坦率地说当涉及到大多数数据问题时那些人是错误的

这可以成为在整个公司范围内实现效益的催化剂。 即使听起来很简单，实现起来也并不总是那么简单。尽管大多数企业领导者都知道高质量数据的重要性，但高管们 想要 和 拥有 之间似乎存在差异。 由 赞助的项 调查发现， 的 想要一个数据驱动的组织，但只有 的高管乐于质疑业务 和指标。 来自 个国家，包括技术和非技术领导者 好消息是，这项研究表明，投资于数据驱动的行为通常会转化为可衡量的、积极的影响和具有令人印象深刻的指标的业务绩效： 您的众多帽子之一是 数据分析师 吗？ 对于我们中的许多人来说，无论我们在公司中的角色如何，我们经常会戴上数据分析师的帽。

发现自己甚至在我们的 真正工作 开始之前就已经清理了数据。这种手动组织数据（也称为 数据整理 ）让许多公司考虑采用自动化和各种解决方案来减少手动任务，从而最大限度 尼日利亚号码 地减少人为错误的可能性。 在构建需求生成策略以推动价值时，请记住，不良数据可能会无意中助长同样糟糕的决策。这可能发生在任何行业、部门或各种职位中。在您的营销自动化解决方案中实现流程自动化之前，您需要保证数据是正确的。 无所事事的真正代价 公司认为通过推迟数据审计、更新数据卫生流程或。 与数字营销的许多方面一样 垃圾进，垃圾出 这句古老的格言也适用。来自系统的洞察力或分析的质量永远不。



会比输入的信息质量更好。数据质量必须满足公司的增长计划，否则，组织实现其目标的潜力将面临风险。 您对您组织在 中的客户数据的质量有信心吗？如果您的公司与今天的许多其他公司一样，您可能会将自己的信心水平置于 完全没有 和 视情况而定 之间。根据我们经常从客户那里听到的一些常见问题，我们设计了一个数据评估项目： 我们的 数据 特别是联系人、潜在客户和客户 杂乱无章。 我们甚至不知道从哪里开始清理我们的数据。 我们知道存在问题，但我们一直在拖延。 我们梦想着一些魔术来。