营销系统数据治理方案

⑴ 数据治理的应对型数据治理的缺点及其改进方案

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不精确的主数据。因此，这会降低多领域MDM方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、精确且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。应对型数据治理还会导致最终用户将数据管理团队看做“数据质量警察”，并产生相应的官僚化和延迟以及主数据仍然不干净的负面认识。这还将使得MDM方案更难实现它的所有预期优势，并可能导致更高的数据管理总成本。此方法的风险是组织可能以“两个领域中的最差”而告终，至少部分上如此–已在MDM方案中投资，但是只能实现一些潜在优势，即在整个企业内获得干净、精确、及时以及一致的主数据。有三个方法可超越应对型数据治理。1.用户将数据直接输入到多领域MDM系统中：用户使用界面友好的前端将数据直接输入到多领域MDM系统中，但是他们的新记录和现有记录的更新留在暂存区域或保留区域，直到数据管理员审核和认证为止。这之后MDM系统才接受插入或更新，以便进行完整的整理、匹配、合并，并将“最佳记录”发布到企业的所有其他应用程序。此方法好过将一个完全不同的应用程序（例如CRM或ERP系统）作为“录入系统”，但是它仍然会出现延迟和效率低下。尽管存在这些缺点，使用暂存区域确实解决了大部分问题，例如不用强制执行重要属性的录入或在创建前不必进行彻底搜索。此外，由于我们并不受传统应用程序或现代CRM或ERP应用程序如何处理数据录入功能的影响，通过不对应对方法进行批量数据移动，我们还大大缩短了时间安排。2.用户输入直接传送到多领域MDM系统中的数据：在外面输入新记录或更新，但是会立即传送到MDM系统，以便自动整理、匹配和合并。异常或例外传送到数据管理员的队列，几个管理员便可支持最终用户。这是第一个主动方法的改进，因为我们利用MDM系统的业务规则、数据整理和匹配功能，只要求管理员查看作为整理、匹配和合并流程的例外而弹出的插入或更新。3.用户使用特定于数据治理的前端输入数据：第三个方法是允许最终用户直接录入到多领域MDM系统中，但是应使用专为主动数据治理方法而设计的前端。可专门为最终用户数据录入设定屏幕，您可利用功能齐全的MDM系统允许的自动化、数据整理、业务规则、搜索和匹配等所有功能。因此，不必首先将数据输入到MDM系统的暂存区域中，并且您不需要系统外的单独工作流应用程序。

⑵ 企业怎样建立完整的数据治理体系

大数据智能时代，管理不再是传统的做法，一套完善的数据管理体系是企业长远要生存的必须择决。我们的生活已经离不开大数据，企业的数据管理不仅能提高员工的工作效率，提高员工的积极性，管理成本也是大大的减少，又能实现管理轻松，解放老板！

那怎么样才能建立和制定完善的大数据制度标准化？其实很简单，在原来的企业架构上导入数据积分管理即可，不必大刀阔斧的改革，方便省时。怎样做？首先根据每个不同部门、岗位、职责等制定标准的积分规则，如下图

在积分管理系统上根据分类，设置企业文化、工作职责、规章制度、能力等积分规则。例如企业文化规则的制定：

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导入规则后，就可根据每个的员工的所作所为点击加入积分，自动录入自动汇总排名，每个员工有自己的账号，实时了解积分状况，起到相互攀比，相互激励的作用，积分跟升职、奖金、涨工资、福利待遇、评奖评优，甚至可以跟一切奖励机制挂勾。更可配合薪酬制度一起使用

A.将工资细分模块，根据目标完成度，发放相应工资，充分激励能者多劳，减少企业闲耗。

B.根据不同职位，设置不同比重的薪酬架构，最大程度激励员工积极性。

C.每个职位的绩效考核，必须有明确的数据指标作为标准，以结果为导向，员工的激励与压力并行。

当然薪酬设计要掌握平衡点，这个很重要。

积分有多样的换算方法，有按产值、按天数、按事件等换算方法，符合多样的企业使用。

员工的行动有数据指引，做的好的奖励积分，鼓励员工再接再厉，是认可员工的最有效做法，员工做错了实行扣分提醒教育，比扣钱更容易接受，毕竟积分可以再挣回来，积分越高，员工的成就感越强，地位越高，归属感越强，这是金钱无法做到的另一优点。数据化积分管理公示平台可对公司的运营状况了如指掌，支持移动端，实现轻松管理，解决了传统的人盯人管理的困境，解放老板却又业绩提升。时代变迁，各行各业的企业转变传统管理，引入数据化积分管理，利用积分激励员工争着做事、多做事，帮助公司有效管理！

⑶ 国内能做数据治理的公司

国内能做数据治理的公司

数据治理（DG）是增长最快的学科之一，但在定义数据治理方面，许多组织都在努力。

Dataversity称DG是“有助于确保组织内数据资产正式管理的实践和流程。”这些实践和流程可能因组织的需求而异。因此，在为组织定义数据治理时，考虑推动其采用的因素非常重要。

定义数据治理：期望的结果

在定义组织范围的DG计划时，一个好的起点是考虑所需的业务成果。这种方法确保所有相关方都有共同的目标。

过去的Data Governance 1.0示例主要涉及对数据进行编目以支持搜索和发现。这种方法的本质，加上DG计划通常在没有来自更广泛业务的投入的情况下孤立于IT部门的事实，意味着这种做法经常难以增加价值。

如果没有来自更广泛业务的投入，数据编目过程就会缺乏背景。通过忽略包括组织的主要数据公民 - 那些管理和/或利用日常数据进行分析和洞察的公民 - 组织数据经常受到重复，不一致和质量差的困扰。

现代数据驱动业务的本质意味着这些数据公民遍布整个组织。此外，许多关键数据公民（认为数据使用的增值方法，如数据驱动营销）并未积极参与IT部门。

正因为如此，Data Governance 1.0计划在令人沮丧的频率上失败了。

当然，对于将监管合规性确定为数据治理驱动因素的组织而言，这是个问题。考虑到数据驱动型业务的本质 - 不断捕获，存储和利用新数据 - 满足合规性标准不能被视为一次性解决方案，因此数据治理无法排除优先级并且不得不失败。

即使那些设法无限期地维持输入数据治理需求水平的企业，也会发现Data Governance 1.0方法需要。在监管合规性方面，缺乏与数据治理1.0相关的背景，以及导致的不准确性意味着潜在的严重数据治理问题可能毫无根据，并导致对违规行为的影响。

我们建议组织在实施DG时，不仅要将数据编目和合规性视为预期结果。在数据驱动的业务环境中，数据治理发现其作为增值计划的真正潜力。

将数据治理所需的业务成果确定为增值计划的组织也应该考虑数据治理1.0的缺点，任何未将增值视为业务成果的组织都应该问自己“为什么？”

许多21的最大市场干扰的ST世纪已经数字精明的创业公司具有强大的数据策略-想制作的Airbnb，亚马逊和Netflix。如果没有高数据治理标准，这些公司就无法对其数据充满信任，无法自信地采取这种数字优先战略，使其难以管理。

因此，在数据驱动的业务时代，组织应该考虑数据治理2.0战略，DG将成为一个组织范围的战略计划，从IT范围中解除实践。

这种对数据治理的协同作用本质上涉及数据在治理过程中的最大受益者和用户，这意味着数据编目等功能可从更大的背景，准确性和一致性中受益。

这也意味着组织可以更好地信任他们的数据，并更有把握地满足监管合规性的标准。这意味着组织可以通过更准确的分析和分析方法更好地响应客户需求，从而提高满意度。这意味着组织不太可能遭受数据泄露及其相关损害。

⑷ 在数字营销过程中，如何收集数据并有效管理数据

你需要的是一个纯技术供应商，或一个平台，比如Chinapex。
这类平台不专注于任何特定的营销渠道，但作为基础设施，可以通过数据或业务逻辑去“粘合”生态系统，完全中立开放。
有能力连接到生态系统中的各种渠道、系统和供应商。
此类平台不销售媒体库存或数据，纯粹从企业客户角度制作产品和解决方案，主要基于产品及其周围的服务收费。

⑸ 如何构建数据治理模式中的职责体系

1 、随着大数据热潮的不断兴起，数据资产概念已经被越来越多的企业所接受，大部分企业开始重新审视自身所拥有的数据，对内加强数据对于公司业务模式创新、流程优化、精细化营销等场景下的应用，对外探索各种数据价值变现的途径，为公司在市场化竞争的环境下提升竞争力提供支撑和助力。在这个背景下，数据治理的概念也引起了越来越多单位的重视，特别是金融、通信和能源等国内信息化相对领先的行业，这些行业中的大部分单位已经把数据当做一项重要资产来进行管理，从组织、制度、流程和技术等多个方面入手展开数据的汇总、管理和应用的工作。
2、相关数据治理理论以及职责体系的定义
2.1 DAMA数据治理体系
国际数据管理协会DMBOK一书中对数据治理的定义如下：“数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。数据治理指导其他数据管理职能如何执行，是在数据管理之上的更高一层的规划和控制”，从中可以看到DMBOK把数据相关的活动划分为数据治理和数据管理两部分，其中数据治理重点关注于整体制度的规划、监控和执行，用于指导和规范数据管理工作的开展。而数据管理工作是针对数据运营和操作所展开的日常活动，例如：数据架构设计，数据标准和数据质量管理等等。
数据治理处于数据管理的核心位置，包括了数据战略、组织和角色、政策和标准等等，在组织和角色方面，DMBOK提出了数据治理的“三权分立”模式。数据治理包括立法职能（策略和标准）、司法职能（问题管理）和行政职能（管理、服务与合规）：数据治理机构的职责包括设置策略、标准、架构和规程，以及解决数据相关问题。数据管理组织的职责包括：管理、监控和执行数据政策、标准和程序，协调、维护和实施数据架构。如图1所示。
在这个模式中，DMBOK强调数据治理的立法司法和执行之间的独立和相互制衡，这是数据治理模式三权分立中的关键点。DMBOK明确提出了首席数据官、数据治理委员会、数据治理办公室、数据管理管理专员等概念，对企业数据治理工作的开展起到了很大的推动作用。但是DMBOK对于三权分立模式如何在企业中落地实施着墨不多，这也需要根据企业规模、管理模式方面的特征来进行具体的落地实施。
2.2 DGI数据治理体系
数据治理研究所（DGI）提出了数据治理的简单定义和复杂定义。简单定义为，数据治理是对数据相关事务行使权力并进行决策的一系列活动。复杂定义为，数据治理是关于数据信息的决策权和责任制的体系，并按照共同约定的体系模型落地实施。该模型对数据信息的相关环境、人员、时间和方法、行动都进行严格、明确的定义，实现正确的人员在适当时间对合适环境中的相关数据，按照定义的方法采取必要的行动，确保数据满足规范要求。
在数据治理组织方面，DGI认为一个公司的数据治理组织主要有以下三部分组成：
（1）数据利益相关人：有可能影响数据或者被数据所影响的任何个人和团体，例如：数据架构团队、业务团队，DBA等等。
（2）数据治理办公室：数据治理日常运行的沟通、协调机构，需要推动相关制度的落实、监控日常工作开展情况，推动问题的解决等。
（3）数据管家团队：负责各自领域数据的管理工作，制定数据的业务规则，采集数据和应用数据来支持工作，并负责自身数据相关质量问题的解决。
2.3 非侵入式数据治理体系
Robert S.Seiner是国际数据治理领域的知名专家，根据对数据治理领域常见痛点的总结，结合自身数据治理经验的总结，提出了非侵入式数据治理模式《Non-invasive Data governance》，这种模式强调一种自下而上的数据治理方式，和DMBOK、DGI等方面的模式有显著区别，并在国际上有很大的影响力。
非侵入式数据治理模式的主要特点如下：
（1）数据管理专员是根据当前的工作职责而识别出来的，并对其工作职责进行规范化，而不是让他感觉到给他增加了新的工作任务。
（2）在现有的策略、流程和方法之上增加数据治理控制的功能，而不是引入新的流程或者方法。
（3）数据治理是统一支持企业范围内所有的数据集成、风险管理、商业智能和主数据管理等活动，而不是在各自的领域施加不同的控制。
（4）需要让高层领导者了解这是一种实用的、对现在没有改变的，高效的数据治理模式，可以协调数据所有者之间的关系，强调把数据当做企业资产进行管理的方式，而不是构建一套独立的数据治理机制。
（5）非侵入式数据治理模式的关键点是高效的沟通，并且能够充分利用已有的优势。
在这种模式下，整个数据相关的角色包括操作层的数据管理专员、战术层的主题域数据管理员、战术层的数据管理协调员、战略层的数据治理委员会、战略层的指导委员会、数据治理团队、数据治理合作伙伴等七类角色。
这些组织角色的设置和DMBOK中的设置有相似之处，但是在非侵入式数据治理体系中更加强调这些角色的建立是根据其当前工作职责的识别来制定的，不是新增或者重新招聘，这些角色中除了数据治理团队之外，其他角色都是兼职人员。
3 实践中的数据治理模式以及职责体系
数据治理相关理论对数据治理相关的职责体系进行了描述，但是企业应该如何构建职责体系没有涉及，在实际的应用场景中，特别是国内的企事业单位，大部分都是自上而下的方式来构建各自的数据治理职责体系，更多的是参考DAMA数据治理体系中的结构设计，对于非侵入式数据治理体系这种模式国内的实践案例不多。
数据治理职责体系在国内企业中主要存在两种类型四种模式：
（1）实体组织类型：独立数据管理组织模式，IT部门下属数据管理组织模式。
（2）虚拟组织类型：IT部门牵头的虚拟数据治理组织，业务部门牵头的虚拟数据治理组织。
3.1 独立的实体组织
独立的数据管理组织模式是把数据业务化的一种方式，针对数据这一企业资产设立独立的部门来集中进行数据资产的运营和管理。这种模式是完全脱离IT部门再重新建立一个独立的数据管理部门，统一负责数据架构、数据标准、数据质量和安全等方面的管理，并且对IT部门建设项目中的数据需求、设计和变更进行管理，确保新建项目中能够满足公司数据管理方面的要求。同时，有的公司也会把数据分析、数据运营变现的工作放在数据管理部，从而可以把数据管理部门从成本中心转变为利润中心，实现从数据到利润的变现。
这种模式强调数据管理部和技术部之间的平衡，有利于制定独立的数据管理政策和保证相关政策的落地实施，同时明确了公司数据管理运营权限的归属部门，有利于打破数据的部门壁垒，可以促进数据价值的发挥。同时，由于数据管理部门不仅仅是进行数据管理，同时也可以进行数据分析和变现的工作，业务价值比较容易体现，对于提升自身数据团队人员的积极也有很大帮助。
3.2 IT下属的实体组织
由于数据是信息系统的附属物，随着信息系统建设的逐渐成熟和稳定，很多公司为把信息化的重点逐渐转移到数据的管理和分析应用等方面，而信息科技部门往往被认为是最了解数据的部门，因此很多公司会在信息科技部门下面成立独立的团队来开展数据管理的工作。这种模式很多的是问题驱动式的，由于数据分析应用过程中面临的数据问题越来越多，迫切需要进行管理，而数据在公司内部的战略位置还没有非常高，所以会选择在IT部门下设独立的数据管理部门，在制定数据管理政策和标准的同时，推动数据质量问题的处理，可能还会承担数据维护的工作。
这种模式下数据管理部的人员出自于信息科技部门，对信息系统就非常熟悉，了解存在的数据问题，和项目人员的沟通交流很方便，相互之间也很容易协作。但是，经常会出现以技术的视角来考虑数据管理的问题，很多数据政策、标准的落地实施常常会妥协于项目实施时间、成本等方面的约束。
3.3 IT牵头的虚拟组织
由于成立实体的数据管理团队对组织架构的冲击比较大，特别是国内的央企和行政事业单位，因此成立虚拟的数据管理组织就成为很多企业采取的模式。信息技术部门往往会极力推动数据治理组织的建设，希望通过公司高层领导的支持，加强公司业务部门在数据管理工作过程中的参与度。而由于IT部门更了解信息系统，更了解技术，理所当然的就成立了由IT部门牵头的、各业务部门参与的、虚拟的数据治理组织。这种模式会参考DAMA数据治理组织的模式，设置数据治理委员会、数据治理办公室，业务数据管理员等架构模式，其中数据治理政策的制定、推动实施、监控和协调等主要工作会落实在数据治理办公室，数据治理办公室由IT部门负责落实和管理，在IT部门中有可能会指定全职的人员来进行协调和管理的工作，其他的大部分人员都是兼职的。
这种模式的优点就是对组织架构的冲击比较小，建立成本较小。虚拟组织很容易建立，但是推动数据治理相关制度具体落地执行的难度非常大，业务部门的参与度不高，数据治理的业务价值也不容易体现，因此针对这种模式，建议数据管理部能设置专职的数据管理角色，业务部门的工作职责要能够落实到岗位描述中。
3.4 业务牵头的虚拟组织
这种模式是对第三种模式的演进，由于国内很多企业IT部门都是相对弱势的部门，话语权不强，导致数据治理的制度、标准很难落实，为此，很多企业建立数据治理组织的时候会选择一个强势的业务部门牵头，IT部门配合的模式，例如银行的风险管理部门、财务部门等等。
这种模式下由于业务部门对于数据的需求和痛点很了解，比较容易体现数据治理的业务价值，同时，由于部门话语权比较强，相关的政策、标准和措施比较容易落地执行。缺点就是牵头业务部门需要平衡本职业务工作和数据治理工作的投入，同时，由于对信息技术和数据没有那么了解，往往需要增加专职的数据管理员。
4 云南电网数据治理职责体系实践
云南电网数据治理组织采用IT牵头的虚拟组织形式。数据治理委员会职责由网络与信息安全领导小组履行，数据治理管理办公室职责由网络与信息安全领导小组办公室履行。在信息部下设置数据治理业务专员，在信息中心下设置数据治理技术专员，其他各业务部门设置数据联络员。
4.1 数据治理委员会工作职责
在数据战略层面：主要负责监督数据战略和数据政策的实施和执行情况，监控数据风险。
在数据管理层面：主要负责公司数据战略的目标和策略、数据体系规划、数据政策制度、数据质量、数据标准、数据需求等数据领域的重大事项审批以及监督评价。
具体职责包括：
（1）对重大数据治理相关事项进行决策，监督数据治理相关工作的开展；
（2）审批公司数据治理工作考评方案，并监督考评结果；
（3）定期向董事会报告公司数据治理相关工作情况。
4.2 数据治理管理办公室工作职责
数据治理管理办公室是公司数据治理工作的直接领导与组织部门，负责数据治理相关各领域、各环节的决策支持、监督执行和组织落实。其主要职责包括落实数据治理决策层分配的工作，制定并审议数据治理相关工作流程和各项制度，组织推进公司各部门及基层单位开展数据治理工作。具体职责包括：
（1）审议数据治理工作相关的制度和细则及工作流程；
（2）指导数据标准的编制、执行、变更、复审的协调、决策等管理工作，审查数据标准相关方案，审议数据标准相关的重大事项等；
（3）定期向数据治理决策层汇报公司数据治理工作情况；
（4）负责审议并指导数据治理执行层工作并听取汇报；
（5）指导数据治理工作考评方案制定，并检查数据治理工作评结果。

⑹ 企业销售管理系统数据库设计。求需求分析。

企业需要销售产品的具体信息（生产成本，售价，单位等），销售单信息（销售单号，数量，对应购买单位等），销售人员的信息（职工号，联系电话，联系地址，负责单号等），合作购买单位的具体信息（公司名称，公司地址等） 我仅仅说了销售部分所涉及的需求的，这是我想到的，希望对您有所帮助。