豐富的數據對公司來說是福是禍？
想象一下，在互聯網眼中你是什么樣子？極有可能，你就是一串帶著各種屬性標識的長長的數字。這串數字描述了你的每一次瀏覽、每一次關注、每一次點擊、每一次選擇、每一次購買和每一次收藏。
你每次登錄抖音，在抖音上點贊、評論，你的數字就會跟著變化，反過來又會影響你在抖音上看到什么，以及你會收到什么信息。
這時你的數據已經被采集和記錄，而這些數據反應了你的性別、年齡、位置、行業、興趣、偏好、飲食、購買、瀏覽搜索習慣……
但是僅僅擁有大量的數據是遠遠不夠的，有效的數據管理使公司能夠利用其數據的價值，并通過按照所有公司利益相關者都了解的定義良好的KPI收集數據來保持數據策略的成本效益。
要做到這一點，則需要避免三個主要錯誤：數據采集不夠有選擇性、數據處理不好以及忽視數據安全。
一：不要試圖跟蹤每個數據
試圖跟蹤所有內容的數據管理計劃將變得不可用，人們很容易忘記。數據并不能僅僅因為公司擁有它而改善公司，它需要進行質量分析和檢查，需要收集處理數據。如果接收了太多的數據，這個過程會變得一團糟。
為了避免過度收集，培養一種良好的意識，即哪些指標對你的目標至關重要，首先要牢牢掌握你的北極星指標——最能表明你的企業成功可能性的關鍵績效指標。 一旦你基于更廣泛的業務目標，對北極星指標有了很好的認識，就可以向利益相關部門尋求幫助，以確定你需要收集哪些數據。 利益相關部門知道什么樣的數據是必要的。銷售和營銷團隊是否需要更多有關潛在客戶領域的信息，以獲得潛在客戶和已達成的交易？開發人員是否需要更多地了解用戶旅程的哪些階段跳出率較高？
根據利益相關部門的反饋，可以構建一個數據策略和跟蹤計劃，從而生成高度可用的數據。
二：不要滿足于低質量的數據
低質量數據的產生有多種原因，例如：
跟蹤所有數據，而不是重要的事情
導入無序或錯誤的數據。
埃森哲研究發現：企業有高達80%的“暗數據”從未被使用過，這些數據不僅沒有成為企業的“資產”，反而是一種負擔。就好比倉庫里的產品，當它們散落在不同的角落未被發現，其經濟效益就為零。 中國工程院院士譚建榮在采訪時曾說到“我們把大而無當的數據稱作‘低價值密度’的數據。” 在他看來，所謂的大，一是強調數據的時效性，以前數據報表都是延時的，新的物聯傳感技術手段提供的數據更實時，也更有價值。二是強調關聯化。三是要強調“個性化”。
如何使多元數據在匯聚的過程中，通過軟件處理最終得到科學的分析結果，變成有用的數據源，就像挖礦過程中，大數據是其中的原油，只有經過精細的提煉變成精數據才有價值。數據的“大”或“小”并不是關鍵，重要的是從數據中挖掘價值，創造價值。
三：不要把數據安全放在次要位置
2020年4月中共中央、國務院印發了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，首次把數據作為一種生產要素單獨列出，標志著數據已經上升為新的生產要素，對數字經濟發展起到基礎性和支撐性的關鍵作用。
數據是無形的，無論公司規模有多大，團隊都必須尊重客戶數據的安全性和隱私。保護您數據的一種方法是確保合作的任何供應商或合作伙伴也遵守數據保護的高標準；尋找在隱私和安全方面領先業界的工具。當然，對于日常數據訪問，一定要實施標準的安全措施。
最后
業務決策來源于數據。在這個信息交換頻率無限發達的時代，當工作、生活、娛樂、學習方式全都可以由數字分析得出，企業的經營方式也悄悄從口口相傳時代，過渡到數據挖掘時代。現在，企業幾乎每時每刻都在產生和累積大量業務數據，數據管理就涵蓋了公司從數據收集到使用的所有數據處理工作。在以產品為主導的增長世界中，有效的數據管理顯得至關重要。 當數據被傳送到產品分析工具中，團隊可以使用該工具來：
了解用戶行為
全面了解客戶的旅程
了解客戶從產品中獲得最大價值的地方
衡量新上線功能的成功
確定為您的業務帶來最大價值的客戶群
探索用戶路徑和用戶行為
如果沒有有效的數據管理，那也就無法浮現這些見解。換句話說，如果將「垃圾數據」傳送到分析工具中，同樣會產生「垃圾」。
所以說，妥善管理數據，業務可以實現突飛猛進的發展，而管理不善，則可能會造成極大的損失。
聲明：文中部分內容來源于《Data Management Do’s and Don’ts for 2021 & Beyond》，由諸葛io編譯整理作者/Mallory Busch
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