Mengekalkan Data Bersih dalam Oracle Salesforce Anda

Bagi kebanyakan syarikat, mengekalkan data bersih dalam organisasi Salesforce anda adalah serupa dengan kerja keluar untuk ramai manusia. Banyak syarikat menahan mendapatkan kebiasaan dari tanah, walaupun mereka mengenali manfaatnya. Orang tidak suka meluangkan masa untuk memastikan data bersih masuk ke dalam sistem, tetapi orang-orang yang sama cepat mengerang dan mengerang ketika mereka merasakan pelaporan mereka dalam Salesforce tidak tepat kerana data yang mereka tidak mahu bersihkan.

Apabila anda masuk ke dalam disiplin yang tidak meletakkan sampah ke dalam org Salesforce anda, anda akan terkejut apabila anda tidak mendapat sampah. Sama seperti mengubah tingkah laku apabila anda perlu mendapatkan lebih sihat, disiplin tentang data memerlukan masa, dan ia adalah satu kebiasaan yang berterusan untuk diikuti.

Biasanya, penentangan untuk mencipta strategi pembersihan data adalah disebabkan kekurangan kemahiran, anggaran, atau keduanya. Walaupun tanpa bajet untuk menyewa czar data yang berdedikasi, anda sekurang-kurangnya harus mengenal pasti seseorang dalam organisasi anda yang terperinci dan berorientasikan proses, dan mahir dalam mengatur dan mengklasifikasikan maklumat. Pastikan kumpulan yang mengambil tanggungjawab ini bekerja secara langsung dengan pasukan jualan atau pemasaran dan berada dalam kedudukan untuk menguatkuasakan pengangkatan. Biasanya tanggungjawab ini berlaku pada kumpulan jualan atau pemasaran, atau pada pasukan aplikasi perniagaan IT.

Sekiranya pengurusan tidak memahami cara memulakan inisiatif ini, mungkin analisis kos yang tidak aktif dapat membantu. Kenal pasti kos semasa syarikat anda dalam tidak menguatkuasakan data bersih di bahagian atas corong. Mungkin manusia tambahan diperlukan untuk data bersih secara manual kerana wakil jualan tidak akan. Mungkin analisis saluran paip dan wilayah mesti dilakukan dalam sistem lain (yang mengambil manusia dan produk tambahan untuk dibina). Kenal pasti berapa ramai manusia di sepanjang kitaran perjanjian terlibat dalam sama ada membersihkan data kemudian atau mengendalikan isu-isu perkhidmatan pelanggan yang disebabkan oleh mempunyai data pelanggan yang salah.

Apabila seseorang telah ditugaskan untuk menetapkan masalah data yang kotor di syarikat anda, anda memerlukan strategi data. Bergantung pada vendor data luar sahaja untuk menghasilkan strategi anda adalah berbahaya, kerana setiap syarikat mempunyai keperluan dan tantangan tersendiri yang tersendiri ketika menangani pelanggan.

Untuk menghasilkan strategi data anda, ikut garis panduan ini:

1. Tetapkan bagaimana anda ingin menyeragamkan data anda.

   Nama syarikat, alamat jalan dan piawaian pos semuanya mempunyai singkatan rasmi dan tidak rasmi. Ini adalah langkah paling sukar kerana ia adalah yang pertama, dan tidak ada peluru perak.Anda dan syarikat anda perlu menentukan apa arti kualiti data dalam organisasi anda.

2. Bersihkan data anda.

   Selepas anda mencipta piawaian, dapatkan data semasa anda dalam bentuk. Tentukan konvensyen penamaan, lakukan kemas kini massa bidang tertentu pada rekod, gunakan alat untuk memanipulasi dan mengubah set data. Membuat keputusan apabila beberapa maklumat lama hanya diarkibkan.

3. Sekarang bahawa data dibersihkan, anda boleh mula menduplikasinya semula.

   Tentukan apa sifat yang anda mahu padankan, dan sama ada perlawanan harus tepat atau tidak. Tentukan bilangan dupes yang mungkin anda gunakan dengan pelbagai pilihan vendor pihak ketiga. Jika terdapat rekod pendua, bilakah data satu rekod mengumpul data dalam rekod lain? Apabila ini telah ditentukan, menggabungkan data. Data kanak-kanak yang menangguhkan di mana perlu.

4. Memperkukuh, mengintegrasikan, dan mengotomatikkan.

   Rancang untuk memperkayakan rekod yang mungkin kehilangan maklumat. Menentukan pelan hierarki syarikat dan mencerminkan bahawa dalam menghubungkan anda dalam Salesforce.

5. Mengesahkan selalunya.

   Sekarang bahawa anda telah menjadi organisasi data yang bersih, tidak ada masa untuk berehat pada kejayaan anda. Selalu mengesahkan data, bersihkan dan ubah suai data duplikat atau tidak tepat yang entah bagaimana kembali ke sana, dan ulangi.