數據管理：有效擴展數據使用

業務數據庫中塞滿了數據。 這會使尋找有意義的業務洞察力來推動戰略和運營變得非常棘手。 適當的數據管理可以解決這個問題。

關鍵要點

• 數據管理是在數據的整個生命週期（從數據創建到銷毀）中有效監督數據的實踐。
• 從營銷的角度來看，數據管理培養了一種數據驅動的文化，並確保您收集和存儲的數據可靠且值得信賴。
• 用於創建完善的數據管理策略的技術和解決方案包括數據準備、ETL 管道、數據治理等。
• 數據管理並不簡單，而且充滿挑戰。 遵循最佳實踐來製定公司中每個人都可以支持的有效戰略。

什麼是數據管理？

數據管理是一種以經濟高效且安全的方式在整個生命週期內有效監督數據的實踐。 主要目標是以一種允許輕鬆訪問、檢索和使用的方式組織、存儲和管理數據。 這包括以下任務：

1. 從各種來源收集數據；
2. 以安全和有組織的方式存儲數據；
3. 確保數據準確且最新；
4. 保護數據免遭未經授權的訪問或篡改； 和
5. 分析和解釋數據以提取見解並做出決策。

在營銷方面，完善的客戶數據管理流程在部門內促進了數據驅動的文化。 它確保您存儲高質量的數據，以準確、全面地了解您的營銷工作和各個接觸點的客戶。 這反過來又可以幫助您更好地了解目標受眾，傳達符合受眾痛點的價值觀，並確定更有可能提高營銷投資回報率 (ROMI) 的最佳績效策略。

為什麼數據管理很重要？

有效的數據管理在企業收集的大量數據中建立秩序。

它為組織提供了關於如何正確收集和操作數據以防止其變得混亂或無法使用的路線圖，從而使他們能夠快速做出決策並迅速響應市場需求。

它還釋放了員工的資源。 例如，Duo 的高級機器學習工程師 Vicky Boykis 的一項民意調查顯示，大多數數據科學家花費 60% 的時間清理和移動數據：

數據管理解決方案可以完全自動化手動任務，讓分析師完成他們的工作，而不是修復原始數據。

數據管理解決方案和技術

好消息是，可以管理 PB 級的原始數據和不良數據。 有了明確的政策和正確的工具，您的企業將在數據驅動的文化中蓬勃發展，並擁有對收集的數據負全部責任的員工。

數據準備

許多企業都在與低質量的數據作鬥爭，這已經不是什麼秘密了。 他們的數據可能不一致且冗餘，或者以不同的格式存儲而沒有一致的分類法。

數據準備是聚合、轉換和構建原始數據以為進一步分析做準備的過程。 數據準備工具以統一格式匯集數據、消除不一致、標記錯誤並自動合併數據。 總而言之，此過程可確保您的團隊在分析過程中獲得的見解和您查看的報告是有效的，因為它們所基於的數據質量很高。

數據管道

數據管道是一系列自動化的活動，從數據攝取開始到數據接收器結束，例如數據倉庫、存儲服務或其他應用程序。 它通過消除手動數據輸入和操作來簡化數據處理，顯著加快營銷分析和報告流程。

ETL管道

提取、轉換和加載 (ETL) 是數據管道的一個子集。

ETL 過程自動從一個或多個來源提取數據，將其轉換為標準化和可用的格式，並將其加載到端點，如數據倉庫或 BI 軟件。

此端點成為組織的單一事實來源 (SSOT)。 存儲在這裡的數據已經乾淨、格式化，並準備好進行分析、可視化或報告。

例如，Improvado 等高級營銷分析工具利用 ETL 從 Shopify、Facebook Ads、Google Analytics 等 300 多個營銷和銷售數據源中提取數據，將數據轉換為分析就緒格式，並將其加載到指定目的地，即營銷數據倉庫或 BI、可視化或分析工具。

數據倉庫

數據倉庫是您業務的歷史和實時數據的存儲區域。 它通常存儲來自多個來源的結構化數據，例如各種廣告平台、社交媒體等。

在使用分析的早期階段，公司通常使用電子表格來存儲數據。 然而，最終，他們到達了電子表格的末尾。 此時，數據集變得太大，查詢逐漸停止。 技術先進的公司遷移到雲數據倉庫，例如 Google Big Query，使分析團隊能夠更頻繁地查詢數據並提高他們的整體生產力。

數據安全

數據安全是採取預防措施以保護公司數據在其整個生命週期內免受損壞或未經授權訪問的做法。 它還確保企業遵守數據隱私法律法規，例如 HIPAA、SOC-2 和 GDPR。

數據治理

數據治理是優質數據的基礎。 這是一個詳細說明數據收集、組織、存儲和分析的管理策略和程序的過程。 其目的是確保數據準確、完整、一致、及時、有效和唯一。

數據管理框架

團隊與這些解決方案和技術一起工作，以實現數據質量並正確設置所有流程來管理數據。 如果不同時實施數據治理、數據安全、信息系統架構等，就無法獲得最高質量的數據。

數據管理框架是在貴公司實施數據管理所需的一組規則和技術。 目前，有兩個公認的框架。

DAMA-DMBOK 2

DAMA-DMBOK 2 代表 Data Management Association - Data Management Body of Knowledge version 2。它是最初於 2009 年發布的框架的第二版。

該框架確定了構成數據管理的 11 個相互關聯的知識領域。 在遵循這個框架時，公司需要考慮所有方面。

DMBOK 2 還意味著不僅數據管理專業人員負責數據管理流程； 所有商業專業人士都參與其中。 DAMA 六邊形展示了人、流程和技術之間的直接關係。

DMBOK 2 通過以下方式定義了數據管理的主要任務：“滿足所有利益相關者的數據可用性、質量和安全需求”。 它還概述了數據管理過程中涉及的工具、參與者、指標和可交付成果。

然而，這個框架有一個明顯的缺點。 它不描述不同知識領域之間的關係，一切由你來決定。 總之，DMBOK 2 提供了很多理論知識，但沒有那麼多實用技巧。

DCAM

雖然 DMBOK 2 是一個可公開訪問的框架，但 DCAM（數據管理能力評估模型）對公眾訪問是封閉的。 只有企業數據管理委員會 (EDC) 成員才能訪問此框架。

該框架根據具有不同成熟度級別的不同功能來描述數據管理。 儘管 DCAM 具有實用性和操作性的重點，但它並未提供關於數據管理實施的清晰觀點。

公司使用 DCAM 來評估他們的流程，教育利益相關者，並找出他們的數據管理程序中的弱點。 它還可以幫助您降低違反數據隱私法規（包括 GDPR）的風險。

由於該框架未公開提供，因此沒有太多關於其最佳實踐和建議的信息。 然而，企業數據管理委員會最近發布了他們的雲數據管理能力框架的公共版本，它闡明了 EDC 用來定義其框架的方法。

這兩個框架都可以作為您數據管理之旅的良好起點。 它們概述了關鍵概念，因此您在首次實施數據管理時保持完全清晰。

數據管理挑戰

在管理組織數據的過程中，您會遇到許多挑戰。 但是當您意識到這些潛在的挑戰時，您就會更好地準備應對它們。

保護業務數據

數據安全性和完整性存在許多內部和外部威脅。 數據洩露隨時可能發生。 這會使您客戶的私人和個人數據面臨風險。

以下是 DMBOK-2 定義數據安全過程的方式：

解決安全風險的最佳方式始終是協同努力，而不是單獨嘗試。 該過程涉及太多任務，單個員工無法處理。 在更大的範圍內，數據安全圍繞四項主要活動展開：

• 識別和分類敏感數據資產；
• 定位公司內部的敏感數據；
• 確定每項資產需要如何保護； 和
• 了解此信息如何與業務流程交互。

然後，您還需要評估外部威脅，例如員工的無知或疏忽。 數據訪問管理和政策合規性降低了敏感數據暴露的風險，並提高了業務基礎設施的安全級別。

處理太多數據

高達 73% 的數據未被使用，因為許多企業都在努力跟上來自不同來源的大量數據。 沒有針對全渠道分析的數據管理指南的組織會不知所措，因此他們會編造數據或不使用可用數據。

但是，不要試圖一次管理所有數據。 公司生產大型數據集，其中很大一部分從未使用過。 這就是為什麼數據管理生命週期建議關注最關鍵的數據並最大限度地減少數據 ROT（冗餘、過時或瑣碎的數據）的原因。

合併來自不同來源的數據

想一想您的企業使用的數十種工具。 即使在營銷部門內，您也可能使用多種數據收集和分析工具。

這會造成數據孤島，這是因為數據存儲在彼此不通信的隔離存儲解決方案中。 結果，每個部門都依賴於他們的數據，這使得跨部門協作變得更加困難。

數據質量差

組織將近四分之一的收入用於解決數據質量問題。

數據質量差的原因是數據輸入過程中的錯誤、將數據從一種工具傳輸到另一種工具時的數據損壞，或者缺乏標準化的做法。

以下是 DMBOK-2 對數據質量管理的全面概述：

數據管理生命週期、數據治理和對關鍵數據的關注是嘗試提高數據質量時需要考慮的一些最重要因素。

請記住，“數據質量”是一個統稱，包括可信數據集應具備的 12 個特徵。

缺乏合格的數據分析師

儘管人們都在談論數據對數字和現代企業的重要性，但專家數據分析師卻很難找到。 聘請合格的分析師需要時間，培訓新員工可能既昂貴又耗時。

缺乏數據治理

許多企業在他們的數據已經變得混亂時才創建數據治理標準作為事後的想法。 如果沒有數據治理，組織就會被低質量的數據淹沒。 結果，分析師花太多時間在雜草上清理它，而最終用戶花太多時間試圖理解它。

數據管理最佳實踐

數據管理是一項涉及許多活動部件的艱鉅任務。 但是，有一些數據管理最佳實踐可以讓您順利起步。

優先考慮數據保護和安全

數據安全漏洞是價值數百萬美元的問題，可以通過良好的數據管理原則加以預防。

一些數據保護措施包括擁有適當的用戶權限，擁有處理和管理數據的集中式系統，以及僅使用遵守數據隱私法的軟件。

整合您的所有數據並構建一個真實來源

組織有大量數據可能存儲在數據孤島中。 這意味著很難全面了解業務環境。 對於營銷專業人士來說，這會阻止他們看到不同的客戶接觸點。

例如，當您使用 ETL 管道將所有數據集成到一個集中存儲區域時，獲得收入數據洞察力變得更加容易。

使用質量數據管理軟件

手動數據操作不再適用於企業處理的數據量。

幸運的是，有許多新技術和自動化軟件解決方案可以讓數據收集和分析變得更容易、更快捷。 使用與其他應用程序集成良好的優質軟件。

構建組織元數據的詞彙表

對您收集的所有數據（也稱為“元數據”）進行標準化定義。 包括數據屬性、創建日期、創建者姓名和存儲區域等具體細節。

這確保了整個組織的透明度和一致性。

讓每個人對數據質量負責

數據質量是一項共同責任。 只有讓組織中的每個人都對其負責，才能減少常見的數據問題。

營銷人員在其中扮演什麼角色？ 營銷人員對主要數據收集負有部分責任——他們了解 UTM 標籤分類法、廣告活動的標記以及他們需要跟踪的帳戶。 同時，數據工程師和分析師負責數據流其他階段的數據質量。

建立數據管理實踐的第一步

成為數據驅動組織的道路始於適當的數據管理實踐。 通過遵循成功的數據驅動型企業所遵循的實踐來支持這種轉變。

1. 讓最高管理層投資制定數據管理計劃

當最高管理層未對整個事業進行投資時，數據管理將面臨挑戰。 他們必須看到正確執行數據管理策略的價值，以便他們積極主動地實施它。

2.審計當前數據

很可能，您的公司已經在收集大量數據。 審計你已經擁有的東西。 觀察情況並根據您已有的數據制定數據管理計劃，同時考慮您組織的目標和資源。

3.盡可能使用自動化工具

人為錯誤是數據質量差的常見原因。 如果您選擇正確的自動化工具，數據管理會變得更快、更容易。 您還將顯著減少數據收集、操作和分析過程中的人為錯誤。

4. 成長計劃

貴公司收集的數據只會增加。 使您的數據管理策略靈活，以便它與您的公司一起成長並毫不費力地推動擴展。

5.尋找可靠的技術合作夥伴

構建技術堆棧和尋找合適的合作夥伴對於建立可靠的數據管理流程至關重要，尤其是在客戶數據的安全受到威脅時。 Improvado 是一種高級營銷分析解決方案，適合現有的分析環境並在組織中培養數據文化。 該解決方案是自動化營銷數據管理和報告，可確保您的團隊僅依賴高質量和最新的數據來推動業務績效。

輪到你了

遵循本指南中概述的數據管理最佳實踐將有助於清理您的數據並引導您的組織進入更加數據驅動的思維模式。 這不會是一個簡單的過程。 這是一段旅程。 但是，為了獲得公司中每個人都可以信任和依賴的高質量數據以獲得可操作的業務洞察力，這樣做是非常值得的。