业务中断给数据领导者敲响警钟
数据辩护 业务中断、中断、停运、崩溃、惨败——随便你怎么称呼它们。其成本——从收入损失到声誉受损——可能非常高昂。组织无法控制的外部事件可能会加速或加剧问题，但它们很少是根本原因。但并非所有业务中断都令人意外，有些中断是可以缓解或完全避免的。业务中断通常是由于多年来在缓解已知风险或自动化手动流程方面拖延所致。
企业依靠IT基础设施来提升业务绩效，因此，当出现大规模干扰时，IT被视为罪魁祸首也就不足为奇了。但仅仅关注技术和基础设施就足够了吗？答案是否定的。企业需要采取以数据为中心的IT现代化方法，首先投资数据，然后围绕数据构建IT应用程序。简而言之，数据才是最重要的资产，而不是技术。
为什么我们不相信我们的数据？
我曾多次遇到客户，他们因为对数据缺乏信任而难以实现IT投资的价值。我们的数据顾问经常听到这样的说法：数据质量问题是B2B企业普遍面临的问题。其中一个特别的痛点是跨平台数据的准确性和一致性。
为什么会这样？IT现代化“技术优先”的趋势是关键因素，它催生了像弗兰肯斯坦一样庞大的应用程序，这些应用程序彼此之间无法通信。当团队无法轻松访问客户、供应商和合作伙伴的关键数据时，最终会导致手动操作和数据孤岛。不久之后，高层领导开始质疑那些原本应该简化和标准化数据使用的IT投资的价值。
如果您的团队不信任他们的数据，或者更糟的是——他们信任但数据错误——那么企业将付出代价。企业可以通过采用以数据为中心的 IT 现代化方法避免这种情况，最终节省时间、金钱和资源。
第十份年度 B2B 报告中的主要相关数据挑战
资料来源：邓白氏第十份年度 B2B 销售与营销数据报告
如何成为“以数据为中心”的企业
以数据为中心意味着企业文化重视数据，而非仅仅关注单个应用程序和服务的采用。这意味着组织的文化鼓励团队成员以数据为导向，并利用工具、分析和指标来支持他们的决策。数据被视为企业资源，不鼓励数据孤岛，数据治理是一项团队工作。客户和供应商的数据被优先处理、掌握和管理；组织拥有在所有平台上普遍接受的定义和属性，使它们能够相互沟通。
什么是良好的数据质量？
虽然数据质量的某些维度很重要，例 海外数据 如准确性、完整性、及时性和一致性，但 衡量数据质量的最终标准是数据是否满足业务需求。以数据为中心的组织将其用例映射到支持这些用例所需的数据，并实施治理以对数据质量进行基准测试和长期跟踪。以下是一些需要考虑的用例问题：
您的数据是否支持您的市场进入策略？
是否有关于您最关键数据（客户、供应商和合作伙伴）的共同认可的定义，以使应用程序和部门（和人员）能够相互通信？
您是否为销售、分 您如何吸引专业自由职业者竞标您的项目？ 析、财务、风险、合规和营销等关键职能领域提供企业可见性？
需要使用数据的人是否可以轻松访问您的数据？
在这些用例中，指标对于确保支持它们所需的数据准确、完整、及时和一致至关重要。
成功实现 IT 现代化的三个秘诀
1. 在 IT 现代化工作之前评估数据健康状况
在实施 IT 现代化计划时，通常的做法是在将数据迁移到新平台或应用程序之前进行清理。但清理工作往往事后才被考虑——它在项目后期才开始，没有足够的时 电话带领 间、预算和资源来充分评估和清理数据。清理工作需要企业主的参与和反馈，并且通常需要开展调查工作，以识别并纠正上下游数据质量问题的根本原因。如果不尽早并经常进行调查，数据问题就会对实施时间表和应用程序本身的完整性造成风险。所以，不要再拖延了；尽早开始处理数据。
2. 不要孤军奋战
在我的职业生涯中，我支持过许多IT现代化项目，包括MDM、CRM、ERP以及无数其他三个字母缩写的应用程序。但我合作的客户通常是第一次进行IT现代化项目。他们不知道自己不知道什么；他们知道自己被要求做什么，但却不知道从哪里开始。这时，我建议与邓白氏（Dun & Bradstreet）等第三方数据提供商合作，以获得客观的数据视角。
与第三方合作可以节省时间和金钱。第三方不仅会客观地评估您的数据健康状况，还会根据其与众多客户合作的集体经验，提出需要避免的陷阱和可采用的最佳实践。对于那些甚至可能尚未就客户定义达成一致的组织来说，实体解析、重复数据删除和账户聚合是尤为复杂的概念。
3. 确保您的数据符合用途
如果数据无法支持您的用例，那么拥有高质量的内部数据是不够的。例如，如果您被要求支持基于某个行业的垂直市场进入战略，您需要了解现有客户和潜在客户所属的行业名称或代码。虽然您可以自行收集行业信息，但也存在一些缺点。这些缺点包括：耗费资源和时间；数据可能受到创建者的主观偏见；以及维护难度大且成本高昂。行业分类是许多第三方数据提供商提供的现成属性，并附带既定的数据治理标准和维护实践。购买行业数据（或其他细分、风险和行为数据）的商业案例是实现用例并为您的 IT 项目取得成功奠定基础的最快、最经济、最客观的途径。
数据是基础。无论是试图提升业务绩效，还是应对代价高昂的中断
最终决定因素是数据，而非技术。从可信数据入手并维护可信数据，才是从技术中获取投资回报的正确途径。
邓白氏数据咨询服务团队首席顾问艾米·库珀 (AMY COOPER) 在数据管理领域拥有 30 年的丰富经验。在邓白氏和 Gartner 的职业生涯中，艾米曾与全球一些最复杂的组织合作，为企业以及销售、市场营销、分析、供应和财务等职能部门的主数据计划提供支持。