企业数据标准化全面概述
已发表: 2024-05-28由于数据格式不一致和广告环境分散，企业常常难以快速部署营销智能。 这些不一致使得获得及时、准确的见解变得困难，从而延迟了决策并降低了营销策略的整体有效性。
通过数据标准化，公司可以简化集成、提高数据准确性并加快可操作的营销情报的部署。
本文探讨了数据标准化的含义，并概述了实施数据标准化以充分发挥其优势的有效策略。
什么是数据标准化？
通过标准化数据，营销团队可以提高数据质量、增强跨渠道分析并支持更明智的决策。
了解数据标准化和相关概念
数据标准化通常与几个相关但不同的术语混合在一起，特别是在数据管理和分析领域。 了解这些术语之间的差异对于正确处理数据和实施流程至关重要。
以下是经常与数据标准化混淆的关键术语。
数据标准化
数据规范化是指组织数据库中的数据以减少冗余并提高数据完整性的过程。 它涉及根据一组范式构建数据库，以最大限度地减少信息重复。
数据清理（或清洗）
数据清理涉及检测和纠正（或删除）数据集中损坏或不准确的记录。 这个过程包括识别数据中不完整、不正确、不准确或不相关的部分，然后替换、修改或删除这些脏数据。
数据丰富
数据丰富是指通过合并来自其他外部来源的第三方数据来增强、精炼或改进原始数据的过程。 此过程在使用或分析原始数据集之前为其添加价值。
数据转换
数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程。 这是一个广泛的术语，可以包括标准化，但也包括其他修改，例如更改数据类型、聚合信息和更复杂的计算。
数据整合
数据集成涉及将不同来源的数据组合起来以提供统一的视图。 此过程通常涉及各种操作，例如数据转换、清理和丰富以整合不同的数据。
为什么要标准化数据？
不一致的数据格式会导致效率低下，因为团队会浪费时间协调和清理数据，而不是专注于战略任务。 这通常会导致由于不准确的洞察而错失机会，从而难以正确分析客户行为和活动绩效。 此外，不可靠的数据可能会对个性化和服务质量产生负面影响，从而损害客户关系。
如果仅此一点还不足以成为标准化数据的理由，那么它还带来了更多好处。
提高数据质量
标准化数据可确保所有信息遵循一致的格式和定义，减少错误和不一致。 对于营销专家来说，这意味着可以信赖更可靠的数据来进行分析和决策，从而获得更准确的见解和有效的策略。
增强的跨渠道分析
通过标准化数据，营销团队可以无缝整合来自各个平台的信息。 这种集成提供了跨所有渠道的客户互动和活动绩效的全面视图，从而实现更有效的跨渠道分析。
简化报告
数据标准化可确保所有数据具有可比性和一致性，从而简化报告流程。 这使得生成一致且准确的报告变得更加容易。
运营效率
标准化数据减少了数据清理和准备所需的时间和精力。 这种运营效率使营销专家能够更多地关注战略活动，而不是将宝贵的时间花费在数据协调任务上，从而提高生产力和有效性。
监管合规性
维护标准化数据有助于确保遵守 GDPR 和 CCPA 等数据保护法规。 通过坚持一致的数据格式和定义，营销团队可以更好地管理数据隐私和安全，降低法律问题和罚款的风险。
现在您已经了解了数据标准化的所有好处，让我们继续讨论如何做到这一点。
数据标准化实施策略
在整个组织中有效实施数据标准化需要一个深思熟虑的策略，解决数据管理的技术和人员方面的问题。 以下是需要考虑的关键步骤。
1. 建立明确的标准
首先开发一套全面的数据标准，定义格式、单位和数据完整性规则。
例如，数据标准化涉及为客户联系信息设置统一格式，例如确保所有电话号码均采用国际格式（例如+1-555-555-5555）。 如果没有标准化，同一电话号码可能会以多种不一致的方式记录，例如 555-555-5555、(555) 555-5555 或 +1 (555) 555-5555，这在集成不同来源的数据时可能会导致问题。
协作是关键，因此让各个部门的利益相关者参与进来，以确保这些标准满足不同的功能需求，并且能够适应不同的平台和技术。
2.利用自动化工具
利用自动化工具在整个组织内一致地执行这些数据标准。 实施营销数据管道和数据管理软件将有助于在数据输入和处理过程中自动应用标准化规则，最大限度地减少人为错误并提高效率。
Improvado 为全方位营销分析和运营提供了坚实的数据基础。 该平台聚合来自 500 多个营销和销售平台、CRM 和离线来源的数据，自动准备分析，并将其安全地加载到您选择的数据仓库或 BI 工具中。 该过程是完全自动化的，不需要技术经验或代码知识。
3. 持续培训和支持
数据标准化既关乎技术，也关乎人。 为团队成员提供持续培训，以了解标准化的重要性并确保他们有能力有效地应用标准化。 建立支持渠道来解决任何标准化问题，帮助维持高标准并鼓励遵守既定协议。
4. 定期质量保证
进行定期审核和质量检查，以验证数据标准化协议得到遵守并提供预期效益。 利用从这些审查中获得的见解来不断完善标准和流程。
此外，通过集成 Cerebro 等自动化数据质量管理软件解决方案来简化流程。 Cerebro 是一项人工智能驱动的活动管理和数据治理服务，可自动验证数据的一致性，并就任何异常和数据差异向您发出警报。
5. 可扩展的基础设施
构建灵活且可扩展的基础架构，可以支持随着业务需求的发展对数据标准进行调整和扩展。 该基础设施应允许轻松更新和修改，而无需进行大量检修，从而支持营销数据的动态特性。
数据标准化挑战和解决方案
在大型企业中实施数据标准化需要克服重大挑战。 以下是组织如何有效解决这些障碍的方法。
抵制变革
员工可能会抵制采用新的数据标准，特别是如果好处不能立即明确或者它扰乱了他们的日常工作流程。
解决方案
参与和教育：
- 从一开始就让员工参与标准化过程。 这包括收集他们对痛点的意见并让他们参与规划阶段。
- 实施全面的培训计划，解释数据标准化的好处，不仅对公司而且对他们的个人角色。 强调这将如何让他们的工作变得更轻松、更有影响力。
数据孤岛
不同部门可能有自己的数据管理系统和协议，导致数据实践分散且难以统一。
解决方案
增量集成：
- 创建由所有关键部门的代表组成的团队。 这有助于确保标准化工作考虑到公司运营的各个方面。
- 跨部门分阶段实施标准化。 从不太复杂或更容易改变的领域开始，以建立动力并展示早期的成功。
维护数据质量
过渡到标准化格式最初可能会导致数据质量出现差异，尤其是在现有数据不一致的情况下。
解决方案
强大的质量控制：
- 应在过渡期间和之后对数据进行定期审核，以识别和纠正任何不一致或错误。
- 采用连续监控工具自动检测数据质量标准的偏差，以便立即纠正。
可扩展性问题
随着业务的增长，数据标准化框架必须有效扩展，而无需进行重大修改。
解决方案
可扩展架构：
- 利用模块化软件设计原则，以便在不显着影响现有系统的情况下添加新功能或更新。
- 利用提供可扩展性和灵活性的云技术来满足不断增长的数据需求和计算需求。
技术限制
较旧的 IT 系统可能不支持新标准化协议的集成，从而造成技术差距。
解决方案
先进的集成技术：
- 实施可以在新旧系统之间进行交互的中间件，即时转换数据格式。
- 规划逐步升级或更换过时系统，以符合组织的长期 IT 战略。
通过数据标准化优化营销活动
Improvado 通过自动化整个数据准备周期（从数据提取到标准化和转换）来简化数据标准化过程。 该平台确保来自各个渠道的数据一致并可供分析。 这对于依赖准确和统一的数据来制定营销策略的组织来说至关重要。
Cerebro by Improvado 通过专注于活动数据管理和数据治理来增强这些功能。 Cerebro 根据既定标准自动对营销数据进行合规性和操作检查，确保从命名约定到定位参数的所有内容在所有资产中保持一致。