数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
想象一下社会中的任何组织，每个组织都变得数据密集，其中包含有关员工及其薪资、公司产品和服务、客户、政策、笔记本电脑、服务器、配件等实物资产、供应商信息、联系信息、忠诚度计划等的信息。
现在，想一想所有这些数据是从哪里产生的。如果您只考虑一项有关客户的数据，它在数据供应源中具有多个接触点，例如销售团队、供应商、在线门户、营销接触点等。数字化转型网www.szhzxw.cn
但这些客户数据以什么形式出现呢？有些可能通过在线/实体形式提供，或者有时由客户提供并由销售/营销团队理解。因此，数据的复杂性和可靠性始终是一个很大的问题，解决这一挑战并不容易。
例如，您可能拥有数百家商店，通过多种渠道向数百万客户销售来自不同品牌的数千种产品。这导致需要一次性管理大量数据，这也可以确保数据设置正确，这还可以确保有效地跟踪和管理数据更改。
数据和其他资源一样是一种资源，我们需要有效地管理数据。管理资源意味着正确的数据、正确的时间、正确的地点、正确的数量和正确的质量。数字化转型网www.szhzxw.cn
根据 D&B (Dun & Bradstreet) 的研究，数据每年退化 27%，两年内退化 61%，第三年，数据将根本无法使用。
根据 HBR（哈佛商业评论）的研究，不良数据仅在美国每年就造成 3 万亿美元的损失，可想而知其全球影响。
我们知道，这看起来非常复杂，首先想到的是“如果组织的所有数据都驻留在一个集中的位置并且所有企业在其流程中使用相同的数据，这不是更好吗？”数字化转型网www.szhzxw.cn
其实，这不是实际发生的情况。作为最终客户，我与我的个人资料数据、产品数据等进行交互，所有这些也都可能发生变化。所有这些不同的数据由不同系统中的不同部门管理。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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