当业务同事努力寻找有效协作、规划和决策所需的信息时会发生什么？
Get more value from data through democratization对于制造商及其承包商而言，数据共享问题可能会使装配流程面临出错的风险。商业贷款机构可能缺乏有助于评估其信誉的数据，导致贷款条款缺乏吸引力，且报价接受度较低。如果没有准确的库存数据，零售商可能会低估客户对关键产品的需求，并无意中引发代价高昂的缺货。
传统数据管理工具和流程常常会将数据孤立起来。它们还可能将数据和数据质量完全交给各自独立的数据管理团队负责。这些情况使得人们更难找到并利用所需信息、分享关键分析和见解，最终难以帮助组织实现目标。
数据孤岛如何造成损害
孤立的数据系统和功能可能会阻碍团队访问或共享成功完成工作所需的信息。这种情况会增加因数据缺失、不正确或过时而导致错误的可能性。这还可能给数据管理员带来额外的工作量，因为检索和归档信息的请求可能会使他们无法专注于核心职责。
数据孤岛会给工作流程增添不必要的复杂性
从而可能需要更多资源、减慢进度、增加项目成本并增加出错的可能性。这可能会导致破坏性的态度和假设。团队可能会对收到的信息产生不信任，这可能会影响日常运营以及关键的企业流程。为了克服数据孤岛带来的挑战，公司需要优先考虑数据民主化。
数据民主化是指将数据提供 电话号码库 给组织内所有人员，无论其技术专长如何。其目标是通过为员工提供访问、分析和解读数据所需的系统和资源，使他们能够做出数据驱动的决策。
数据民主化与 MDM 之间的联系
数据民主化有助于提升企业对数据质量和完整性的认知和重视，从而为主数据管理(MDM) 建立合适的环境。MDM 指的是管理信息 smm专家的KPI：给部门主管和营销总监的建议 收集、评估和集成到单一事实来源的流程。正如数据民主化一样，每个人都在 MDM 的成功中扮演着重要的角色。
数据民主化和主数据管理的结合可以为整个企业的员工和团队带来丰厚的回报：
增强团队之间的信任、责任和合作：如果所有团队都对数据质量有贡献并发挥积极作用，他们就更有可能对信息充满信心并支持依赖于该信息的决策。
提高敏捷性、创造力和创新能力：团队以不同的方式查看和使用数据；随着更多团队使用相同的数据，他们就越有可能帮助找到新 电话号码巴西 的见解并发现可以使整个企业受益的新机会。
提高决策的速度、质量和影响力：通过高度可访问且值得信赖的数据基础，提供对潜在客户和客户的全方位视图，团队可以更自信、更快速地设计、测试和调整策略，以获得最佳结果。
更加重视数据和数据素养：
数据素养是指理解、分析和运用数据进行决策和采取行动的能力。邓白氏产品管理高级总监 George C. L’Heureux, Jr. 表示，数据素养至关重要，因为“数据是我们开展业务的语言，是我们做出决策的方式，是我们相互沟通的方式，也是我们衡量成败的标准。”
虽然这些好处从理论上看起来很有吸引力，但它们会对日常业务决策和结果产生什么影响？
合规团队可以获取更全面的客户、供应商和供货商数据，从而做出更明智的决策，避免监管处罚并防止品牌受损。采购经理可以更深入地了解公司与客户和供应商的贸易平衡，从而做出更明智的支出和供应链管理决策。营销和销售团队可以使用更精准的数据来打造个性化的客户体验，从而提高转化率、客户满意度和留存率。
其他积极成果包括：
数据管理员（针对客户、供应商和合作伙伴）的数据分析和商业智能能力的提升，有助于构建更精准的销售预测和财务计划。财务团队可以更好地评估信贷或贷款申请人，提供更具竞争力的条款，快速识别潜在欺诈者，并更轻松地评估投资组合风险。此外，其影响还可能延伸至高管团队，使其能够更清晰地了解预算、运营计划和绩效指标，并就未来投资重点做出更明智的决策。
人工智能如何影响数据民主化？
当数据干净、一致且新鲜时，它更有可能在组织内被信任、访问和广泛使用。由人工智能 (AI) 驱动的分析工具可以支持数据民主化，并帮助团队更轻松地释放数据价值。
通过减少或消除人工流程，人工智能可以促进更客观、更高效的分析，提高可扩展性，并避免人为错误。例如，人工智能可以自动化数据清理流程，使数据更加一致、准确，无需人工干预。
人工智能还能帮助团队和员工更广泛地使用数据分析。许多现代人工智能系统都包含自然语言处理、复杂界面和零代码设计等功能，这些功能使其高效易用。
精心设计的人工智能模型可以发现用户可能不知道要寻找的内容，向利益相关者提供自动通知和更新，并提供清晰的解释，以帮助使信息变得有意义且可操作。
实施数据民主化
团队投入到规划和实施数据民主化战略的资源、时间和精力越多，他们整合和强化数据的速度就越快。尽管各公司可能拥有截然不同的资源和目标，但数据专家和高层领导普遍认同建立数据民主的四个关键步骤。
步骤 1：清点并识别数据源。
组织需要彻底调查数据所在的位置，考虑到内部服务器、第三方数据中心、云应用程序、团队特定应用程序、人工智能和其他技术、内部数据库/中心/电子表格/档案等。
有了这些知识，公司就可以开始整合并构建单一数据来源，从“黄金记录”开始，这些记录是潜在客户和客户的权威且值得信赖的记录。黄金记录提供了实体的完整视图，确保跨多个来源或系统的数据不会出现不一致。最终，它将成为改进客户关系管理、有效营销活动、准确财务报告和精简业务运营的重要推动力。
如果人们固执地认为只有一个“完美”的姓名、地址、电话号码等等，那么黄金记录就可能变得难以管理。准备好拥抱数据民主化和主数据管理 (MDM) 的组织团队应该接受“多面黄金记录”的概念。本质上，这意味着允许包含可容纳看似重复值的字段，或链接到可捕获不同版本事实的表格。通过采用这种方法，公司可以捕获团队数据的全部丰富性，并确保所有有价值的版本（以及用例）都得到恰当的呈现。
第 2 步：创建清晰、一致的数据治理政策。
企业在数据治理方面可能会遇到困难——数据治理是指确保数据在其整个生命周期内得到适当且负责任使用的准则和要求。为了维护数据的完整性、隐私性和安全性，组织需要制定记录在案的数据收集、管理、存储、访问和团队使用协议。这些协议应该明确规定数据角色和职责，并包含明确的数据质量标准和标准化的KPI。
首先明确企业数据定义，并确保所有业务部门和团队都遵循这些定义。为了获得一致、可靠的数据，助力组织发展，最重要的业务实体（客户、合作伙伴、供应商、产品等）不应存在多个相互冲突的定义。
团队需要协作并就数据质量的维度、衡量数据质量的流程以及在整个公司范围内规范和分配质量指标的方法达成一致。他们还需要就层级结构的定义达成一致，以帮助整个公司全面了解与其他公司之间任何关系（或潜在关系）的广度和深度。由于业务环境是动态的，他们还需要就如何更改组织数据达成一致。
步骤 3：为团队提供工具、教育和持续支持。
公司可以通过各种员工调查和互动来评估数据素养在不同角色、职能等之间的差异，并利用这些信息确定哪些工具和指导能够帮助员工有效地访问、使用和共享数据。根据预算和其他资源，公司可能需要投资咨询服务、人工智能分析平台、数据门户和/或软件培训，以帮助消除障碍，并培养员工所需的知识和信心，从而有效地实现数据民主化、解读和利用。
数据专家建议，组织应牢记将数据素养视为一个持续学习的过程。实施进度检查、再培训和技能提升机会，可以帮助组织保护其投资，并帮助员工持续提升数据专业知识。
第四步：加强协作与合作。
数据民主化更有可能在积极且持续强化共享、透明度和持续学习的公司中取得成功。跨职能团队、公司论坛以及领导层的认可和激励措施，都能鼓励员工分享数据分析和洞见，帮助他们更好地履行职责，并为业务目标做出贡献。
公司还可以通过内部渠道激发内部对数据管理和数据共享的兴趣。例如，员工简报和集会非常适合展示数据民主化促成产品突破、客户留存或获取，或获得外部机构赞誉的成功案例。请记住，团队分享经验越容易、收获越大，思想交流和知识转移就越有可能频繁发生。
寻求值得信赖的数据解决方案提供商的专家支持
评估和选择数据提供商对于构建可靠的数据基础，实现主数据管理 (MDM) 和数据民主化至关重要。与合适的提供商合作有助于确保数据的一致性、时效性和全面性。合适的提供商还能通过 AI 驱动的应用程序和易于导航的用户界面，帮助广泛地获取数据。这些强大的工具可以让普通用户、高级用户和重度用户在需要时访问所需的信息。
在做出最终决定之前，公司应该评估数据公司的专业知识和经验。评估提供商的数据质量、覆盖范围和新鲜度，以及其数据收集实践的合法性、一致性和可靠性。除了提供商对研究和创新的承诺外，还应调查其数据安全、集成和合规性的方法。最后，在签署协议之前，仔细考察提供商的稳定性和市场声誉。
通过数据民主化获得更好的结果
数据对于组织来说是一项强大而重要的资产，但它可能会变得脱节、不完整和过时。
通过数据民主化和主数据管理，企业可以消除数据孤岛并提升数据质量。这些流程有助于确保可信数据在团队内部和跨团队之间得到可靠访问、使用和共享，并能为几乎所有职能部门带来有益的改变——这些改变可以推动更明智的决策和成果，