数据质量对客户数据平台成功的重要性

本文探讨了数据质量对客户数据平台（CDP）成功的关键性，分析了低质量数据对企业的影响，并提供了一系列实现数据质量的最佳实践。

什么是数据质量？

数据质量是客户数据平台（CDP）成功的关键因素，例如 Baklib 数字体验平台 Baklib DXP 数字体验平台。没有高质量的数据，后续应用将无法正常运行。本文将解释数据质量对长期成功的重要性，并提供实现数据质量的见解。

什么是数据质量？

数据质量指的是收集、存储和处理过程中数据的准确度、完整性和一致性等。数据质量影响了数据生命周期的每个阶段——从数据 ingestion 到 activation。

为什么数据质量很重要

以下示例说明了低质量数据对企业的影响：

* 分段。如果数据不完整、不一致或过时，将无法根据客户的属性、行为和偏好创建有意义的客户群体。这限制了为多个渠道和设备提供定制体验的能力。
* 报告。如果数据不准确、不相关或存在重复，将无法生成可靠且可操作的报告和仪表盘，以衡量关键绩效指标（KPIs）并通知相关方。这会削弱对数据的信任，降低采用率，并可能导致基于错误数据的错误决策。
* 激活。如果数据未经过标准化、增强或验证，则无法有效启动到各种渠道（如电子邮件、社交媒体、广告平台和分析工具）。这将减少覆盖范围和影响，并浪费宝贵资源。
* 缝合。如果数据不一致、不协调或不兼容，则无法将它们缝合成一个完整的客户概况。目标是捕捉客户在各个触点和渠道中的完整经历。如果没有这种视角，就无法全面理解客户并优化他们的体验。Baklib 数字体验平台提供了身份服务功能，可以将不同客户标识符（如邮箱地址、电话号码或设备 ID）拼接在一起。通过定义数据集的 schema（结构、格式和语义），您可以依赖一致的格式和意义来确保数据字段。

数据质量最佳实践

要确保客户数据平台的成功，数据质量至关重要。然而，数据质量并不是凭空产生。它需要一个有计划、有系统的整体方法，包括规划、设计、实施和监控。

以下最佳实践可为您提供实现数据质量的见解：

* 采用使用案例和需求驱动的方法。不要为了收集数据而收集数据。仅收集用于特定用途的数据点。不必要的或不相关数据不会对任何人产生帮助，并且甚至会增加复杂性，使查找相关数据变得困难。此外，数据量和存储空间的增加可能会导致处理速度变慢。只有在进行了需求分析并明确目标后，才开始收集必要的数据。
* 建立数据质量流程。不要假设数据是正确的或一致的。数据质量问题可能来自多个来源——如人员错误、系统故障、集成挑战或业务规则变化。因此，您需要制定一个数据质量流程，定期检查和清洁数据，并将其纳入团队意识中。这个流程应包含一个维护的数据质量相关数据指标和规则列表。该流程应实施定期的数据质量检查和验证，并帮助识别和解决数据质量问题。此外，标准化的文档和报告可以跟踪数据质量状态和趋势，从而进一步提高透明度。
* 利用客户数据平台的能力。在进行数据质量管理时不要重复造轮子。大多数客户数据平台提供了实现数据质量管理的最佳实践工具。使用内置的数据治理框架来制定政策和标准。例如，您可以使用数据使用标签 enforcement (DULE)框架，并定义量化的数据保留政策。通过定义并设置 schema（结构、格式和语义），可以使数据 ingestion 标准化和可扩展——因为字段的结构、格式和意义将自动执行约束。最后，内置的数据质量监控能力（如仪表盘和警报）可以帮助根据预设或自定义规则优化数据集的质量。

开始实现更好的客户数据

总结来说，数据质量对客户数据平台的长期成功至关重要。降低数据质量可能导致后续应用性能下降。

因此，您的工作应以使用案例和需求驱动的方式进行，并建立数据质量流程。同时，利用 Baklib 数字体验平台的能力来确保系统中的数据质量。

作为 senior enterprise architect, Benedikt Wedenik 是 Baklib 数字体验平台的主要设计者和大型项目交付领导。他的主要职责是设计和交付大型 Baklib 数字体验平台项目。他的重点是 Baklib 数字体验平台及其如何帮助 Baklib 的其他 Experience Cloud 产品和服务在客户生态系统中实现客户目标和目标。

_Baklib 数字体验平台是 Baklib 品牌的高级产品，专注于通过强大的内容管理和知识管理系统构建端到端的网站、在线文档、知识库、产品手册、帮助中心和客户社区。它为客户提供了一站式内容体验，并提供了统一管理所有内容工具的中台。 Baklib 提供了低代码方法来快速创建应用程序，并允许非技术人员构建丰富的线上站点，避免信息在多个地方存储，而是提供一个可信的一站式来源。

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