最好的零售商擅長推銷商品。在頂級的實體和電子商務商店，產品組織巧妙，布置精美，色彩鮮明，使客戶可以輕松找到他們想要的東西。做得好，商品推銷可以指導購物體驗，提高收入并提升客戶滿意度。

假設零售商可以為經理和員工提供同樣程度的輕松訪問未充分利用的業務關鍵資產-數據？假設用戶可以“購物”獲取信息并像購物者在貨架上找到產品一樣輕松找到它們？

很多時候，需要信息的零售利益相關者無法輕易獲取信息。它在各個系統中分散，并且組織良好，值得信賴或透明，因此很難做出明確和及時的銷售，營銷和庫存相關決策。隨著數據量在零售業務的各個方面迅速增長，從庫存到多渠道營銷以及跨物理，數字和移動渠道的銷售，問題只會越來越嚴重。

用戶訪問數據只是一個問題。隨著數據量和速度的不斷提高，零售商也面臨著新的數據安全和隱私挑戰。許多人仍然很難提供無縫的全渠道體驗和個性化的營銷活動，但缺乏可訪問，準確和可操作的信息。

數據驅動的商業價值之路

在競爭激烈的零售業中，零售商必須充分利用他們收集的大量數據來改善購物體驗和客戶的便利性。這需要技術支持的數據治理模型，以及時和透明的方式收集，清理，組織，維護和共享數據。

數據治理支持跨定義的利益相關者的數據所有權，責任和責任。它提供了有關如何以及何時創建和修改數據，存儲位置以及誰可以訪問數據的透明度。因此，數據治理為零售商提供了一個基礎，以改善數據安全性，隱私以及遵守GDPR等法規，從而影響與歐盟公民合作的任何零售商。

數據治理也是分析的基石，可以從零售環境中做出明智的決策，包括產品選擇，商店位置以及基于360度客戶視圖的有針對性的消息傳遞。已經采用數據治理的零售業領導者如今正在以新發現的商業價值獲得回報。

數據增長帶來新挑戰

數據的增長已有詳細記錄。IDC估計，到2025年，憑借智能個人助理和自動駕駛汽車等創新技術，數據將更加實時，對生命至關重要。然而，許多公司無法利用這些不斷增長的信息來獲得它所能提供的洞察力，而且許多公司都在努力以高效和經濟的方式存儲它。

零售商面臨著從多個渠道收集數據的挑戰，包括銷售點（PoS）終端，物聯網設備（傳感器，移動應用和信標），以及來自產品評論，客戶支持和社交媒體的客戶意見。數據治理使零售商能夠正確地存儲和集成這些信息，使其在整個組織中更加透明和可用。

訪問數據是零售商面臨的另一大挑戰。營銷團隊可以從訪問客戶信息中獲益，從而開發出深度個性化的活動。但訪問全套原始數據是否有用還是更多的負擔？哪些信息子集更有用？

根據業務問題，所需數據應根據需要進行調整。數據治理可幫助零售商了解數據并生成針對特定需求的重點子集。零售商現在能夠消除相關數據的混亂，以增強員工的能力，并鼓勵快速，值得信賴的決策。

數據安全和隱私

不幸的是，數據泄露現象很常見。零售商收集大量數據，包括個人身份信息（PII）和財務數據，這些數據在錯誤的手中可能非常具有破壞性。管理對敏感數據的訪問，映射數據類型以及了解數據存儲位置是有效數據治理正確解決的關鍵挑戰。

同樣，零售商也面臨著遵守數據保護法規的挑戰，例如歐盟的GDPR。零售商需要充分了解數據所在的位置，以確保客戶隱私并滿足GDPR“被遺忘權利”等要求。未能遵守客戶對其個人信息的意愿可能是一個非常昂貴的錯誤。在數據治理框架中實現的內部透明度有助于隱私合規性。

零售業數據治理的好處

建立一個強大的數據治理框架不再是零售商的“好處”。要成為真正的數據驅動型公司，數據治理戰略是基礎。它不僅僅是管理數據，而是為零售商提供可持續和有彈性的框架，以充分利用其數據的商業價值：

營銷團隊可以從交易系統訪問客戶和產品數據，以覆蓋歷史信息，推動相關和個性化的營銷活動。

銷售人員可以根據實時數據幫助客戶，以幫助確保銷售。

客戶支持團隊可以通過推薦庫存，定價，運輸，付款和退貨的最佳行動方案來更好地協助客戶。

分析團隊可以訪問，跟蹤和共享已定義和商定的核心指標或KPI。因此，諸如“終身客戶價值”，“客戶獲取成本”和“轉換率”等關鍵績效指標對所有利益相關者來說意味著相同的事情，并且可以信任做出關鍵決策。

法律團隊可以利用一致的業務規則和流程來支持報告和合規性要求。

建立強大的數據治理模型可為零售組織提供數據可用性，可靠性和可用性。這些功能將幫助零售商繼續創新他們的產品并策劃客戶體驗，利用數據獲取新的智能購物渠道，客戶支持功能，增強和虛擬現實技術等

通過數據治理，利益相關者可以獲得可用于推動決策的高質量，值得信賴的數據，使數據治理成為零售業成功的必要條件。