企業數據標準化全面概述
已發表: 2024-05-28由於資料格式不一致和廣告環境分散，企業常常難以快速部署行銷智慧。 這些不一致使得及時、準確的見解變得困難，從而延遲了決策並降低了行銷策略的整體有效性。
透過資料標準化，公司可以簡化整合、提高資料準確性並加快可操作的行銷情報的部署。
本文探討了資料標準化的意義，並概述了實施資料標準化以充分發揮其優勢的有效策略。
什麼是數據標準化？
透過標準化數據，行銷團隊可以提高數據品質、增強跨渠道分析並支援更明智的決策。
了解數據標準化和相關概念
資料標準化通常與幾個相關但不同的術語混合在一起，特別是在資料管理和分析領域。 了解這些術語之間的差異對於正確處理資料和實施流程至關重要。
以下是經常與資料標準化混淆的關鍵術語。
數據標準化
資料規範化是指組織資料庫中的資料以減少冗餘並提高資料完整性的過程。 它涉及根據一組範式建立資料庫，以最大限度地減少資訊重複。
資料清理（或清洗）
資料清理涉及偵測和修正（或刪除）資料集中損壞或不準確的記錄。 這個過程包括識別資料中不完整、不正確、不準確或不相關的部分，然後替換、修改或刪除這些髒資料。
數據豐富
資料豐富是指透過合併其他外部來源的第三方資料來增強、精煉或改進原始資料的過程。 此過程在使用或分析原始資料集之前為其添加價值。
資料轉換
資料轉換是將資料從一種格式或結構轉換為另一種格式或結構的過程。 這是一個廣泛的術語，可以包括標準化，但也包括其他修改，例如更改資料類型、聚合資訊和更複雜的計算。
數據整合
資料整合涉及將不同來源的資料組合起來以提供統一的視圖。 此過程通常涉及各種操作，例如資料轉換、清理和豐富以整合不同的資料。
為什麼要標準化數據？
不一致的數據格式會導致效率低下，因為團隊浪費時間協調和清理數據，而不是專注於策略任務。 這通常會導致由於不準確的洞察而錯失機會，從而難以正確分析客戶行為和活動績效。 此外，不可靠的數據可能會對個人化和服務品質產生負面影響，從而損害客戶關係。
如果僅此一點還不足以成為標準化數據的理由，那麼它也帶來了更多好處。
提高數據品質
標準化資料可確保所有資訊遵循一致的格式和定義，減少錯誤和不一致。 對於行銷專家來說，這意味著可以信賴更可靠的數據來進行分析和決策，從而獲得更準確的見解和有效的策略。
增強的跨通路分析
透過標準化數據，行銷團隊可以無縫整合來自各個平台的資訊。 這種整合提供了跨所有管道的客戶互動和活動績效的全面視圖，從而實現更有效的跨渠道分析。
簡化報告
數據標準化可確保所有數據具有可比性和一致性，從而簡化報告流程。 這使得產生一致且準確的報告變得更加容易。
營運效率
標準化資料減少了資料清理和準備所需的時間和精力。 這種營運效率使行銷專家能夠更專注於策略活動，而不是將寶貴的時間花在數據協調任務上，從而提高生產力和有效性。
監理合規性
維護標準化資料有助於確保遵守 GDPR 和 CCPA 等資料保護法規。 透過堅持一致的資料格式和定義，行銷團隊可以更好地管理資料隱私和安全，降低法律問題和罰款的風險。
現在您已經了解了資料標準化的所有好處，讓我們繼續討論如何做到這一點。
數據標準化實施策略
在整個組織中有效實施資料標準化需要一個深思熟慮的策略，解決資料管理的技術和人員方面的問題。 以下是需要考慮的關鍵步驟。
1. 建立明確的標準
首先發展一套全面的資料標準，定義格式、單位和資料完整性規則。
例如，資料標準化涉及為客戶聯絡資訊設定統一格式，例如確保所有電話號碼均採用國際格式（例如+1-555-555-5555）。 如果沒有標準化，同一電話號碼可能會以多種不一致的方式記錄，例如555-555-5555、(555) 555-5555 或+1 (555) 555-5555，這在整合不同來源的資料時可能會導致問題。
協作是關鍵，因此讓各部門的利害關係人參與進來，以確保這些標準滿足不同的功能需求，並且能夠適應不同的平台和技術。
2.利用自動化工具
利用自動化工具在整個組織內一致地執行這些資料標準。 實施行銷資料管道和資料管理軟體將有助於在資料輸入和處理過程中自動應用標準化規則，最大限度地減少人為錯誤並提高效率。
Improvado 為全方位行銷分析和營運提供了堅實的數據基礎。 該平台聚合來自 500 多個行銷和銷售平台、CRM 和離線來源的數據，自動準備分析，並將其安全地加載到您選擇的資料倉儲或 BI 工具中。 該過程是完全自動化的，不需要技術經驗或程式碼知識。
3. 持續培訓和支持
數據標準化既關乎技術，也關乎人。 為團隊成員提供持續培訓，以了解標準化的重要性並確保他們有能力有效地應用標準化。 建立支持管道來解決任何標準化問題，幫助維持高標準並鼓勵遵守既定協議。
4. 定期品質保證
進行定期審核和品質檢查，以驗證資料標準化協議得到遵守並提供預期效益。 利用從這些審查中獲得的見解來不斷完善標準和流程。
此外，透過整合 Cerebro 等自動化資料品質管理軟體解決方案來簡化流程。 Cerebro 是一項人工智慧驅動的活動管理和資料治理服務，可自動驗證資料的一致性，並就任何異常和資料差異向您發出警報。
5. 可擴展的基礎設施
建立靈活且可擴展的基礎架構，可以支援隨著業務需求的發展對資料標準進行調整和擴展。 此基礎設施應允許輕鬆更新和修改，而無需進行大量檢修，從而支援行銷資料的動態特性。
數據標準化挑戰和解決方案
在大型企業中實施資料標準化需要克服重大挑戰。 以下是組織如何有效解決這些障礙的方法。
抵制變革
員工可能會抵制採用新的數據標準，特別是如果好處不能立即明確或它擾亂了他們的日常工作流程。
解決方案
參與與教育：
- 從一開始就讓員工參與標準化過程。 這包括收集他們對痛點的意見並讓他們參與規劃階段。
- 實施全面的培訓計劃，解釋數據標準化的好處，不僅對公司而且對他們的個人角色。 強調這將如何讓他們的工作變得更輕鬆、更有影響力。
數據孤島
不同部門可能有自己的資料管理系統和協議，導致資料實踐分散且難以統一。
解決方案
增量集成：
- 創建由所有關鍵部門的代表組成的團隊。 這有助於確保標準化工作考慮到公司營運的各個方面。
- 跨部門分階段實施標準化。 從不太複雜或更容易改變的領域開始，以建立動力並展示早期的成功。
維護數據品質
過渡到標準化格式最初可能會導致資料品質出現差異，尤其是在現有資料不一致的情況下。
解決方案
強大的品質控制：
- 應在過渡期間和之後對資料進行定期審核，以識別和糾正任何不一致或錯誤。
- 採用連續監控工具自動偵測資料品質標準的偏差，以便立即修正。
可擴展性問題
隨著業務的成長，資料標準化框架必須有效擴展，而無需進行重大修改。
解決方案
可擴展架構：
- 利用模組化軟體設計原則，以便在不顯著影響現有系統的情況下添加新功能或更新。
- 利用提供可擴展性和靈活性的雲端技術來滿足不斷增長的資料需求和運算需求。
技術限制
較舊的 IT 系統可能不支援新標準化協議的集成，從而造成技術差距。
解決方案
先進的整合技術：
- 實作可以在新舊系統之間進行互動的中間件，即時轉換資料格式。
- 規劃逐步升級或更換過時系統，以符合組織的長期 IT 策略。
透過數據標準化優化行銷活動
Improvado 透過自動化整個資料準備週期（從資料提取到標準化和轉換）來簡化資料標準化流程。 該平台確保來自各個管道的數據一致並可供分析。 這對於依賴準確和統一的數據來制定行銷策略的組織來說至關重要。
Cerebro by Improvado 透過專注於活動資料管理和資料治理來增強這些功能。 Cerebro 根據既定標準自動對行銷資料進行合規性和操作檢查，確保從命名約定到定位參數的所有內容在所有資產中保持一致。