最佳的数据管理实践有哪些？做好这些的数据分析师简直是宝藏

数据的力量一直被忽视。这一次，让我们赋予数据与人类同样的民主权利，听听它会说些什么。企事业单位也要学习采用哪五种管理方式。这是译文。

代理商正试图用不同的方法来区分他们的产品。尽管他们在数据方面进行了大量投资，但几乎没有任何指导。以下是每个代理在不久的将来应考虑的五种数据管理实践，以保持与其他代理的相关性和差异性。

一、最佳的数据管理实践有哪些——拥有和控制自己的数据

长期以来，我们依赖于系统之间的点对点集成。只要我们把网络分析和搜索联系起来，输入到客户关系管理系统中，我们就会相信一切都是好的。然后它成为了团队中的一个综合项目。在花了数周时间从各种平台提取数据之后，它终于在那些凌乱的excel表中显示了一个不完整的视图。拥有和管理你自己的品牌数据将使你与品牌建立更深的信任。它还帮助数据科学团队不断挖掘新的见解，为客户带来附加价值。

二、最佳的数据管理实践有哪些——捕获最低粒度的数据

虽然聚合度量、摘要报告和表示仪表板很重要，但原始数据能够提供的价值是无法想象的，而且其中很多还没有开发出来。只要接触点的个数越多，就可以更详细地捕捉到每个交互的信息，有利于下一步的探索性分析，如建立自定义属性模型、重叠矩阵、分析趋势、识别模式、应用机器学习和人工智能等。

三、最佳的数据管理实践有哪些——外包整合

诚然，集成过程耗时且难以维护。数据格式和api每天都在开发，需要整个工程师团队跟上。同时，有许多公司专门从事数据集成，以降低集成过程的复杂性。找到一个能够提供可靠的数据收集框架和保证内置安全性的解决方案，并进行选择。

四、最佳的数据管理实践有哪些——建立可持续的数据平台

工程师很容易关注这些短期需求和缺陷，也很难看到长期计划。只有开发出能满足短期需求的特定应用程序或仪表盘，我们才能更进一步。专注于建立一个开放的数据平台，以跟上不断变化的需求。

五、最佳的数据管理实践有哪些——安全第一

客户端数据的安全性需要放在首位。在您构建的数据平台和您投资的解决方案中构建安全性。确保数据在传输过程中始终加密，在rest中加密，并且平台具有处理不同类型数据所需的所有合规性。

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