数据管理的方式和原因

公司依靠数据来构建商业智能、改进流程并产生更多收入。 然而，数据带来的机遇也伴随着风险。

如果数据管理不当，它可能会恶化、变得无法使用甚至丢失，从而损害它原本应该支持的业务。

因此，正确的数据管理对于业务成功至关重要。

什么是CRM数据管理？

CRM 数据管理是收集、验证、存储和使用客户关系管理 (CRM) 数据以支持业务运营和实现业务目标的实践。 良好的 CRM 数据管理以安全高效的方式进行，使公司能够从数据中获得最大收益，同时保持成本效益并根据所有数据法规进行运营。

需要一个深思熟虑的策略来包含许多不同的数据管理功能，例如：

• 让合适的人可以访问数据
• 保持数据最新
• 在云端和/或本地组织和存储数据
• 保护数据隐私
• 保护数据
• 提供数据备份和恢复选项
• 在需要时删除数据以遵守全球隐私法律法规

这些功能或活动发生在不同的工具和平台上，它们共同构成了一个数据管理系统。

重要的是要注意，数据管理包括所有类型数据的管理，而不仅仅是 CRM 数据。 它还监督员工记录、参考数据、研究数据、报告、工资单数据以及其他类型的内部数据和外部来源的信息。

因此，数据管理会影响与公司存储的数据交互的每个人。

数据管理的重要性

数据已成为许多公司的核心资产。 公司使用数据来指导营销活动、改善客户服务、优化工作流程并做出高级业务决策。

数据的广泛使用（甚至依赖）意味着适当的数据管理至关重要。 没有它，数据质量问题出现并导致组织各个级别出现问题只是时间问题。

不一致、不完整或不正确的数据可能导致：

• 销售团队没有足够的细节来完成交易。
• 营销团队无法创建有效的、有针对性的营销活动。
• 客户支持无法提供量身定制的帮助。
• 管理层根据错误信息做出战略决策。

如果您没有设置适当的数据管理流程，用不了多久，您收集的所有数据就会变得难以处理，并开始消耗更多资源，而不是帮助您提高绩效。

简而言之，如果没有适当的数据管理，您可能会损失时间、金钱，甚至您的品牌声誉。

最重要的是，公司有法律义务保护其数据安全并遵守隐私法规，例如 GDPR 和加州消费者隐私法。 数据管理对于遵守这些法规至关重要。

数据管理的好处

适当的数据管理的重要性超越了问题预防。 强大的数据管理策略会带来很多好处。

效率

通过保持高质量和组织良好的数据，您组织中的每个人都可以更轻松地使用它。 人们可以利用与他们的任务相关的数据、运行分析并提出改进建议，而无需依赖数据专家来解释这一切。

名声

所有这些客户和潜在客户记录都肩负着重大责任。 保证它们的安全，您将保持与您合作并向您购买的人的信任。 但是，如果出现任何问题，安全漏洞、数据丢失或隐私侵犯都会损害您的声誉。

一致的 CRM 数据管理确保数据隐私和安全始终是优先事项，并在此过程中保护您的声誉。

竞争力

收集大量数据是一回事，但有效地使用它们又是另一回事。 以目标为导向的 CRM 数据管理策略可以为您提供洞察力，从而使您能够改进内部流程以及营销和销售工作，从而为您带来竞争优势。

成本效益

当正确记录数据流并简化数据以提供跨工具的可靠信息的单一来源时，创建重复流程并避免一遍又一遍地运行相同类型的分析变得更加容易。 （更不用说通过避免数据重复而节省的资源了。）

数据管理类型

作为一个如此大的领域，有不同类型的数据管理，每一种都有自己的一套职责。

数据治理

数据治理是指确定公司如何在数据生命周期的每个阶段管理其数据的一组原则、程序和政策，从收集数据的那一刻到存储、访问、使用和移动数据的位置和方式, 和（可能）删除。

每个公司都有自己的数据治理框架，基于公司的业务目标和数据需求。 较大的公司可能有专门的数据管理者来监督数据管理员、数据安全团队和其他数据质量和管理专业人员，以及在保护数据质量和安全方面发挥作用的任何其他人。

数据管理

数据管理员是在整个公司实施和执行数据治理策略的人。 他们不制定规则，但确保遵循指导方针并实施最佳实践。

通常，数据管理员还负责确保数据质量。 但在较大的公司中，可能会有专门的数据质量经理来帮助完成这项任务。

数据架构

在数据治理为公司内部数据管理设置规则的地方，数据架构侧重于提供允许根据设定原则管理数据的技术基础架构。

数据安全

数据安全涉及确保公司数据受到保护的所有流程，例如：

• 数据加密
• 访问控制
• 数据窃取预防
• 防止意外移动或删除
• 防止数据损坏
• 备份和恢复过程

数据安全团队不仅要监督实际数据，还要确保数据所在的硬件和软件是安全的。

数据准备

数据准备包括分析、验证、清理和转换原始数据，以便它可用于分析并作为商业智能的来源。 它通常还包括组合来自不同来源的数据。

数据建模

数据建模记录了不同数据之间的关系以及数据如何在公司内移动，包括在特定工具内和跨组织系统。

主数据管理

主数据管理的重点是确保公司始终使用单一、经过验证、最新且可靠的信息。 这意味着从所有不同的数据源中提取数据并将其作为一个可用的、值得信赖的来源呈现。 它还涉及确保数据在不同的系统和工具中以相同的定性方式表示。

数据仓库管理

数据仓库管理决定了公司数据的物理存储方式和/或云端存储方式。 它提供、监督和处理收集和组织原始数据的基础设施。

大数据管理

大数据管理是指公司如何收集和存储大量原始和结构化数据，以便公司内的团队可以使用这些数据来改进他们的流程并做出数据驱动的决策。

数据管理最佳实践

根据业务目标和数据需求，不同公司的数据管理看起来会有所不同。 但是，无论您决定实施何种政策和程序，您都需要牢记一些最佳实践。

确定业务目标

与您企业中的大多数大型企业一样，您的数据管理实践应该支持您的业务目标。 这意味着您需要确定需要哪些数据才能有效地执行任务，以及如何最好地存储和使用这些数据。

收集太多数据可能会给您的资源带来压力，并将注意力从真正帮助您取得进展的事情上转移开。 收集的数据太少会使您在开发更详细的程序和工作流程时错失良机。

优先考虑数据安全

无论您的业务目标是什么，确保数据安全始终是重中之重。 积极解决这个问题很重要，而不仅仅是在发生违规时才采取行动。 创建一个数据安全维护计划，让您的团队能够发现安全风险并预防性地解决它们。

数据安全不仅仅是您的数据管理团队的责任。 公司中处理数据的每个人都需要具备数据安全最佳实践的知识。 理想情况下，这是通过围绕最新威胁（例如网络钓鱼技术和勒索软件攻击）的持续培训和交流来实现的。

关注数据质量

为了保障您的数据质量，您需要明确定义贵公司内部的高质量数据。 一旦你设定了这些标准，制定一个计划来持续监控它们。 检查准确性和可能的​​数据损坏，以便您可以在错误出现时立即修复。

以下是您可以包括的一些数据质量指标：

• 准确性：数据的准确性如何？
• 相关性：数据与您的业务目标的相关性如何？
• 完整性：是否缺少任何阻止数据可用的内容？
• 可访问性：需要访问此数据的每个人都可以访问吗？
• 一致性：您的数据在数据源和系统中的格式是否相同？

在这方面，重要的是让整个公司都知道数据管理的最佳实践，这样每个人都可以尽自己的一份力量来尽可能保持数据的清洁。 您还可以定义特定于工具的数据管理指南，例如 CRM 数据管理最佳实践，只要它们不与您的总体数据治理策略冲突即可。

制定数据备份和恢复策略

在紧急情况下，详细的备份和恢复程序可以帮助您快速启动和运行数据系统。 它们还确保您可以立即返回使用您辛辛苦苦收集和维护的高质量数据。

为了让您的团队做好最好的准备，请提前定义可能出现的问题并规划您将如何处理每种情况。 概述一个循序渐进的方法并使用流程图使需要发生的事情（以及何时发生）变得直观清晰，这样每个人都知道在压力来临时该做什么。

记录所有数据管理工具的工作方式以及它们之间的工作流是什么样的也是一个好主意。 这样可以更轻松地以有针对性的方式进行故障排除，并仅在需要时运行恢复程序。

在安全存储数据方面，通常使用并推荐使用 3-2-1 方法。 它说要使用两种不同的存储方法来存储数据的三个副本，其中一种是异地存储。 该系统可确保您始终保留一份数据副本，以防存储方法或位置丢失或损坏。

让数据可用

正确管理您的数据并确保其安全的全部意义在于它可以对您的公司有用。 这意味着它需要易于用户访问和使用。 某种数据库设计可能适合您的 IT 团队，但可能会让其他用户感到困惑。

在制定数据管理实践时，始终牢记最终用户并确保为他们提供顺畅的用户体验。 您可能并不总是从一开始就做对，这就是为什么收集反馈并根据需要进行调整很重要的原因。

最后，您的数据只能为您工作，就像您的团队成员可以使用数据一样。

使用可靠的数据管理软件

当您使用为支持这些最佳实践而构建的数据管理软件时，遵循数据管理最佳实践是最容易的。 适合您的工具将取决于您公司的目标和数据需求，但您始终希望数据管理工具具备以下几点：

• 用户友好的界面
• 数据清理功能
• 恢复功能
• 可扩展性
• 可定制的选项

有效数据管理的分步指南

在当今数据驱动的世界中，数据管理已成为经营企业的一个不可避免的方面。 然而，要做到这一点并不容易。

因为它包含许多不同的数据处理方式，所以数据管理很容易变得混乱并对您的数据质量产生负面影响。

这就是我们创建指南 The Dirt on Data Quality 的原因。 它为您提供了创建有效数据管理策略的分步说明，以便您可以确保数据为您服务，而不是对您不利。