น

การรักษาความปลอดภัยข้อมูลทางธุรกิจ

มีภัยคุกคามทั้งภายในและภายนอกมากมายต่อความปลอดภัยและความสมบูรณ์ของข้อมูล และการละเมิดข้อมูลสามารถเกิดขึ้นได้ทุกเมื่อ สิ่งนี้ทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าของคุณตกอยู่ในความเสี่ยง

นี่คือวิธีที่ DMBOK-2 กำหนดกระบวนการรักษาความปลอดภัยข้อมูล:

เป็นการดีที่สุดเสมอที่จะจัดการกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยด้วยความพยายามที่ประสานกัน แทนที่จะใช้ความพยายามทีละครั้ง กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับงานมากเกินไปสำหรับพนักงานคนเดียวที่จะดูแล ในระดับที่สูงขึ้น การรักษาความปลอดภัยข้อมูลจะหมุนรอบกิจกรรมหลักสี่ประการ:

• ระบุและจัดประเภทสินทรัพย์ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• ค้นหาข้อมูลที่ละเอียดอ่อนภายในบริษัท
• กำหนดวิธีการปกป้องทรัพย์สินแต่ละรายการ และ
• ทำความเข้าใจว่าข้อมูลนี้มีปฏิสัมพันธ์กับกระบวนการทางธุรกิจอย่างไร

จากนั้น คุณจะต้องประเมินภัยคุกคามจากภายนอก เช่น ความไม่รู้หรือไม่ตั้งใจของพนักงานของคุณ การจัดการการเข้าถึงข้อมูลและการปฏิบัติตามนโยบายช่วยลดความเสี่ยงของการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และเพิ่มระดับความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานทางธุรกิจของคุณ

จัดการกับข้อมูลที่มากเกินไป

ข้อมูลมากถึง 73% ไม่ได้ใช้ เนื่องจากธุรกิจจำนวนมากพยายามตามให้ทันกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มาจากแหล่งต่างๆ องค์กรที่ไม่มีแนวทางการจัดการข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์แบบ Omnichannel จะถูกครอบงำ ดังนั้นพวกเขาจึงสร้างสิ่งต่างๆ ขึ้นมาหรือไม่ใช้ข้อมูลที่มีอยู่

อย่างไรก็ตาม อย่าพยายามจัดการข้อมูลทั้งหมดพร้อมกัน บริษัทต่างๆ จัดทำชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งส่วนใหญ่ไม่เคยถูกใช้งาน นั่นเป็นเหตุผลที่วงจรการจัดการข้อมูลแนะนำให้มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่สำคัญที่สุดและลด ROT ของข้อมูล (ข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ล้าสมัย หรือไม่สำคัญ)

การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

ลองนึกถึงเครื่องมือมากมายที่ธุรกิจของคุณใช้ แม้แต่ในแผนกการตลาด คุณก็อาจใช้เครื่องมือรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลหลายอย่าง

สิ่งนี้สามารถสร้างไซโลข้อมูล ซึ่งเกิดขึ้นเนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลแบบแยกส่วนที่ไม่สื่อสารระหว่างกัน ส่งผลให้แต่ละแผนกต้องพึ่งพาข้อมูลของตนเอง ทำให้การทำงานร่วมกันข้ามแผนกยากขึ้น

ข้อมูลคุณภาพต่ำ

องค์กรต่างๆ ใช้จ่ายเกือบหนึ่งในสี่ของรายได้ไปกับการแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูล

ข้อมูลคุณภาพต่ำเป็นผลมาจากข้อผิดพลาดระหว่างการป้อนข้อมูล ข้อมูลเสียหายเมื่อขนส่งข้อมูลจากเครื่องมือหนึ่งไปยังอีกเครื่องมือหนึ่ง หรือขาดแนวทางปฏิบัติที่ได้มาตรฐาน

นี่คือภาพรวมที่ครอบคลุมของการจัดการคุณภาพข้อมูลโดย DMBOK-2:

วงจรชีวิตการจัดการข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูล และการให้ความสำคัญกับข้อมูลที่สำคัญเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดบางประการที่ควรพิจารณาเมื่อพยายามเพิ่มคุณภาพข้อมูลของคุณ

โปรดทราบว่า "คุณภาพของข้อมูล" เป็นคำเรียกโดยรวมที่ประกอบด้วยลักษณะ 12 ประการที่ชุดข้อมูลที่น่าเชื่อถือควรมี

การขาดแคลนนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณสมบัติเหมาะสม

แม้จะมีการพูดถึงความสำคัญของข้อมูลต่อธุรกิจดิจิทัลและธุรกิจสมัยใหม่ แต่นักวิเคราะห์ข้อมูลที่เชี่ยวชาญก็หาได้ยาก การจ้างนักวิเคราะห์ที่มีคุณสมบัติต้องใช้เวลา และการฝึกอบรมพนักงานใหม่อาจมีราคาแพงและใช้เวลานาน

ขาดการกำกับดูแลข้อมูล

ธุรกิจจำนวนมากสร้างมาตรฐานการกำกับดูแลข้อมูลเป็นความคิดภายหลังเมื่อข้อมูลของพวกเขายุ่งเหยิงไปแล้ว หากไม่มีการกำกับดูแลข้อมูล องค์กรต่างๆ จะเต็มไปด้วยข้อมูลคุณภาพต่ำ เป็นผลให้นักวิเคราะห์ใช้เวลามากเกินไปในการกำจัดวัชพืช และผู้ใช้ปลายทางใช้เวลามากเกินไปในการพยายามทำความเข้าใจ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูล

การจัดการข้อมูลเป็นงานใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหวจำนวนมาก แต่มีแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูลที่สามารถเริ่มต้นคุณได้อย่างถูกต้อง

จัดลำดับความสำคัญของการปกป้องข้อมูลและความปลอดภัย

การละเมิดความปลอดภัยของข้อมูลเป็นปัญหามูลค่านับล้านที่สามารถป้องกันได้ด้วยหลักการจัดการข้อมูลที่ดี

มาตรการป้องกันข้อมูลบางอย่างรวมถึงการให้สิทธิ์ผู้ใช้ที่เหมาะสม การมีระบบรวมศูนย์ที่จัดการและจัดการข้อมูล และการใช้ซอฟต์แวร์ที่ปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเท่านั้น

รวมข้อมูลทั้งหมดของคุณและสร้างแหล่งความจริงแหล่งเดียว

องค์กรมีข้อมูลจำนวนมากที่อาจถูกเก็บไว้ในไซโลข้อมูล ซึ่งหมายความว่าเป็นเรื่องยากที่จะมองเห็นภาพรวมของธุรกิจทั้งหมด สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด สิ่งนี้จะป้องกันไม่ให้พวกเขาเห็นจุดติดต่อลูกค้าที่แตกต่างกัน

เมื่อคุณผสานรวมข้อมูลทั้งหมดลงในพื้นที่จัดเก็บข้อมูลส่วนกลางเพียงแห่งเดียวโดยใช้ไปป์ไลน์ ETL การรับข้อมูลเชิงลึกด้านรายได้จะง่ายขึ้น

ใช้ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลที่มีคุณภาพ

การจัดการข้อมูลด้วยตนเองไม่ได้ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ธุรกิจจัดการอีกต่อไป

โชคดีที่มีเทคโนโลยีใหม่มากมายและโซลูชันซอฟต์แวร์ระบบอัตโนมัติที่ทำให้การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายและรวดเร็วขึ้น ใช้ซอฟต์แวร์คุณภาพดีที่ทำงานร่วมกับแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้ดี

สร้างอภิธานศัพท์สำหรับข้อมูลเมตาขององค์กรของคุณ

มีคำจำกัดความมาตรฐานของข้อมูลทั้งหมดที่คุณรวบรวม (เรียกอีกอย่างว่า "ข้อมูลเมตา") รวมรายละเอียดเฉพาะ เช่น แอตทริบิวต์ข้อมูล วันที่สร้าง ชื่อผู้สร้าง และพื้นที่จัดเก็บ

สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ถึงความโปร่งใสและสอดคล้องกันทั่วทั้งองค์กร

ทำให้ทุกคนรับผิดชอบต่อคุณภาพของข้อมูล

คุณภาพของข้อมูลเป็นความรับผิดชอบร่วมกัน มีเพียงการทำให้ทุกคนในองค์กรมีความรับผิดชอบและรับผิดชอบต่อมันเท่านั้นที่ปัญหาข้อมูลทั่วไปจะลดลง

บทบาทของนักการตลาดในเรื่องนี้คืออะไร? นักการตลาดมีหน้าที่รับผิดชอบบางส่วนในการรวบรวมข้อมูลหลัก พวกเขารู้การจัดหมวดหมู่แท็ก UTM มาร์กอัปในแคมเปญโฆษณา และบัญชีที่ต้องติดตาม ในขณะเดียวกัน วิศวกรข้อมูลและนักวิเคราะห์มีหน้าที่รับผิดชอบต่อคุณภาพของข้อมูลในขั้นตอนอื่นๆ ของการไหลของข้อมูล

ขั้นตอนแรกในการสร้างแนวทางปฏิบัติในการจัดการข้อมูล

เส้นทางสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเริ่มต้นด้วยแนวทางปฏิบัติในการจัดการข้อมูลที่เหมาะสม สนับสนุนการเปลี่ยนแปลงนี้โดยปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ประสบความสำเร็จยึดถือปฏิบัติ

1. ให้ C-suite ลงทุนในการสร้างแผนการจัดการข้อมูล

การจัดการข้อมูลเป็นสิ่งที่ท้าทายเมื่อ C-suite ไม่ได้ลงทุนในกิจการทั้งหมด พวกเขาต้องเห็นคุณค่าของกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ดำเนินการอย่างถูกต้อง เพื่อให้พวกเขากลายเป็นเชิงรุกในการนำไปใช้

2. ตรวจสอบข้อมูลปัจจุบัน

เป็นไปได้มากว่าบริษัทของคุณกำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมากอยู่แล้ว ตรวจสอบสิ่งที่คุณมีอยู่แล้ว สังเกตการวางที่ดินและจัดทำแผนการจัดการข้อมูลตามข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้ว โดยพิจารณาจากเป้าหมายและทรัพยากรขององค์กรของคุณ

3. ใช้เครื่องมืออัตโนมัติให้มากที่สุด

ข้อผิดพลาดของมนุษย์เป็นสาเหตุทั่วไปของคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดี การจัดการข้อมูลจะรวดเร็วและง่ายขึ้นหากคุณเลือกเครื่องมืออัตโนมัติที่เหมาะสม คุณจะลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ได้อย่างมากระหว่างการรวบรวม การจัดการ และการวิเคราะห์ข้อมูล

4. วางแผนการเติบโต

ข้อมูลที่บริษัทของคุณรวบรวมจะเติบโตมากขึ้นเท่านั้น ทำให้กลยุทธ์การจัดการข้อมูลของคุณมีความยืดหยุ่น เพื่อให้เติบโตไปพร้อมกับบริษัทของคุณ และขับเคลื่อนการปรับขนาดได้อย่างง่ายดาย

5. ค้นหาพันธมิตรทางเทคโนโลยีที่เชื่อถือได้

การสร้างกองเทคโนโลยีและการค้นหาพันธมิตรที่เหมาะสมมีความสำคัญต่อการสร้างกระบวนการจัดการข้อมูลที่เชื่อถือได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความปลอดภัยของข้อมูลลูกค้าอยู่ในความเสี่ยง Improvado เป็นโซลูชันการวิเคราะห์การตลาดขั้นสูงที่เหมาะกับสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ที่มีอยู่และส่งเสริมวัฒนธรรมข้อมูลในองค์กร โซลูชันคือการจัดการข้อมูลการตลาดอัตโนมัติและการรายงาน ซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าทีมของคุณใช้เฉพาะข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและทันสมัยเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพทางธุรกิจ

ตาคุณ

การปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูลที่ระบุไว้ในคู่มือนี้จะช่วยทำความสะอาดข้อมูลของคุณ และนำองค์กรของคุณไปสู่กรอบความคิดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น มันไม่ใช่กระบวนการที่ง่ายเลย มันคือการเดินทาง แต่ก็คุ้มค่าที่จะทำเพื่อให้ได้ข้อมูลคุณภาพสูงที่ทุกคนในบริษัทของคุณสามารถไว้วางใจและไว้วางใจได้สำหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้