信息时代的数据质量
——战略性企业资源的关键

管政 2002/03/26

　　21世纪被大家公认为是“信息时代”，信息将成为最重要的产品。因而那些苦苦寻求竞争优势的企业必须收集和分析各种类型的信息。而且，根据这些分析结果所做出的决策将有助于新项目的实施。因此，21世纪将属于那些将信息用来作为一个战略性企业资源的企业。公司必须使用这种战略资源来作为改变经营管理模式、再思考工作方式，以及拓展内部业务流程至供应商、合作伙伴和客户的重要方式。

　　信息在创造竞争优势过程中的优势是至关重要的。然而，信息本身是不能创造竞争优势的知识。数据质量的保证对于创造竞争优势的信息而言是必需的。质量是一种统称，在信息时代应该具有相应的定义。从这一点来看，信息时代的质量主要指服务质量，主要由客户需求和更快、更准的客户问题相应来衡量；而且也指信息的质量，主要由适时性、准确性、可获取性来衡量。

　　最近出现在企业中，与客户数据相关的质量问题相关的论题主要为：以客户为中心、电子商务和企业级客户视图，其中每一点都与数据质量紧密关联。尽管它们具有不同的商业目的，但是它们都共享信息的来源。初始的数据来源于处理客户获取的“前台”系统。一旦数据进入企业内部，客户信息将对企业具有支持作用。部分数据也来源于“后台”系统，用来支持反馈给客户的产品和信息。本文的后面将讨论数据质量将怎样影响上面的三种观点。也讨论了怎样使用数据质量规划来积极支持这些论题。

　　你的直销和实施运作，与其他企业业务决策一样，需要依赖于企业获取的数据的质量

一、三个论题对数据质量的需求

　　1.以客户为中心

　　著名的数据仓库专家Doug Hackney建议到：“每一个公司最大的挑战是：尽可能与客户自身一样来了解每一个个性化客户关系。要实现此：首先需要收集在每一个客户接触点上的信息，遗憾的是，由于每一个独立客户接触点、在线分析处理（OLTP）系统、经常性人为失误的差异性，导致客户相关信息的质量不可避免地降低了标准。如果你没有遵守拥有准确客户特性的接触点数据规则，你将永远不能达到客户隐私维护和一对一关系的目标。因此，成功的‘以客户为中心’的企业必定拥有先进的信息质量系统、流程和能力。”

　　2 电子商务

　　Internet提供了一种除实体店面之外的提高收入和市场份额的机会。然而，一旦系统接受了Web表单的数据，接下来的挑战是，该Web信息与确保一对一营销的操作系统的历史数据的匹配性问题。

　　匹配数据让一个企业能够辨清新客户与老客户。这有助于获取过去资料，因此系统能够定制Web内容，并为特定的客户偏好定制特别的Web促销。而且，匹配信息如果促成了定单的实现，能够进一步加强了客户关系。因此在它匹配于先前的操作系统之前证实和改进数据质量起着关键的作用。

　　3.企业级统一客户视图

　　客户关系的核心是必须要解决IT问题。大多数组织存在客户信息，但它建立在不同的系统、不同的平台上。客户信息来源于多个方面，有直邮、Internet、Web表单、营销、销售、点击流数据、呼叫中心等等。公司合并进一步扩大了数据的复杂性，更不用提消费者具有17%的移动率。IT部门必须能应付这样一个现实：传统系统在产品相关流程上运作，而不在客户流程上，这加剧了不同客户数据来源问题的复杂性。

　　企业中每一个部门都有他们自己独立的数据源和数据集市。结果导致客户数据分散性和差异性。而且驱除所有这些传统系统也是不可能。IT部门需要找到一种方式来采用并提供一个统一的客户视图，用来作传统系统的最高层。

　　企业解决方案的目的在于最大可能的利用企业内所有可以利用的资产。而要想实现企业级解决方案，企业必须要创建一个跨越企业所有系统的客户视图。这对于实施一个企业级数据质量解决方案是重要的。目标是清理、标准化、提高和匹配现有数据。并合并数据。一旦全部完成，将数据合并到一个统一的企业系统中，便提供了一个统一的客户资料，从而让企业提高每一个与客户相关的决策。

　　数据质量是解决企业系统的最关键步骤和最重要的问题。在最近的数据仓库研究院的一项研究中发现，93%的回答者认识到用于企业创新的数据质量战略重要性。同样的研究也表明只有17%已经真正实施了数据质量战略。

二、何为客户数据质量？

　　客户数据质量成为统一与客户信息相关的组织的以客户为中心、电子商务和企业级客户视图论题的关键。然而一个潜在的问题是：如何定义客户数据质量，来让组织能够准确实施一个数据质量战略。客户数据质量是以逻辑的、有序的方式安排客户信息（该信息是经过清理、标准化、提炼的数据）的一种过程。该过程也结合相关的记录，以避免重复的条目。

　　为了确保客户数据的高质量，主要分为三步来完成，（一）、需要做的是检查每一个领域的结构和内容。在客户文件中定位个性化元素是很重要的。检查应当确保地址不能出现在“姓名”位置。或邮政编码不能出现在“城市”位置。该活动指被成为“分析”。在分析期间所检查的客户数据元素还包括：客户的性和名、职位、公司名称、企业和个人邮递地址、电子邮件地址、电话号码（企业、移动电话、传真）等。（二）、一旦分析的步骤完成，确立了数据的正确位置，下一步工作是数据修正。为了修正数据，很有必要使用成熟的算法和二级数据源，例如美国邮政服务的国家地址名称或国际邮政地址名称，来检查地址信息的有效性。（三）、完成了数据修正之后，对数据进行标准化是很重要的。标准化的工作在数据分析和修正的基础，来以数据兼容的方式安排客户信息。

三、企业前端：客户采集

　　在CRM、电子商务和ERP领域中，流程是建立在数据收集的基础上。数据可以通过多种接触点进入企业系统。在最初操作系统中的数据收集点将成为进入企业的客户数据网关。如果有缺陷的数据进入这接触点，它能够传输到所有的共享操作系统中，也包括决策支持系统。公司能够意识到一旦错误的数据进入系统，再想把它修正过来，其代价将是十分巨大的。在nformation Impact International公司的总裁Larry的书《改善数据仓库和企业信息的质量》中，他发现错误数据能够花费公司整个预算资金的10%-20%。在IT部，其修正错误数据的费用将达到预算的40%-50%。

　　避免这些额外开支的关键在于：阻止错误数据发生而不是修正产生的错误数据。阻止错误数据发生的成本是修正产生的错误数据成本的1/10。这种观念出现在全面质量管理（TQM）之后。在整个组织中管理数据质量需要一个基于标准的企业级方法。遵从标准有助于避免应用程序和系统的“报废”和重建。

　　前摄的数据质量开始出现在数据登入阶段。数据登入的合法性已成为保证数据质量的第一步。如今，技术使得在数据进入企业时就适时进行清理成为可能。

　　电子商务的发展也给数据质量增加了风险，客户所下的定单很容易出错，因为企业代表在细查定单有无拼写错误或是否遗漏地址信息时，不能和客户进行直接交流。而客户数据是关系的关键因素。不准确信息能够导致客户不愉快、客户不满意，甚至失去客户。数据质量软件能够适时阻止这种情况的产生。当在操作系统增加一个新客户时，它有助于确保数据的正确性。在错误数据刚进入接触点要比进入企业整个系统，对数据的修正要容易的多，并且成本也低得多。

　　客户数据可以从许多接触点进入企业

　　在客户采集中捕捉准确的信息可以降低不可信度，并且减少促销活动的成本。不可信来源于两个方面：一方面，它指用于促销活动的邮件由于不正确的信息而被打回来；另一方面，它主要针对优秀的客户服务。如果定单不正确或投递到错误的位置，你就不能获得优质的客户。在你完成销售后，你为了对客户有所反馈，需要正确的地址和全面的投递信息。如果定单是不可信的，客户保留将不可能得以实现。从长远来看，一个“前端”数据质量规划保护了企业数据库、优化了客户交互作用，并改善了客户满意度和客户服务。

　　CRM的重要性促成了许多复杂的客户信息处理技术的出现，以及商务智能技术得到了很大的发展，如数据挖掘技术和前端分析技术。CRM应用程序正成为客户交互作用的“心脏”。企业理解了管理整体客户的重要性，并依靠CRM应用程序来管理它们的客户数据。企业决策是基于进入到企业前端系统的数据的质量。例如，如果一个金融机构决定设立一个分支机构，它将需要准确的客户数据来选择最好的地点。客户信息对于该选择过程是重要的，并且获取第一手的准确数据对于制定战略义务决策是至关重要的。一个全端数据质量规划能保护你的企业数据库。该规划能够在系统获得新客户时清理数据，

四、进入企业：使用客户信息

　　在数据经过集成、合并处理后，就可以用于决策支持。企业要能够从许多数据来源中创建一个统一的客户视图。

独立的数据源

　　如今，企业应将成功建立在辨清、采集、保留和培养最有利润价值客户的能力的基础上。实施一个数据质量解决方案来清理并合并信息，以确保营销、商务智能（BI）和分析型软件（如数据挖掘）获得最好的效果。

　　企业项目失败原因最主要在于错误的数据。一个数据质量规划能够企业创新能够为用户创造价值。通过使用高质量的客户资料，直销活动能够有针对性，从而极大提高了客户响应率；还减少了活动开支，并降低了破坏客户关系的可能性。

　　客户的统一视图也可以以各种方式来改进客户服务。一个客户数据集市能够追踪并提供每一个客户交互作用的信息。在与客户接触时使用现有的数据，避免客户提供同样的数据。在客户视图内开发知识能够建立每一个交互作用，确保企业把握一个潜在的销售机会，以最恰当的价格为客户提供最恰当的产品或服务。理解客户与你的整个交互过程也能够在企业范围内改善一个部门的有效性。

　　从长期来看，高质量的客户数据能够确保公司最大化在ERP、CRM、BI和数据仓库上投资的回报。

五、企业后端：向客户交货

　　数据质量直接影响了企业交货时间和交货成本。交货是供应链集成的最后一步。供应链管理为了在购买商和供应商之间处理有效的货物或服务流。其目标是优化设计、规划、生产并交付产品或服务给最终的用户。

　　供应链管理者具有处理以下需求的巨大负担：

　　1.客户对更好服务、更多选择和更低价格的持续需求。

　　2.零件和产成品需要在世界上任何点之间来回装运。

　　3.竞争的持续升温。

　　4.管理者所使用的信息技术的持续发展。

　　有一些关键因素可以来确保供应链管理者能够处理这些需求。其中有两个在数据质量中尤为重要，可以被看作一个普遍的趋势。首先需要高于一切的、普遍深入的聚焦客户。在供应链的每一个活动上，理解客户最终需求并将其落实到决策制定中是至关重要的。其次表现在技术的作用上。数据和信息必须能够在整条供应链上实现共享，这显然离不开技术。

　　交货是一个主要的客户接触点。Internet作为一个经营业务工具的不断发展，促使公司在新的电子商务创新上投入了成百上千万的美金。形式和工具尽管发生了变化，但本质是不变的。我认为在传统商务中最重要的因素同时也是电子商务中最重要的因素。这些因素关键是管理客户关系和管理库存。

　　传统商务与电子商务的一个不同点在于：电子商务中的客户经常需求即刻的效果。因此，电子商务经常可以确保客户在下定单的同一天收到货物。即使不能实现当天交付，客户也期望获得有关产品何时装运的信息的即刻反馈。适时的数据质量规划能够减少包裹丢失和不可信。软件可以自动纠正或预警客户错误信息。数据清理能够确保有效的装运地址。如果在后期处理错误数据将不能满足以快速为特点的电子商务时代的要求。

　　及时和准确的交付在供应链中存在一个特别重要的联系。它必然是判定供应商绩效的最重要的要素之一。这在电子商务和电子零售中更为正确。务必不要让错误数据使得交付流程崩溃。在客户采集期间所有的信息都来之于前端，如修正并合并姓名和地址，使得后端的运作更加流畅。而且由于不需要更昂贵的数据修正规划，因此削减了成本。它也可以迅速交付、避免不可信的负担；并且用快捷、准确和个性化服务让客户满意。

六、数据质量价值的总结

　　总之，知道你的客户是关键的。这种知识能确保你能培养一种与客户的关系，让他们成为回头客、老客户。其他公司或网站也许以与你同样的价格销售同样的产品和服务，很明显，价格已不再是决定竞争力的关键因素。关键在于一种基于便利、可靠、快速、准确、信任和集成的价值架构了客户满意；基于个性化、定制化的交互作用架构了客户关系。客户满意和客户关系是不同的竞争力因素。

　　很明显看出，数据质量已经成为当今全球经济一体化的大潮下具有竞争力的工具。一个确保客户数据质量的战略规划，开始于数据采集，将整合整个企业系统的高口径信息。客户数据的质量管理可实施于整个企业组织中，来协助每一个客户接触点，如呼叫中心、销售、营销、网站。这将有助于最大化ERP、CRM、数据仓库和商务智能环境。

　　客户数据是企业最具价值的资产。在数据质量管理上所投入的资金和时间，将在现在和未来得以高额的回报。

作者供稿 CTI论坛编辑