根據相關研究顯示，超過50％的企業花在清理數據上的時間比實際使用時要多。

因此，“垃圾進入，垃圾出局”的格言比以往任何時候都更加重要，特別是在這個數據驅動營銷的時代。營銷人員可能渴望獲得越來越多的可用數據。但是，如果數據不正確，不一致或不完整，那么這些數據無助于提供客戶價值，加速營銷績效或提高營銷效率。

確保數據質量對營銷成功至關重要。

沒有快速解決方案來實現最佳數據質量，也沒有用于維護它的方法。兩者都必須經久不衰。因此，隨著人員，流程和技術的變化，它們需要持續關注和調整。然而，營銷人員現在可以采取六種方式來提高他們的數據質量，使他們能夠改變他們的客戶參與度并改善他們的營銷成果。

數據清理注意事項：

數據審計——近90％的數據管理專業人士表示，他們已經在數據存儲中添加了不良數據。營銷人員可以確保他們使用和存儲的數據質量高的最佳方法是創建流程，阻止不良數據首先進入他們的系統。審核數據源以確定哪些方面存在質量問題，然后設置最佳操作方案以解決這些問題并消除不良數據。例如，如果第一方數據銷售人員進入充滿錯誤的CRM系統，請考慮基于數據質量的培訓，激勵或處罰，或實施有助于減少輸入錯誤的技術。

構建橋梁——擁有多個孤立的系統會造成碎片和不一致。大多數公司需要這些不同的系統來維護特定于各種功能或業務領域的客戶數據。事實上，92％的組織報告有16到20個數據源，并且這些數據以多種格式分布在多個位置。但是，仍然可以使用鏈接這些多個數據源的技術來橋接孤島，并通過使用客戶標識符（例如唯一的客戶ID或電子郵件地址）創建高質量的整體客戶數據視圖。將在線和離線客戶數據源鏈接起來以構建更完整的客戶檔案也變得越來越重要。

修復有故障的數據——通過清理，附加和重復數據修復現有數據。清理數據時，請確保數據元素一致; 例如，地址，公司名稱和日期等信息都以相同的格式編寫。簡單的例子包括公司與公司，以及2017年11月12日與2017年11月12日。在附加數據時，只使用最有信譽的第二方和第三方數據源來增加和豐富客戶檔案。這樣做可以避免將錯誤數據添加到正在清理的數據源中。對于重復數據刪除，尋找使用語義和機器學習等方法的技術，這有助于改進匹配記錄和配置文件的結果。

組裝智能堆棧——不整合的系統會加劇數據孤島情況。尋找與營銷組織已經使用的技術良好集成的開放系統，或者具有確保數據質量所需的多種功能的平臺，以及該重要整體客戶視圖所需的連接。與IT團隊合作，確保系統實際集成并滿足預期要求。

數據治理——維護質量數據可能有許多“正確的方法”，但每個公司只需要一種最佳方式。數據治理是必須的。使用它來設置數據類型，字段，質量，用法和“所有權”的參數，以及溝通誰負責數據治理。將數據治理的責任和權限委派給最有既定利益的人員或團隊，以確保數據質量或最好地了解如何維護數據。并確保制定衡量標準和可衡量的目標，以監控進度并避免反向滑動質量。

縮小技能差距——營銷人員很少有數據分析師和數據科學家在設置有助于確保數據質量的流程和系統方面所做的經驗和培訓。在必要時提供培訓，因此營銷人員可以做更多工作來幫助確定和維護數據質量。但也促進了營銷人員和數據專家之間的合作，這些合作允許學習，創造效率并增強結果。

數據治理的定義

數據治理是一個術語，用于描述控制企業擁有或控制的所有數據的完整性，使用，可用性，可用性和安全性的整體全面流程。通常，企業指定一個團隊或理事會來監督復雜的數據治理計劃。該戰略可能包括來自不同部門的代表，以提供大多數企業中存在的眾多觀點，并能夠創建實用的數據治理政策和程序，并滿足公司范圍內各部門的需求。

數據治理是現代企業的一個重要方面，整個組織都致力于為實施數據治理計劃的企業提供持續知識和提供資源。數據治理研究所將數據治理定義為“信息相關流程的決策權和責任制度，根據商定的模型執行，描述誰可以采取什么行動來處理什么信息，何時，在什么情況下，使用什么方法“。

但是，數據治理研究所進一步指出，根據具體情況，數據治理這一術語可能指的是各種不同的事物，包括組織機構，公司實施的規則，標準和指南，決策權或誰擁有根據特定數據集，責任或執行方法做出決策的權力。因此，數據治理的精確定義在很大程度上取決于使用它的上下文。

數據治理的目標和益處

數據治理計劃和舉措由企業承擔，目標是增加收入和盈利能力，提高服務，產品和決策的價值，管理成本和復雜性，和/或提高對風險和/或脆弱性的認識。這可能與監管合規性，安全性，隱私以及影響當今組織的類似問題有關。

數據治理有效實施，為企業帶來諸多益處，包括：

1、促進有效的決策

2、保護數據利益相關者的利益

3、標準化簡化重復的程序和流程

4、降低成本并提高整體效率

企業數據治理計劃還有許多其他目標和目標，從廣泛的，全面的目標到行業特定的要求和目標。總體而言，數據治理描述了一組人員，流程和技術，它們有助于最有效地使用企業數據，并定義協議和策略，并實現系統以保護敏感的企業或消費者數據。

當數據治理計劃全面而有效時，企業可以從整體改進的工作流程，更好的決策制定，降低成本，提高績效以及提高透明度和問責制中受益。簡而言之，對數據治理的投資通常會多次返回。

數據治理在實踐中變化很大

由于數據治理程序有如此多的可能目標和結果，因此數據治理在企業與下一個企業之間往往存在巨大差異，這并不奇怪。數據安全和數據管理解決方案在數據治理以及旨在簡化數據聚合和分析的其他軟件解決方案中發揮著重要作用。

這些系統，工具和人員的最終配置構成了任何單個企業的數據治理。有效數據治理的關鍵在于配置最適合您企業特定要求和目標的系統和解決方案，以及選擇能夠容納企業數據的合適軟件和解決方案合作伙伴，而不會引入不必要的漏洞和風險。

營銷人員渴望洞察力，這將有助于他們吸引客戶并激勵他們采取行動。數據質量差導致差的推斷和決策。營銷人員可以獲得改變客戶參與度所需的洞察力的唯一方法是確保數據質量。