營銷系統數據治理方案

⑴ 數據治理的應對型數據治理的缺點及其改進方案

批量集成和應對型數據治理方法引入的時間延遲可能導致業務部門繼續操作重復、不完整且不精確的主數據。因此，這會降低多領域MDM方案實現在正確的時間向正確的人員提供正確數據這一預期業務目標的能力。在期望被設定為數據將變得干凈、精確且及時之後，批量集成引入的時間延遲讓人感到沮喪。應對型數據治理（下游數據管理員小組負責整理、去重復、糾正和完成關鍵主數據）可能導致讓人認為「數據治理官僚化」。應對型數據治理還會導致最終用戶將數據管理團隊看做「數據質量警察」，並產生相應的官僚化和延遲以及主數據仍然不幹凈的負面認識。這還將使得MDM方案更難實現它的所有預期優勢，並可能導致更高的數據管理總成本。此方法的風險是組織可能以「兩個領域中的最差」而告終，至少部分上如此–已在MDM方案中投資，但是只能實現一些潛在優勢，即在整個企業內獲得干凈、精確、及時以及一致的主數據。有三個方法可超越應對型數據治理。1.用戶將數據直接輸入到多領域MDM系統中：用戶使用界面友好的前端將數據直接輸入到多領域MDM系統中，但是他們的新記錄和現有記錄的更新留在暫存區域或保留區域，直到數據管理員審核和認證為止。這之後MDM系統才接受插入或更新，以便進行完整的整理、匹配、合並，並將「最佳記錄」發布到企業的所有其他應用程序。此方法好過將一個完全不同的應用程序（例如CRM或ERP系統）作為「錄入系統」，但是它仍然會出現延遲和效率低下。盡管存在這些缺點，使用暫存區域確實解決了大部分問題，例如不用強制執行重要屬性的錄入或在創建前不必進行徹底搜索。此外，由於我們並不受傳統應用程序或現代CRM或ERP應用程序如何處理數據錄入功能的影響，通過不對應對方法進行批量數據移動，我們還大大縮短了時間安排。2.用戶輸入直接傳送到多領域MDM系統中的數據：在外面輸入新記錄或更新，但是會立即傳送到MDM系統，以便自動整理、匹配和合並。異常或例外傳送到數據管理員的隊列，幾個管理員便可支持最終用戶。這是第一個主動方法的改進，因為我們利用MDM系統的業務規則、數據整理和匹配功能，只要求管理員查看作為整理、匹配和合並流程的例外而彈出的插入或更新。3.用戶使用特定於數據治理的前端輸入數據：第三個方法是允許最終用戶直接錄入到多領域MDM系統中，但是應使用專為主動數據治理方法而設計的前端。可專門為最終用戶數據錄入設定屏幕，您可利用功能齊全的MDM系統允許的自動化、數據整理、業務規則、搜索和匹配等所有功能。因此，不必首先將數據輸入到MDM系統的暫存區域中，並且您不需要系統外的單獨工作流應用程序。

⑵ 企業怎樣建立完整的數據治理體系

大數據智能時代，管理不再是傳統的做法，一套完善的數據管理體系是企業長遠要生存的必須擇決。我們的生活已經離不開大數據，企業的數據管理不僅能提高員工的工作效率，提高員工的積極性，管理成本也是大大的減少，又能實現管理輕松，解放老闆！

那怎麼樣才能建立和制定完善的大數據制度標准化？其實很簡單，在原來的企業架構上導入數據積分管理即可，不必大刀闊斧的改革，方便省時。怎樣做？首先根據每個不同部門、崗位、職責等制定標準的積分規則，如下圖

在積分管理系統上根據分類，設置企業文化、工作職責、規章制度、能力等積分規則。例如企業文化規則的制定：

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導入規則後，就可根據每個的員工的所作所為點擊加入積分，自動錄入自動匯總排名，每個員工有自己的賬號，實時了解積分狀況，起到相互攀比，相互激勵的作用，積分跟升職、獎金、漲工資、福利待遇、評獎評優，甚至可以跟一切獎勵機制掛勾。更可配合薪酬制度一起使用

A.將工資細分模塊，根據目標完成度，發放相應工資，充分激勵能者多勞，減少企業閑耗。

B.根據不同職位，設置不同比重的薪酬架構，最大程度激勵員工積極性。

C.每個職位的績效考核，必須有明確的數據指標作為標准，以結果為導向，員工的激勵與壓力並行。

當然薪酬設計要掌握平衡點，這個很重要。

積分有多樣的換算方法，有按產值、按天數、按事件等換算方法，符合多樣的企業使用。

員工的行動有數據指引，做的好的獎勵積分，鼓勵員工再接再厲，是認可員工的最有效做法，員工做錯了實行扣分提醒教育，比扣錢更容易接受，畢竟積分可以再掙回來，積分越高，員工的成就感越強，地位越高，歸屬感越強，這是金錢無法做到的另一優點。數據化積分管理公示平台可對公司的運營狀況了如指掌，支持移動端，實現輕松管理，解決了傳統的人盯人管理的困境，解放老闆卻又業績提升。時代變遷，各行各業的企業轉變傳統管理，引入數據化積分管理，利用積分激勵員工爭著做事、多做事，幫助公司有效管理！

⑶ 國內能做數據治理的公司

國內能做數據治理的公司

數據治理（DG）是增長最快的學科之一，但在定義數據治理方面，許多組織都在努力。

Dataversity稱DG是「有助於確保組織內數據資產正式管理的實踐和流程。」這些實踐和流程可能因組織的需求而異。因此，在為組織定義數據治理時，考慮推動其採用的因素非常重要。

定義數據治理：期望的結果

在定義組織范圍的DG計劃時，一個好的起點是考慮所需的業務成果。這種方法確保所有相關方都有共同的目標。

過去的Data Governance 1.0示例主要涉及對數據進行編目以支持搜索和發現。這種方法的本質，加上DG計劃通常在沒有來自更廣泛業務的投入的情況下孤立於IT部門的事實，意味著這種做法經常難以增加價值。

如果沒有來自更廣泛業務的投入，數據編目過程就會缺乏背景。通過忽略包括組織的主要數據公民 - 那些管理和/或利用日常數據進行分析和洞察的公民 - 組織數據經常受到重復，不一致和質量差的困擾。

現代數據驅動業務的本質意味著這些數據公民遍布整個組織。此外，許多關鍵數據公民（認為數據使用的增值方法，如數據驅動營銷）並未積極參與IT部門。

正因為如此，Data Governance 1.0計劃在令人沮喪的頻率上失敗了。

當然，對於將監管合規性確定為數據治理驅動因素的組織而言，這是個問題。考慮到數據驅動型業務的本質 - 不斷捕獲，存儲和利用新數據 - 滿足合規性標准不能被視為一次性解決方案，因此數據治理無法排除優先順序並且不得不失敗。

即使那些設法無限期地維持輸入數據治理需求水平的企業，也會發現Data Governance 1.0方法需要。在監管合規性方面，缺乏與數據治理1.0相關的背景，以及導致的不準確性意味著潛在的嚴重數據治理問題可能毫無根據，並導致對違規行為的影響。

我們建議組織在實施DG時，不僅要將數據編目和合規性視為預期結果。在數據驅動的業務環境中，數據治理發現其作為增值計劃的真正潛力。

將數據治理所需的業務成果確定為增值計劃的組織也應該考慮數據治理1.0的缺點，任何未將增值視為業務成果的組織都應該問自己「為什麼？」

許多21的最大市場干擾的ST世紀已經數字精明的創業公司具有強大的數據策略-想製作的Airbnb，亞馬遜和Netflix。如果沒有高數據治理標准，這些公司就無法對其數據充滿信任，無法自信地採取這種數字優先戰略，使其難以管理。

因此，在數據驅動的業務時代，組織應該考慮數據治理2.0戰略，DG將成為一個組織范圍的戰略計劃，從IT范圍中解除實踐。

這種對數據治理的協同作用本質上涉及數據在治理過程中的最大受益者和用戶，這意味著數據編目等功能可從更大的背景，准確性和一致性中受益。

這也意味著組織可以更好地信任他們的數據，並更有把握地滿足監管合規性的標准。這意味著組織可以通過更准確的分析和分析方法更好地響應客戶需求，從而提高滿意度。這意味著組織不太可能遭受數據泄露及其相關損害。

⑷ 在數字營銷過程中，如何收集數據並有效管理數據

你需要的是一個純技術供應商，或一個平台，比如Chinapex。
這類平台不專注於任何特定的營銷渠道，但作為基礎設施，可以通過數據或業務邏輯去「粘合」生態系統，完全中立開放。
有能力連接到生態系統中的各種渠道、系統和供應商。
此類平台不銷售媒體庫存或數據，純粹從企業客戶角度製作產品和解決方案，主要基於產品及其周圍的服務收費。

⑸ 如何構建數據治理模式中的職責體系

1 、隨著大數據熱潮的不斷興起，數據資產概念已經被越來越多的企業所接受，大部分企業開始重新審視自身所擁有的數據，對內加強數據對於公司業務模式創新、流程優化、精細化營銷等場景下的應用，對外探索各種數據價值變現的途徑，為公司在市場化競爭的環境下提升競爭力提供支撐和助力。在這個背景下，數據治理的概念也引起了越來越多單位的重視，特別是金融、通信和能源等國內信息化相對領先的行業，這些行業中的大部分單位已經把數據當做一項重要資產來進行管理，從組織、制度、流程和技術等多個方面入手展開數據的匯總、管理和應用的工作。
2、相關數據治理理論以及職責體系的定義
2.1 DAMA數據治理體系
國際數據管理協會DMBOK一書中對數據治理的定義如下：「數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合（規劃、監控和執行）。數據治理指導其他數據管理職能如何執行，是在數據管理之上的更高一層的規劃和控制」，從中可以看到DMBOK把數據相關的活動劃分為數據治理和數據管理兩部分，其中數據治理重點關注於整體制度的規劃、監控和執行，用於指導和規范數據管理工作的開展。而數據管理工作是針對數據運營和操作所展開的日常活動，例如：數據架構設計，數據標准和數據質量管理等等。
數據治理處於數據管理的核心位置，包括了數據戰略、組織和角色、政策和標准等等，在組織和角色方面，DMBOK提出了數據治理的「三權分立」模式。數據治理包括立法職能（策略和標准）、司法職能（問題管理）和行政職能（管理、服務與合規）：數據治理機構的職責包括設置策略、標准、架構和規程，以及解決數據相關問題。數據管理組織的職責包括：管理、監控和執行數據政策、標准和程序，協調、維護和實施數據架構。如圖1所示。
在這個模式中，DMBOK強調數據治理的立法司法和執行之間的獨立和相互制衡，這是數據治理模式三權分立中的關鍵點。DMBOK明確提出了首席數據官、數據治理委員會、數據治理辦公室、數據管理管理專員等概念，對企業數據治理工作的開展起到了很大的推動作用。但是DMBOK對於三權分立模式如何在企業中落地實施著墨不多，這也需要根據企業規模、管理模式方面的特徵來進行具體的落地實施。
2.2 DGI數據治理體系
數據治理研究所（DGI）提出了數據治理的簡單定義和復雜定義。簡單定義為，數據治理是對數據相關事務行使權力並進行決策的一系列活動。復雜定義為，數據治理是關於數據信息的決策權和責任制的體系，並按照共同約定的體系模型落地實施。該模型對數據信息的相關環境、人員、時間和方法、行動都進行嚴格、明確的定義，實現正確的人員在適當時間對合適環境中的相關數據，按照定義的方法採取必要的行動，確保數據滿足規范要求。
在數據治理組織方面，DGI認為一個公司的數據治理組織主要有以下三部分組成：
（1）數據利益相關人：有可能影響數據或者被數據所影響的任何個人和團體，例如：數據架構團隊、業務團隊，DBA等等。
（2）數據治理辦公室：數據治理日常運行的溝通、協調機構，需要推動相關制度的落實、監控日常工作開展情況，推動問題的解決等。
（3）數據管家團隊：負責各自領域數據的管理工作，制定數據的業務規則，採集數據和應用數據來支持工作，並負責自身數據相關質量問題的解決。
2.3 非侵入式數據治理體系
Robert S.Seiner是國際數據治理領域的知名專家，根據對數據治理領域常見痛點的總結，結合自身數據治理經驗的總結，提出了非侵入式數據治理模式《Non-invasive Data governance》，這種模式強調一種自下而上的數據治理方式，和DMBOK、DGI等方面的模式有顯著區別，並在國際上有很大的影響力。
非侵入式數據治理模式的主要特點如下：
（1）數據管理專員是根據當前的工作職責而識別出來的，並對其工作職責進行規范化，而不是讓他感覺到給他增加了新的工作任務。
（2）在現有的策略、流程和方法之上增加數據治理控制的功能，而不是引入新的流程或者方法。
（3）數據治理是統一支持企業范圍內所有的數據集成、風險管理、商業智能和主數據管理等活動，而不是在各自的領域施加不同的控制。
（4）需要讓高層領導者了解這是一種實用的、對現在沒有改變的，高效的數據治理模式，可以協調數據所有者之間的關系，強調把數據當做企業資產進行管理的方式，而不是構建一套獨立的數據治理機制。
（5）非侵入式數據治理模式的關鍵點是高效的溝通，並且能夠充分利用已有的優勢。
在這種模式下，整個數據相關的角色包括操作層的數據管理專員、戰術層的主題域數據管理員、戰術層的數據管理協調員、戰略層的數據治理委員會、戰略層的指導委員會、數據治理團隊、數據治理合作夥伴等七類角色。
這些組織角色的設置和DMBOK中的設置有相似之處，但是在非侵入式數據治理體系中更加強調這些角色的建立是根據其當前工作職責的識別來制定的，不是新增或者重新招聘，這些角色中除了數據治理團隊之外，其他角色都是兼職人員。
3 實踐中的數據治理模式以及職責體系
數據治理相關理論對數據治理相關的職責體系進行了描述，但是企業應該如何構建職責體系沒有涉及，在實際的應用場景中，特別是國內的企事業單位，大部分都是自上而下的方式來構建各自的數據治理職責體系，更多的是參考DAMA數據治理體系中的結構設計，對於非侵入式數據治理體系這種模式國內的實踐案例不多。
數據治理職責體系在國內企業中主要存在兩種類型四種模式：
（1）實體組織類型：獨立數據管理組織模式，IT部門下屬數據管理組織模式。
（2）虛擬組織類型：IT部門牽頭的虛擬數據治理組織，業務部門牽頭的虛擬數據治理組織。
3.1 獨立的實體組織
獨立的數據管理組織模式是把數據業務化的一種方式，針對數據這一企業資產設立獨立的部門來集中進行數據資產的運營和管理。這種模式是完全脫離IT部門再重新建立一個獨立的數據管理部門，統一負責數據架構、數據標准、數據質量和安全等方面的管理，並且對IT部門建設項目中的數據需求、設計和變更進行管理，確保新建項目中能夠滿足公司數據管理方面的要求。同時，有的公司也會把數據分析、數據運營變現的工作放在數據管理部，從而可以把數據管理部門從成本中心轉變為利潤中心，實現從數據到利潤的變現。
這種模式強調數據管理部和技術部之間的平衡，有利於制定獨立的數據管理政策和保證相關政策的落地實施，同時明確了公司數據管理運營許可權的歸屬部門，有利於打破數據的部門壁壘，可以促進數據價值的發揮。同時，由於數據管理部門不僅僅是進行數據管理，同時也可以進行數據分析和變現的工作，業務價值比較容易體現，對於提升自身數據團隊人員的積極也有很大幫助。
3.2 IT下屬的實體組織
由於數據是信息系統的附屬物，隨著信息系統建設的逐漸成熟和穩定，很多公司為把信息化的重點逐漸轉移到數據的管理和分析應用等方面，而信息科技部門往往被認為是最了解數據的部門，因此很多公司會在信息科技部門下面成立獨立的團隊來開展數據管理的工作。這種模式很多的是問題驅動式的，由於數據分析應用過程中面臨的數據問題越來越多，迫切需要進行管理，而數據在公司內部的戰略位置還沒有非常高，所以會選擇在IT部門下設獨立的數據管理部門，在制定數據管理政策和標準的同時，推動數據質量問題的處理，可能還會承擔數據維護的工作。
這種模式下數據管理部的人員出自於信息科技部門，對信息系統就非常熟悉，了解存在的數據問題，和項目人員的溝通交流很方便，相互之間也很容易協作。但是，經常會出現以技術的視角來考慮數據管理的問題，很多數據政策、標準的落地實施常常會妥協於項目實施時間、成本等方面的約束。
3.3 IT牽頭的虛擬組織
由於成立實體的數據管理團隊對組織架構的沖擊比較大，特別是國內的央企和行政事業單位，因此成立虛擬的數據管理組織就成為很多企業採取的模式。信息技術部門往往會極力推動數據治理組織的建設，希望通過公司高層領導的支持，加強公司業務部門在數據管理工作過程中的參與度。而由於IT部門更了解信息系統，更了解技術，理所當然的就成立了由IT部門牽頭的、各業務部門參與的、虛擬的數據治理組織。這種模式會參考DAMA數據治理組織的模式，設置數據治理委員會、數據治理辦公室，業務數據管理員等架構模式，其中數據治理政策的制定、推動實施、監控和協調等主要工作會落實在數據治理辦公室，數據治理辦公室由IT部門負責落實和管理，在IT部門中有可能會指定全職的人員來進行協調和管理的工作，其他的大部分人員都是兼職的。
這種模式的優點就是對組織架構的沖擊比較小，建立成本較小。虛擬組織很容易建立，但是推動數據治理相關制度具體落地執行的難度非常大，業務部門的參與度不高，數據治理的業務價值也不容易體現，因此針對這種模式，建議數據管理部能設置專職的數據管理角色，業務部門的工作職責要能夠落實到崗位描述中。
3.4 業務牽頭的虛擬組織
這種模式是對第三種模式的演進，由於國內很多企業IT部門都是相對弱勢的部門，話語權不強，導致數據治理的制度、標准很難落實，為此，很多企業建立數據治理組織的時候會選擇一個強勢的業務部門牽頭，IT部門配合的模式，例如銀行的風險管理部門、財務部門等等。
這種模式下由於業務部門對於數據的需求和痛點很了解，比較容易體現數據治理的業務價值，同時，由於部門話語權比較強，相關的政策、標准和措施比較容易落地執行。缺點就是牽頭業務部門需要平衡本職業務工作和數據治理工作的投入，同時，由於對信息技術和數據沒有那麼了解，往往需要增加專職的數據管理員。
4 雲南電網數據治理職責體系實踐
雲南電網數據治理組織採用IT牽頭的虛擬組織形式。數據治理委員會職責由網路與信息安全領導小組履行，數據治理管理辦公室職責由網路與信息安全領導小組辦公室履行。在信息部下設置數據治理業務專員，在信息中心下設置數據治理技術專員，其他各業務部門設置數據聯絡員。
4.1 數據治理委員會工作職責
在數據戰略層面：主要負責監督數據戰略和數據政策的實施和執行情況，監控數據風險。
在數據管理層面：主要負責公司數據戰略的目標和策略、數據體系規劃、數據政策制度、數據質量、數據標准、數據需求等數據領域的重大事項審批以及監督評價。
具體職責包括：
（1）對重大數據治理相關事項進行決策，監督數據治理相關工作的開展；
（2）審批公司數據治理工作考評方案，並監督考評結果；
（3）定期向董事會報告公司數據治理相關工作情況。
4.2 數據治理管理辦公室工作職責
數據治理管理辦公室是公司數據治理工作的直接領導與組織部門，負責數據治理相關各領域、各環節的決策支持、監督執行和組織落實。其主要職責包括落實數據治理決策層分配的工作，制定並審議數據治理相關工作流程和各項制度，組織推進公司各部門及基層單位開展數據治理工作。具體職責包括：
（1）審議數據治理工作相關的制度和細則及工作流程；
（2）指導數據標準的編制、執行、變更、復審的協調、決策等管理工作，審查數據標准相關方案，審議數據標准相關的重大事項等；
（3）定期向數據治理決策層匯報公司數據治理工作情況；
（4）負責審議並指導數據治理執行層工作並聽取匯報；
（5）指導數據治理工作考評方案制定，並檢查數據治理工作評結果。

⑹ 企業銷售管理系統資料庫設計。求需求分析。

企業需要銷售產品的具體信息（生產成本，售價，單位等），銷售單信息（銷售單號，數量，對應購買單位等），銷售人員的信息（職工號，聯系電話，聯系地址，負責單號等），合作購買單位的具體信息（公司名稱，公司地址等） 我僅僅說了銷售部分所涉及的需求的，這是我想到的，希望對您有所幫助。