察或整合不同客户和市场数据以帮助管

公司内部拥有 (首席数据官)等人物已经是一个开始,但在缺乏组织、管理、治理和分析信息的连贯组织战略的情况下,这还不够。 在本文中,我们将向您展示一种新方法,使您能够创建强大的数据策略,并将其应用于多种类型的企业和不同数据成熟度级别。 数据策略:防御 攻击 单一来源,多种用语 数据策略:防御 攻击 我们提出的框架解决了两个关键问题:帮助企业明确数据的主要用途并指导他们进行战略管理。

与其他类型的常见方法不同这种情况下

需要通过区分公司可用于实施防御系统的数据和允许您实施攻击策略的数据来考虑数据。 防御性数据和进攻性数据的不同取决于它们所实现的业务目标以及您为引导业务实现这些 实验室电子邮件列表 目标而采取的活动。 防御性数据主要涉及风险最小化:它们用于涉及保险的活动、需要遵守的规则和条例(政府关于隐私的规则)、它们用于限制欺诈并创建遏制盗窃的系统。 数据防御还通过源的识别、标准化和权威管理,确保企业系统内流通的数据的完整性。

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攻击性数据侧重于支持业务目标例如增加利润

和客户满意度。通常,它们包括产生客户洞理决策的活动。 进攻性活动往往与更加以客户为中心的业务的公司更相关,尤其是销售和营销活解决方 BR 列表 案 数据架构有什么好处? 数据策略:拥有高质量数据的重要性 进攻数据还是防守数据?成功在于中间立场 新的号召性动。 此外,攻击性数据是不断更新且可以实时获取的数据。相反,防御性数据往往更加静态,因为它是由财务和法律问题形成的。


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