有效的数据治理计划在客户购买决策中的作用

数据治理计划将最大限度地提高数据的安全性、质量和价值，所有这些都将建立客户信任。

没有数据，现代商业将停止运作。数据有助于指导有关产品和服务的决策，使识别客户更容易，并为企业今天所做的一切奠定基础。对于许多公司来说，问题在于数据从何种角度流入，并由不同的人和不同的应用程序存储在不同的位置。

要最大限度地利用数据，您需要知道自己拥有什么数据、在哪里拥有这些数据，并了解数据的质量和对公司的价值。这就是数据治理发挥作用的地方。如果数据分散在不同的孤岛中，并潜藏在不同的应用程序中，您就无法优化数据。

大约一百五十多年来，制造业公司依靠他们的机器及其可靠、正确和安全运行的能力来保持客户满意度和现金流。今天，数据治理倡议也有类似的作用，只是其目的是最大化数据的安全性、质量和价值，而不是机器。

客户越来越关注其数据的安全和隐私。根据Research+Data Insights的一项调查，85%的受访者担心技术会损害他们的个人隐私。在对2000名成年人进行的一项调查中，Vanson Bourne的研究人员发现，76%的受访者表示，他们会离开数据泄露风险较高的公司。

erwin公司产品营销总监丹尼·桑德威尔（Danny Sandwell）表示，多年来，购买决策主要受成本和质量的驱动。但如今的企业必须从成本/质量以及在试图赢得业务的同时如何保护客户数据安全两方面考虑其企业声誉。

一旦企业声誉因数据泄露或滥用而受损，客户就会质疑这些信任关系。

对消费者来说，不幸的是，公司未能正确管理其数据的例子并不难找到。再看看Under Armour，它宣布其MyFitnessPal饮食和运动跟踪应用程序的1.5亿个账户被攻破，以及Facebook，其中数百万用户的数据被希望影响美国总统大选的第三方获取。

虽然客户讨厌数据违规滥用，但他们仍然喜欢企业使用用户数据带来的便利性

尽管消费者很快就表现出了对数据隐私的担忧，但客户也渴望（并且越来越期望）与企业互动时的高效、个性化和相关体验。当然，这些体验是建立在使用用户数据基础上的。

在这一领域，客户和企业处于同一阵线。企业希望收集数据，帮助他们建立全渠道、三百六十度的客户视图，让客户体验满意。

这些体验让企业能够与客户建立联系，并展示他们对客户的理解程度，了解他们喜欢和不喜欢的东西-----本质上就是将社区市场的个性化服务带到互联网上。

在规模上有效管理数据的唯一方法是正确管理数据。

提供个性化服务对企业也很有价值，因为它有助于将客户转变为品牌大使，事实上，建立现有客户的信任关系比寻找新客户更容易。

结果是：如果您的组织正确地进行了数据治理，它将有助于创建忠诚并满意的客户，同时避免糟糕的数据做法导致的负面新闻和财务处罚。

实施数据治理计划

好消息是，在与UBM协作进行的一项调查中，76%的受访者表示，了解和管理组织中的数据资产对其组织中的高管来说要么很重要，要么非常重要。近一半（49%）的受访者表示，客户的信任/满意度正在推动他们的数据治理计划。

是什么阻止了公司创建有效的数据治理计划？在一些企业，这是一个企业文化问题。公司的业务和IT部门在数据方面都扮演着重要的角色，IT部门存储和保护数据，业务部门消费数据并分析数据。

然而，多年来，数据治理一直是IT部门和业务之间互相踢的皮球，双方都没有真正拥有它并为它负责。我们的研究发现，这种情况正在发生变化。超过一半（57%）的受访者表示，公司的IT部门和业务部门现在都在对公司中的数据负责。

即便一个公司理解IT部门和业务部门都需要对数据负责，它仍然需要制定一个全面、整体的数据治理战略，该战略能够：

接触流程中的每个利益相关者

提供了解和管理可信数据资产的平台

无论数据位于何处，都能从数据中获得最大收益，同时将风险降至最低

帮助用户了解对企业中特定数据元素所做更改的影响

要做到这一点，现代数据治理计划需要跨学科。它不仅应该包括数据治理，这是持续的，因为公司不断变化和转型，还应该包括其他领域。

企业架构非常重要，因为它将IT部门与业务部门联系起来，将公司的应用程序、相关技术和数据映射到它们所支持的业务功能。

通过将数据治理与企业架构相集成，企业可以在其与企业战略的关联范围内定义应用程序功能和相互依赖性，以确定技术投资的优先级，从而使其与业务目标和战略保持一致，从而产生所需的结果。

业务流程和分析组件对现代数据治理也至关重要。它定义了业务的运作方式，并确保员工理解并执行他们负责的流程。

企业可以清晰地定义、映射和分析工作流，并构建模型以推动流程改进，同时还可以确定易受安全性、合规性或其他风险影响的业务领域，以及最需要进行控制以减少风险的地方。

最后，数据建模仍然是设计和部署具有高质量数据源的新关系数据库并支持应用程序开发的最佳方法。

能够经济高效地从“任何地方”发现、可视化和分析“任何数据”，是大规模数据集成、主数据管理、大数据和商业智能分析的基础，能够从单一设计中合成、标准化和存储数据源，并在项目中重用。

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