如何管理數據

⑴ 如何管理 數據客戶

第一步，明辨老客戶的光環
在許多營銷讀本中，都提出開發一個新客戶的成本是維持一個老客戶的2~6倍。鼓勵企業重視老客戶的維護，以促成二次/多次銷售，並帶來新客戶。但事實上，由於熟悉和「忠誠」，老客戶往往會要求更多的價格優惠和服務項目，因而，在單筆業務上，老客戶給企業帶來的利潤往往不及新客戶。另一方面，如果企業做好老客戶的維護工作，並且能夠滿足老客戶不斷增長的優惠需求，確實能帶來新客戶，並且成交率較高。但畢竟，由老客戶介紹而來的新客戶在整個客戶群體中的比例是極小的。
在企業的業務過程中，都要面臨一個客戶范圍擴張和收緊的過程，即前期大面積捕捉潛在客戶，後期篩選高價值客戶重點維護。經濟學里有個著名的「二八定律」，即百分之二十的客戶創造了百分之八十的利潤。換言之，客戶的價值是根據他的利潤貢獻率來衡量的。具體而言，有三方面的「指標」：購買時間（第一次購買時間和最近購買時間）、購買頻率（在某一時間段內購買行為次數）、購買金額（歷次消費額及總消費額）。這三大指標的價值在於，告訴你哪些老客戶處於活躍期、哪些老客戶處於休眠期，以及某個客戶的活躍/休眠周期/增值空間等，便於「對症下葯」。
從另一個方面來講，新客戶的價值辨別是沒有依據可循的，唯一的依據就是我們的業務員能在第一時間抓住他的購買特徵，並與之前的老客戶進行類比，並據此進行有重點的拓展。
第三步，選擇輔助工具
每個企業的客戶數量，少則數百，多則成千上萬，再加上各類銷售數據……要把浩如煙海的數據梳理、分類整理完畢，決非易事。靠人工操作，明顯是不現實的，這種情況下只能藉助於IT技術。
Excel是許多企業電子化辦公的第一步，也是企業極其熟悉的軟體工具，但僅限於記錄數據，其它功能有限。顯然並不能滿足企業客戶維護的需求。這時候，企業需要藉助專業的管理軟體工具。以風語者為例，它的客戶服務與銷售分析功能，可以詳細紀錄客戶信息，輕松跟蹤所有聯系信息、報價、訂單、合同以及與客戶有關系的利益相關者，自動抓取出A類客戶。在服務過程的各個階段，還能使用預測分析和歷史服務紀錄分析，以實時方式或在服務周期中評價客戶滿意度和可能產生的二次銷售機會，實現客戶的二次或多次開發，讓企業的客戶價值分析真正做到數據說話。對銷售人員而言，算是一個不錯的助力。
風語者之所以一面市就受到營銷人員的歡迎，還在於它的自定義功能和知識庫功能。營銷人員在和客戶溝通時，客戶信息、過往案例、服務歷史和支持知識等同步顯示，為便捷的溝通提供可參考的依據。可不要小瞧這個小小的功能，想像一下，有一個幾個月沒聯系的「老客戶」今天聯系他，打開軟體就可以根據客戶的實際情況和他天南海北地聊，既可以收集反饋意見，又能很快拉近和客戶的距離，這可以說是用最小的維護成本輕松提升客戶忠誠度的最好的辦法。
第四步 客戶管理的延續性
客戶管理的延續性，不僅包含客戶信息的延續，還包含客戶維護和拓展經驗、技能的延續。
在客戶管理中，一個常見的問題讓企業管理者頭疼不已，即隨著營銷人員的崗位更替，老客戶必須和接手的業務員重新磨合；如果磨合不好，輕則增加成本，重則客戶流失，甚至成為競爭對手的客戶。針對這種情況，企業更加需要風語者等管理軟體來進行客戶資料的收集和記錄，變個人客戶資源為公司客戶資源。
許多企業在招聘銷售人員的時候，不僅看重他以往的銷售業績，而且看重他在行業內的經驗。新人順利接手業務，不僅是客戶信息的傳遞問題，還有更重要的一點，就是經驗和技巧。現在，風語者等管理軟體中，幾乎能夠提供業務員與客戶溝通的全部資料，通話錄音、E-mail、傳真、來電詳細記錄等資料完全可以實現客觀再現和共享，這樣不僅便於老員工的交流和學習，更是新員工的寶貴學習資源。風語者知識庫功能也為企業提供知識、文化傳承的途徑。

⑵ 企業如何進行數據管理

數據管理是利用計算機硬體和軟體技術對數據進行有效的收集、存儲、處理和應用的過程。其目的在於充分有效地發揮數據的作用。實現數據有效管理的關鍵是數據組織。隨著計算機技術的發展，數據管理經歷了人工管理、文件系統、資料庫系統三個發展階段。在資料庫系統中所建立的數據結構，更充分地描述了數據間的內在聯系，便於數據修改、更新與擴充，同時保證了數據的獨立性、可靠性、安全性與完整性，減少了數據冗餘，故提高了數據共享程度及數據管理效率。

⑶ 如何管理 客戶數據

第一步，明辨老客戶的光環
在許多營銷讀本中，都提出開發一個新客戶的成本是維持一個老客戶的2~6倍。鼓勵企業重視老客戶的維護，以促成二次/多次銷售，並帶來新客戶。但事實上，由於熟悉和「忠誠」，老客戶往往會要求更多的價格優惠和服務項目，因而，在單筆業務上，老客戶給企業帶來的利潤往往不及新客戶。另一方面，如果企業做好老客戶的維護工作，並且能夠滿足老客戶不斷增長的優惠需求，確實能帶來新客戶，並且成交率較高。但畢竟，由老客戶介紹而來的新客戶在整個客戶群體中的比例是極小的。
在企業的業務過程中，都要面臨一個客戶范圍擴張和收緊的過程，即前期大面積捕捉潛在客戶，後期篩選高價值客戶重點維護。經濟學里有個著名的「二八定律」，即百分之二十的客戶創造了百分之八十的利潤。換言之，客戶的價值是根據他的利潤貢獻率來衡量的。具體而言，有三方面的「指標」：購買時間（第一次購買時間和最近購買時間）、購買頻率（在某一時間段內購買行為次數）、購買金額（歷次消費額及總消費額）。這三大指標的價值在於，告訴你哪些老客戶處於活躍期、哪些老客戶處於休眠期，以及某個客戶的活躍/休眠周期/增值空間等，便於「對症下葯」。
從另一個方面來講，新客戶的價值辨別是沒有依據可循的，唯一的依據就是我們的業務員能在第一時間抓住他的購買特徵，並與之前的老客戶進行類比，並據此進行有重點的拓展。
第三步，選擇輔助工具
每個企業的客戶數量，少則數百，多則成千上萬，再加上各類銷售數據……要把浩如煙海的數據梳理、分類整理完畢，決非易事。靠人工操作，明顯是不現實的，這種情況下只能藉助於IT技術。
Excel是許多企業電子化辦公的第一步，也是企業極其熟悉的軟體工具，但僅限於記錄數據，其它功能有限。顯然並不能滿足企業客戶維護的需求。這時候，企業需要藉助專業的管理軟體工具。以風語者為例，它的客戶服務與銷售分析功能，可以詳細紀錄客戶信息，輕松跟蹤所有聯系信息、報價、訂單、合同以及與客戶有關系的利益相關者，自動抓取出A類客戶。在服務過程的各個階段，還能使用預測分析和歷史服務紀錄分析，以實時方式或在服務周期中評價客戶滿意度和可能產生的二次銷售機會，實現客戶的二次或多次開發，讓企業的客戶價值分析真正做到數據說話。對銷售人員而言，算是一個不錯的助力。
風語者之所以一面市就受到營銷人員的歡迎，還在於它的自定義功能和知識庫功能。營銷人員在和客戶溝通時，客戶信息、過往案例、服務歷史和支持知識等同步顯示，為便捷的溝通提供可參考的依據。可不要小瞧這個小小的功能，想像一下，有一個幾個月沒聯系的「老客戶」今天聯系他，打開軟體就可以根據客戶的實際情況和他天南海北地聊，既可以收集反饋意見，又能很快拉近和客戶的距離，這可以說是用最小的維護成本輕松提升客戶忠誠度的最好的辦法。
第四步 客戶管理的延續性
客戶管理的延續性，不僅包含客戶信息的延續，還包含客戶維護和拓展經驗、技能的延續。
在客戶管理中，一個常見的問題讓企業管理者頭疼不已，即隨著營銷人員的崗位更替，老客戶必須和接手的業務員重新磨合；如果磨合不好，輕則增加成本，重則客戶流失，甚至成為競爭對手的客戶。針對這種情況，企業更加需要風語者等管理軟體來進行客戶資料的收集和記錄，變個人客戶資源為公司客戶資源。
許多企業在招聘銷售人員的時候，不僅看重他以往的銷售業績，而且看重他在行業內的經驗。新人順利接手業務，不僅是客戶信息的傳遞問題，還有更重要的一點，就是經驗和技巧。現在，風語者等管理軟體中，幾乎能夠提供業務員與客戶溝通的全部資料，通話錄音、E-mail、傳真、來電詳細記錄等資料完全可以實現客觀再現和共享，這樣不僅便於老員工的交流和學習，更是新員工的寶貴學習資源。風語者知識庫功能也為企業提供知識、文化傳承的途徑。
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⑷ 企業如何做好數據管理

第一、建立自己企業的內部管理區域網絡。
第二、對網路終端實行加密及管理員制度。
第三、對企業的數據中心進行加密和管理員制度，並進行重要數據的 備份工作。
第三、企業員工要有保密意識和責任。對泄露企業秘密的員工要進行處罰！

⑸ 資料庫如何管理

管理資料庫主要做好以下3方面的內容:

一、資料庫定期備份

首先利用資料庫自帶的命令行工具將資料庫備份下來,然後將該文件以日期參量重命名。

資料庫定期備份的原因:

1)、有些數據是隨時變化的,備份可以記錄某時間點的數據;

2)、如資料庫故障,可以隨時還原。

二、資料庫優化

1)、進行sql語句的執行優化;

2)、減少應用和資料庫的交互次數、同一個sql語句的執行次數;

3)、整理資料庫實體的碎片(特別是對某些表經常進行insert和delete動作,尤其注意,索引欄位為系列欄位、自增長欄位、時間欄位,對於業務比較頻繁的系統,最好一個月重建一次);

4)、減少表之間的關聯,特別對於批量數據處理,盡量單表查詢數據,統一在內存中進行邏輯處理,減少資料庫壓力(java處理批量數據不可取,盡量用c或者c++ 進行處理,效率大大提升);

5)、對訪問頻繁的數據,充分利用資料庫cache和應用的緩存;

6)、數據量比較大的,在設計過程中,為了減少其他表的關聯,增加一些冗餘欄位,提高查詢性能。

三、資料庫日誌文件管理

1、查看資料庫中日誌文件；

默認是三個組,這是資料庫創建時自己添加的三個日誌文件組；

2、添加日誌文件組並添加成員。

⑹ 如何有效的進行數據治理和數據管控

從技術實施角度看，主要包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。

⑺ 如何管理交易數據

個人認為做好交易數據的管理還得藉助於專業的數據管理系統。Intralinks的交易營銷系統就是非常全面且極具安全的平台。不但可以實現更少的手工操作，而且交易的全程保密性、安全性都可以得到很好的保障。比如交易批註、關鍵文件以及買家清單、交易活動和檔案都有專用的存儲空間。還可以通過買家已閱文檔確認來跟進買方動向等等功能。所以有這樣一套專業的系統來協助完成，省心省力還安全。感興趣可以去了解一下！

⑻ 如何做好數據管理工作

一、認識做好數據管理工作的重要意義，從思想上高度重視數據管理工作
做好數據管理工作對銀行經營管理來說，有著重要的意義。通過培訓，我改變了以前那種「數據管理就是完成信息統計報表報送和數據整理」的膚淺認識，深刻認識到數據管理工作內涵豐富，尤其是大數據分析和渠道建設創新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好數據管理工作對銀行意義重大：
從外部來看，做好數據管理工作是滿足信息披露要求的有力保證。目前我國已初步建立了一套規范上市銀行信息披露行為的規章制度,我們要加強數據管理，嚴格按照外部監管部門的統計管理制度要求完成各類統計報表上報、提高數據質量，才能滿足信息披露要求。
從內部來看，做好數據管理工作有助於全面提升銀行核心競爭力.數據管理部門通過對數據的整理加工，分析挖掘,能為領導決策提供有效的數據信息，有力地支持和服務全行業務發展。特別是當前外部對銀行數據質量要求日益嚴格，我行戰略轉型也需要數據管理工作具有扎實的數據基礎和強大的分析能力。
二、了解掌握並執行數據管理相關制度和要求，為做好數據管理工作打下基礎
數據管理工作，除了報送各類數據信息統計報表以外，更重要的工作應該包括對數據信息進行有效加工和數據管控，大數據推廣應用、調研分析等方面。而我們只有學習掌握了數據管理相關制度才能夠正確執行統計管理制度，為提高數據質量打下基礎。
制度學習方面雖然有看似有些枯燥，但這些是我們必須遵守的，從國家層面來看，國家頒布了一系列數據管理相關的法規和辦法，如：《統計法》、《金融統計管理規定》、《銀行業監管統計管理暫行辦法》、《徵信業管理條例》。特別是本次培訓中，柳糾夫副總經理反復強調我們要依法合規開展徵信工作，如果有違反條例規定未按照與個人信息主體約定的用途使用個人信息或者未經個人信息主體同意向第三方提供個人信息，情節嚴重或者造成嚴重後果的，將被有權機關罰款；如構成犯罪，將依法追究刑事責任。「知規才能執規」，商業銀行只有依法進行金融統計工作、規範金融統計活動，才能保證整個金融統計活動有序、有效開展。除了國家頒布的相關法規及辦法以外，我們還要掌握建行內部制定下發的各項制度規定，嚴格遵照執行，保證數據信息質量和客戶信息安全。

⑼ 如何管理資料庫

如何管理資料庫
首先利用資料庫自帶的命令行工具將資料庫備份下來,然後將該文件以日期參量重命名。

資料庫定期備份的原因:

1)、有些數據是隨時變化的,備份可以記錄某時間點的數據;

2)、如資料庫故障,可以隨時還原。