데이터 관리의 방법과 이유

기업은 비즈니스 인텔리전스를 구축하고 프로세스를 개선하며 더 많은 수익을 창출하기 위해 데이터에 의존합니다. 그러나 데이터가 제공하는 기회에는 위험이 따릅니다.

데이터를 제대로 관리하지 않으면 데이터가 악화되거나 다루기 힘들거나 심지어 손실되어 원래 지원해야 하는 비즈니스에 피해를 줄 수 있습니다.

따라서 적절한 데이터 관리는 비즈니스 성공에 매우 중요합니다.

CRM 데이터 관리란?

CRM 데이터 관리는 고객 관계 관리(CRM) 데이터를 수집, 확인, 저장 및 사용하여 비즈니스 운영을 지원하고 비즈니스 목표를 달성하는 방법입니다. 우수한 CRM 데이터 관리는 안전하고 효율적인 방식으로 이루어지므로 기업은 데이터를 최대한 활용하는 동시에 비용 효율성을 유지하고 모든 데이터 규정에 따라 운영할 수 있습니다.

다음과 같은 다양한 데이터 관리 기능을 포괄하려면 신중한 전략이 필요합니다.

• 적절한 사람이 데이터에 액세스할 수 있도록 만들기
• 데이터를 최신 상태로 유지
• 클라우드 및/또는 온프레미스에서 데이터 구성 및 저장
• 데이터 프라이버시 보호
• 데이터 보안
• 데이터 백업 및 복구 옵션 제공
• 글로벌 개인 정보 보호법 및 규정을 준수하기 위해 필요한 경우 데이터 삭제

이러한 기능 또는 활동은 함께 데이터 관리 시스템을 형성하는 다양한 도구 및 플랫폼에서 발생합니다.

데이터 관리는 CRM 데이터뿐만 아니라 모든 종류의 데이터 관리를 포함한다는 점에 유의해야 합니다. 또한 직원 기록, 참조 데이터, 연구 데이터, 보고서, 급여 데이터 및 기타 종류의 내부 데이터와 외부 소스 정보를 감독합니다.

따라서 데이터 관리는 회사가 저장하는 데이터와 상호 작용하는 모든 사람에게 영향을 미칩니다.

데이터 관리의 중요성

데이터는 많은 기업에서 핵심 자산이 되었습니다. 기업은 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인을 조정하고, 고객 서비스를 개선하고, 워크플로를 최적화하고, 높은 수준의 비즈니스 의사 결정을 내립니다.

이러한 광범위한 데이터 사용(심지어 의존성)은 적절한 데이터 관리가 중요하다는 것을 의미합니다. 그것 없이는 데이터 품질 문제가 발생하여 조직의 모든 수준에서 문제로 이어지는 것은 시간 문제입니다.

일관되지 않거나 불완전하거나 잘못된 데이터로 인해 다음이 발생할 수 있습니다.

• 영업 팀이 거래를 성사시키기에 충분한 세부 정보를 갖고 있지 않습니다.
• 마케팅 팀이 효과적이고 대상이 지정된 캠페인을 만들 수 없습니다.
• 고객 지원에서 맞춤형 도움을 제공할 수 없습니다.
• 잘못된 정보를 기반으로 전략적 결정을 내리는 경영진.

적절한 데이터 관리 프로세스가 설정되어 있지 않으면 머지 않아 수집하는 모든 데이터를 처리하기 어려워지고 성능 향상에 도움이 되는 대신 더 많은 리소스를 소모하기 시작할 것입니다.

요컨대, 적절한 데이터 관리 없이는 시간, 비용, 심지어 브랜드 명성까지 잃을 위험이 있습니다.

또한 회사는 데이터를 안전하게 유지하고 GDPR 및 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법과 같은 개인 정보 보호 규정을 준수할 법적 의무가 있습니다. 데이터 관리는 이러한 규정을 준수하는 데 매우 중요합니다.

데이터 관리의 이점

적절한 데이터 관리의 중요성은 문제 예방 그 이상입니다. 강력한 데이터 관리 전략은 많은 이점을 제공합니다.

능률

데이터를 고품질로 유지하고 체계적으로 정리하면 조직의 모든 사람이 데이터를 훨씬 쉽게 사용할 수 있습니다. 사람들은 모든 것을 해석하기 위해 데이터 전문가에게 의존할 필요 없이 작업과 관련된 데이터를 사용하고, 분석을 실행하고, 개선 사항을 제안할 수 있습니다.

평판

이러한 모든 고객 및 잠재 고객 기록에는 큰 책임이 따릅니다. 그것들을 안전하게 보관하면 함께 일하고 구매하는 사람들의 신뢰를 유지할 수 있습니다. 그러나 문제가 발생하면 해당 보안 위반, 데이터 손실 또는 개인 정보 침해로 인해 평판이 손상될 수 있습니다.

일관된 CRM 데이터 관리는 데이터 개인 정보 보호 및 보안이 지속적인 우선 순위임을 보장하여 프로세스에서 귀하의 평판을 보호합니다.

경쟁력

대규모 데이터 집합을 수집하는 것과 데이터를 효율적으로 사용하는 것은 또 다른 문제입니다. 목표 지향적인 CRM 데이터 관리 전략은 내부 프로세스와 마케팅 및 영업 활동을 개선할 수 있는 통찰력을 제공하여 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

비용 효율성

데이터 흐름이 적절하게 문서화되고 데이터가 간소화되어 여러 도구에서 신뢰할 수 있는 정보의 단일 소스를 제공하면 반복 프로세스를 생성하고 동일한 유형의 분석을 반복해서 실행하지 않아도 됩니다. (데이터 중복을 방지하여 리소스를 절약하는 것은 말할 것도 없습니다.)

데이터 관리 유형

매우 큰 분야이기 때문에 각각 고유한 책임이 있는 다양한 유형의 데이터 관리가 있습니다.

데이터 거버넌스

데이터 거버넌스는 데이터가 수집되는 순간부터 저장, 액세스, 사용, 이동에 이르기까지 데이터 수명 주기의 모든 단계에서 회사가 데이터를 관리하는 방법을 결정하는 일련의 원칙, 절차 및 정책을 의미합니다. , 및 (잠재적으로) 삭제되었습니다.

모든 회사에는 회사의 비즈니스 목표와 데이터 요구 사항을 기반으로 하는 고유한 데이터 거버넌스 프레임워크가 있습니다. 대기업에는 데이터 관리자, 데이터 보안 팀, 기타 데이터 품질 및 관리 전문가는 물론 데이터 품질 및 보안을 보호하는 역할을 하는 모든 사람을 감독하는 전담 데이터 거버너가 있을 수 있습니다.

데이터 관리

데이터 스튜어드는 회사 전체에서 데이터 거버넌스 정책을 구현하고 시행하는 사람입니다. 그들은 규칙을 정하지는 않지만 지침을 따르고 모범 사례가 구현되고 있는지 확인합니다.

종종 데이터 관리자는 데이터 품질을 보장할 책임도 있습니다. 그러나 대기업에서는 이 작업을 돕는 전담 데이터 품질 관리자가 있을 수 있습니다.

데이터 아키텍처

데이터 거버넌스가 회사 내 데이터 관리 규칙을 설정하는 경우 데이터 아키텍처는 설정된 원칙에 따라 데이터를 관리할 수 있는 기술 인프라를 제공하는 데 중점을 둡니다.

데이터 보안

데이터 보안은 다음과 같이 회사의 데이터를 보호하는 모든 프로세스와 관련됩니다.

• 데이터 암호화
• 액세스 제어
• 데이터 도난 방지
• 우발적인 재배치 또는 삭제로부터 보호
• 데이터 손상 방지
• 백업 및 복구 프로세스

데이터 보안 팀은 실제 데이터를 감독할 뿐만 아니라 데이터가 상주하는 하드웨어와 소프트웨어가 안전한지 확인합니다.

데이터 준비

데이터 준비는 원시 데이터를 분석 및 비즈니스 인텔리전스 소스로 사용할 수 있도록 프로파일링, 유효성 검사, 정리 및 변환으로 구성됩니다. 여기에는 서로 다른 소스의 데이터 결합도 포함되는 경우가 많습니다.

데이터 모델링

데이터 모델링은 서로 다른 데이터 간의 관계와 데이터가 특정 도구 내에서 그리고 조직 시스템 전체에서 회사를 통해 이동하는 방식을 문서화합니다.

마스터 데이터 관리

마스터 데이터 관리는 회사가 항상 검증된 최신의 신뢰할 수 있는 단일 정보로 작업하도록 하는 데 중점을 둡니다. 이는 서로 다른 모든 데이터 소스에서 데이터를 가져와 사용 가능하고 신뢰할 수 있는 하나의 소스로 제시하는 것을 의미합니다. 또한 데이터가 서로 다른 시스템과 도구에서 동일한 정성적 방식으로 표현되는지 확인하는 것도 포함됩니다.

데이터 웨어하우스 관리

데이터 웨어하우스 관리는 회사의 데이터가 물리적 및/또는 클라우드에 저장되는 방식을 결정합니다. 원시 데이터가 수집되고 구성되는 인프라를 제공, 감독 및 처리합니다.

빅 데이터 관리

빅 데이터 관리는 회사 전체의 팀이 이 데이터를 사용하여 프로세스를 개선하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 회사에서 막대한 양의 원시 및 구조화된 데이터를 수집하고 저장하는 방법을 말합니다.

데이터 관리 모범 사례

데이터 관리는 비즈니스 목표와 데이터 요구 사항에 따라 회사마다 다르게 보일 것입니다. 그러나 구현하기로 결정한 정책 및 절차에 관계없이 염두에 두어야 할 몇 가지 모범 사례가 있습니다.

비즈니스 목표 식별

비즈니스의 대부분의 큰 사업과 마찬가지로 데이터 관리 관행은 비즈니스 목표를 지원해야 합니다. 즉, 효율적이고 효과적으로 수행하기 위해 필요한 데이터와 해당 데이터를 가장 잘 저장하고 사용하는 방법을 결정해야 합니다.

너무 많은 데이터를 수집하면 리소스에 부담이 가중될 수 있으며 바늘을 움직이는 데 실제로 도움이 되는 것에서 초점을 멀어지게 할 수 있습니다. 너무 적은 양의 데이터를 수집하면 더 자세한 절차와 작업 흐름을 개발할 때 기회를 놓칠 수 있습니다.

데이터 보안 우선

비즈니스 목표가 무엇이든 간에 데이터를 안전하게 유지하는 것이 항상 최우선 순위여야 합니다. 위반이 발생했을 때 단순히 조치를 취하는 것이 아니라 이에 대해 적극적으로 작업하는 것이 중요합니다. 팀이 보안 위험을 발견하고 예방적으로 해결할 수 있도록 데이터 보안 유지 관리 계획을 수립합니다.

데이터 보안은 데이터 관리 팀만의 책임이 아닙니다. 회사에서 데이터를 다루는 모든 사람은 데이터 보안 모범 사례에 대한 지식을 갖추고 있어야 합니다. 이상적으로 이것은 피싱 기술 및 랜섬웨어 공격과 같은 최신 위협에 대한 지속적인 교육 및 커뮤니케이션을 통해 발생합니다.

데이터 품질에 집중

데이터 품질을 보호하려면 회사 내에서 고품질 데이터가 어떤 것인지에 대한 명확한 정의가 필요합니다. 이러한 표준을 설정한 후에는 지속적으로 모니터링할 계획을 세우십시오. 정확성과 가능한 데이터 손상을 확인하여 오류가 나타나는 즉시 수정할 수 있습니다.

포함할 수 있는 몇 가지 데이터 품질 지표는 다음과 같습니다.

• 정확도: 데이터가 얼마나 정확합니까?
• 관련성: 데이터가 비즈니스 목표와 얼마나 관련이 있습니까?
• 완전성: 데이터를 사용할 수 없도록 하는 누락된 항목이 있습니까?
• 접근성: 이 데이터에 액세스해야 하는 모든 사람이 액세스할 수 있습니까?
• 일관성: 데이터가 데이터 원본과 시스템에서 동일한 방식으로 형식화되어 있습니까?

이와 관련하여 모든 사람이 데이터를 최대한 깨끗하게 유지하기 위해 자신의 역할을 할 수 있도록 데이터 관리 모범 사례를 회사 전체에 알리는 것이 중요합니다. 중요한 데이터 거버넌스 정책과 충돌하지 않는 한 CRM 데이터 관리 모범 사례와 같은 도구별 데이터 관리 지침을 정의할 수도 있습니다.

데이터 백업 및 복구 전략 개발

비상 시 자세한 백업 및 복구 절차를 통해 데이터 시스템을 신속하게 가동하고 실행할 수 있습니다. 또한 열심히 수집하고 유지 관리한 고품질 데이터로 바로 작업을 재개할 수 있습니다.

팀을 가장 잘 준비하려면 무엇이 잘못될 수 있는지 미리 정의하고 각 시나리오를 처리하는 방법을 계획하십시오. 단계별 접근 방식을 개략적으로 설명하고 순서도를 사용하여 어떤 일(및 언제)이 발생해야 하는지 시각적으로 명확하게 하여 모든 사람이 압력이 가해질 때 무엇을 해야 하는지 알 수 있도록 합니다.

또한 모든 데이터 관리 도구가 작동하는 방식과 도구 간의 워크플로우가 어떤지 기록하는 것도 좋은 생각입니다. 이렇게 하면 대상이 지정된 방식으로 문제를 쉽게 해결하고 필요한 경우에만 복구 절차를 실행할 수 있습니다.

데이터를 안전하게 저장하는 경우 3-2-1 방법론이 일반적으로 사용되며 권장됩니다. 두 가지 다른 저장 방법을 사용하여 세 개의 데이터 복사본을 저장하고 그 중 하나는 오프 프레미스에 저장합니다. 이 시스템은 저장 방법이나 위치가 손실되거나 파괴된 경우에 대비하여 항상 데이터 사본을 남겨두도록 보장합니다.

데이터를 사용 가능하게 만들기

데이터를 적절하게 관리하고 안전하게 유지하는 요점은 회사에서 유용하게 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 즉, 사용자가 쉽게 액세스하고 사용할 수 있어야 합니다. 특정 데이터베이스 디자인은 IT 팀에 적합할 수 있지만 다른 사용자에게는 혼란스러울 수 있습니다.

데이터 관리 사례를 개발할 때 항상 최종 사용자를 염두에 두고 원활한 사용자 경험을 보장하십시오. 처음부터 항상 이것을 제대로 할 수는 없기 때문에 피드백을 수집하고 필요에 따라 조정하는 것이 중요합니다.

결국 귀하의 데이터는 귀하의 팀 구성원이 데이터로 작업할 수 있는 만큼만 귀하에게 도움이 될 수 있습니다.

견고한 데이터 관리 소프트웨어 사용

이러한 모범 사례를 지원하도록 구축된 데이터 관리 소프트웨어를 사용할 때 데이터 관리 모범 사례를 따르는 것이 가장 쉽습니다. 귀하에게 적합한 도구는 회사의 목표와 데이터 요구 사항에 따라 다르지만 데이터 관리 도구에 항상 필요한 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

• 사용자 친화적 인 인터페이스
• 데이터 정리 기능
• 복구 기능
• 확장성
• 사용자 지정 가능한 옵션

효과적인 데이터 관리를 위한 단계별 가이드

데이터 관리는 오늘날의 데이터 기반 세계에서 비즈니스를 운영하는 데 있어 피할 수 없는 측면이 되었습니다. 그러나 제대로 이해하는 것은 쉽지 않습니다.

데이터를 처리하는 다양한 방법이 포함되어 있기 때문에 데이터 관리가 쉽게 지저분해지고 데이터 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이것이 우리가 The Dirt on Data Quality 가이드를 만든 이유입니다. 효과적인 데이터 관리 전략을 수립하기 위한 단계별 지침을 제공하여 데이터가 귀하에게 불리하지 않고 귀하에게 유리하게 작동하는지 확인할 수 있습니다.