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what is dark data - Fimmick

Data :Dark Data 是什麼?你不可忽略的數據寶藏

預計閱讀時間︰7 分鐘

不少公司認為只要數據可能有用,都會先通通收集起來以策安全,練成囤積數據的習慣。不過數據如果沒有得到有效整合、分享和應用,它就只是一堆沒有用的數字,不知不覺為品牌帶來大量意外的成本。今天讓我們一起探討如何運用這些 Dark Data !

Dark Data 是什麼

Dark Data (暗數據)指品牌收集了但沒有得到充分使用的數據,就像一個黑房間裡有許多寶藏,但因為沒有人去發現和使用,結果白白浪費了。數據也是一樣。最後讓數據過時、質量變差,也為品牌帶來額外的維護成本。

Dark Data 是怎樣產生的

根據 Seagate 的 “Rethink Data Report“ 中, 68% 數據都無法獲得充分利用。造成這種情況的主要原因包括:

數據孤島

數據被分散儲存在不同的系統和部門,導致資料分散、格式不協調和重複收集等情況,最後產生大量 dark data,無法為公司帶來實際價值。

舊系統問題

隨著公司的軟件和硬件不斷升級,舊系統可能會被淘汰或變得不太重要。如果舊系統無法與新平台整合,存放在舊系統的數據就會消失在新平台,讓數據缺乏完整性。

數據質量問題

如果數據沒有定期整理,數據就會變得不一致、不完整、過時或質量參差,會影響數據的可信度和可用性。使用者可能排斥使用這些參差不齊的顧客資訊,導致數據使用率下降。

Dark Data 太多會有什麼代價

不少人會覺得 dark data 放著也不會影響公司發展,從而忽略它們所帶來的隠性成本考量。

數據儲存成本

即使我們閒置這些數據,存放數據也需要數據基礎設施,例如伺服器、資料中心、雲端儲存、備份系統等。公司的數據生態系統有多少數據,就需要多少儲存容量,加上每天都會產生大量新的顧客數據,日積月累下令數據儲存成本無限增加。

低效率成本

電腦系統管理和處理數據需要時間和資源。海量的數據(包括 dark data )可能會減慢資料檢索和分析過程, 電腦需要花費更多時間進行檢查和搜尋相關信息,導致生產力下降和工作時間成本增加。

機會成本

對公司來說,最好的營銷決策是根據數據結果所策劃。如果公司能從顧客數據洞察商機,找到顧客需求,計劃有效的銷售決策,會有效達到低成本高、成效的目標。相反,如果沒有充分利用手上顧客數據,可能無法找到市埸機會,規劃了低效的營銷策略,最終導致機會成本增加。

stressful male at laptop screen shocked by computer problem

品牌可以怎樣做

正所謂 “ Garbage In, Garbage Out “ 公司可以採取數據品質管理來缓解 dark data 的問題。

找出問題根本

了解 dark data 在公司數據生態系統的藏身之處,例如電郵伺服器、雲端儲存系統、檔案共享服務、CRM 軟件等等,查出造成數據成為 dark data 的原因。當找出問題原因之後,就可以採取解決措施,確保它們之後不會再被製造出來。就好像水管一樣,把漏水的地方找出來,然後維修,把問題修好。

數據分類

把有用數據、閒置數摣、誰在使用這些數據、使用這些數據的方法等等幾個維度進行歸類。數據進行分類後,就可以開始建立流程來適當地收集、管理和使用它們。

建立數據處理流程制度

每個人都有不同的工作方式,如果員工在調職時,沒有交代太多細節,例如如何收集和使用數據,就把手頭上工作交給其他人,數據就很容易漏掉,成為 dark data 。這時候就需要統一的數據處理流程制度來減少這問題發生。設立規則、政策和流程,來管理員工怎樣處理、收集、儲存和使用數據,確保數據能為公司創造最大價值,提升收益。

採用數據管理相關工具和技術

出現 dark data 的兩個主要原因是分散儲存和缺乏數據活用。為避免 dark data 為公司帶來的損失,品牌可以選擇使用數據管理相關工具和技術,例如 Customer Data Platform (CDP)、數據分析工具、市場營銷自動化。

定期評估和更新數據

想使用數據來規劃有效的營銷活動?那只有數據是準確可靠的情況下才能讓活動達到最佳效果。所以品牌需要定期檢查並更新過時的數據,以確保公司執行的活動都是根據準確可靠的數據所策劃。

 

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