数据管理对于数据管理至关重要
数据管理 作为数据管理员，我们在与数据利益相关者交流时常常会有这种感受。我们关于这个话题的讨论往往围绕数据管理的影响或价值展开。但真正令人信服的是，其成果的价值最能说明数据管理对任何数据管理策略都至关重要。在本文中，我们将向您展示如何让数据管理的价值为您代言。
人工智能有帮助，但不是解决方案
在当今经济形势下，人工智能 (AI) 和自动化正在快速为众多组织带来战略和运营优势，但管理数据所需的一些技能却远远超出了其能力范围，例如批判性思维、创造力、团队合作、沟通能力和解决问题的能力。无论数据管理处于哪个阶段或领域，这些都是数据管理员需要掌握的基础技能。
根据 数据治理研究所 (Data Governance Institute)的定
，数据管理是“一系列确保数据相关工作按照治理机制制定的政策和实践开展的活动”。数据管理既是一种实践，也是一种方法，包含诸 whatsapp数据 多内容。它通常始于基层工作，如果执行得当，其积极影响将为整个组织的采用铺平道路。从根本上讲，数据管理包含三个主要组成部分。
数据管理的三个组成部分：人员、流程、政策
人员： 虽然技术可以提供必要的杠杆来扩展成功的数据管理策略，但我们真正需要依靠人员来培养人才、评估风险、协作/沟通、调查研究、构建架构，并最终决定专用数据实践的成果。这些角色由数据管理员承担。
流程： 这些是维护、更正或改进 如何使用 Telemetr 服务选择最佳投放地点 数据所需的、已制定、持续且已达成一致的步骤。数据管理策略的执行在很大程度上取决于这些管理流程，以确保数据管理与组织的业务目标保持一致。
政策： 这些是清晰、具体且易于理解的规则
用于指导数据资产的活动和使用。它们不仅定义了数据管理员和用户的职责，还创建了处理任何与数据相关的问题的参考框架。
使用准确及时的信息可以对业务流程产生积极影响，从而提升客户体验。正如预期的那样，当客户体验改善时，收入、利润和业务都会电话号码巴西 增加。数据和信息正迅速成为企业的命脉，它们对组织长期成功的贡献不容忽视。而数据管理正是这一切的核心。
那么，数据管理员应该谈论什么？
将数据与信息联系起来
数据管理不仅仅是确保数据的准确性和完整性。负责数据管理的专业人员运用方法论和批判性思维，始终了解利益相关者将如何使用生成的信息。对于数据驱动型企业而言，信息的使用贯穿整个组织。尽管用例可能因领域而异，但有一点是一致的：
数据管理活动本质上往往是战术性的，很容易导致对话陷入数据困境。但在很多情况下，这样的对话是必要的。大多数情况下，利益相关者、合作伙伴和用户关注的是流程和方法的结果。换句话说，他们关心的是数据如何满足他们的用例，并改进他们用于决策的信息。以下是数据管理员需要了解的三个主题，以便积极影响业务目标：
1. 信息的使用 ——了解利益相关者在决策、
客户关系管理和风险管理中使用信息的目的。关注数据管理如何解决并提升他们的用例。确保你能够将数据管理的接力棒传递给利益相关者，以便他们能够实现数据的预期功能。数据管理如何实现这一点可能与用户无关。
例如，对于B2B市场进入利益相关者，首席营收官要求改进客户细分以推动销售收入增长。与其谈论公司数据完整性和准确性计划（数据管理小组应该采用这些计划），不如专注于提高销售运营效率，将其作为直接的管理目标。提供他们的准确性基准，并推进渐进式改进和最终预期改进，同时设定所需的时间表。这为您的流程目标提供了背景信息。利益相关者的用例将为您的流程和沟通策略提供参考。通过这种方式，您可以引入适合其用途的外部参考数据和工具。
2. 保护 ——数据操作贯穿整个企业。
数据及其生成的信息既需要符合现有政策，又需要防止数据衰减，以保护组织免受数据相关漏洞的侵害。具体而言，对于不遵守 GDPR 规则的行为，监管机构宣布 罚款最高可达 1000 万欧元，相当于违规者全球总收入的 2%。Gartner 估计，数据质量低劣每年平均给组织造成 1290 万美元的损失。将企业保护作为数据管理沟通和计划的支柱，将大有裨益。
3. 重视利益相关者的进步 ——俗话说，罗马非一日之功。
数据管理亦是如此。当数据管理与利益相关者的进步保持一致时，与利益相关者的合作就成为至关重要的因素。要充分理解利益相关者的短期和长期目标。逐一列出他们需要跨越的“门槛”以及成功的标准。任何旨在推动数据质量进步的努力、计划或项目，都应转化为利益相关者用例的改进。当这种一致性得以实现时，数据管理将成为他们走向成功的桥梁。
最后一条规则：数据管理将持续下去
而且必须如此。数据是决策的原材料。不良数据会损害业务。毫无疑问，数据管理计划对于数据驱动型企业的成功和未来至关重要。问题是：这些计划如何增加实际价值？答案很简单：通过其成果。这些成果需要与特定的业务目标和信息使用保持一致。