如何管理数据

⑴ 如何管理 数据客户

第一步，明辨老客户的光环
在许多营销读本中，都提出开发一个新客户的成本是维持一个老客户的2~6倍。鼓励企业重视老客户的维护，以促成二次/多次销售，并带来新客户。但事实上，由于熟悉和“忠诚”，老客户往往会要求更多的价格优惠和服务项目，因而，在单笔业务上，老客户给企业带来的利润往往不及新客户。另一方面，如果企业做好老客户的维护工作，并且能够满足老客户不断增长的优惠需求，确实能带来新客户，并且成交率较高。但毕竟，由老客户介绍而来的新客户在整个客户群体中的比例是极小的。
在企业的业务过程中，都要面临一个客户范围扩张和收紧的过程，即前期大面积捕捉潜在客户，后期筛选高价值客户重点维护。经济学里有个着名的“二八定律”，即百分之二十的客户创造了百分之八十的利润。换言之，客户的价值是根据他的利润贡献率来衡量的。具体而言，有三方面的“指标”：购买时间（第一次购买时间和最近购买时间）、购买频率（在某一时间段内购买行为次数）、购买金额（历次消费额及总消费额）。这三大指标的价值在于，告诉你哪些老客户处于活跃期、哪些老客户处于休眠期，以及某个客户的活跃/休眠周期/增值空间等，便于“对症下药”。
从另一个方面来讲，新客户的价值辨别是没有依据可循的，唯一的依据就是我们的业务员能在第一时间抓住他的购买特征，并与之前的老客户进行类比，并据此进行有重点的拓展。
第三步，选择辅助工具
每个企业的客户数量，少则数百，多则成千上万，再加上各类销售数据……要把浩如烟海的数据梳理、分类整理完毕，决非易事。靠人工操作，明显是不现实的，这种情况下只能借助于IT技术。
Excel是许多企业电子化办公的第一步，也是企业极其熟悉的软件工具，但仅限于记录数据，其它功能有限。显然并不能满足企业客户维护的需求。这时候，企业需要借助专业的管理软件工具。以风语者为例，它的客户服务与销售分析功能，可以详细纪录客户信息，轻松跟踪所有联系信息、报价、订单、合同以及与客户有关系的利益相关者，自动抓取出A类客户。在服务过程的各个阶段，还能使用预测分析和历史服务纪录分析，以实时方式或在服务周期中评价客户满意度和可能产生的二次销售机会，实现客户的二次或多次开发，让企业的客户价值分析真正做到数据说话。对销售人员而言，算是一个不错的助力。
风语者之所以一面市就受到营销人员的欢迎，还在于它的自定义功能和知识库功能。营销人员在和客户沟通时，客户信息、过往案例、服务历史和支持知识等同步显示，为便捷的沟通提供可参考的依据。可不要小瞧这个小小的功能，想象一下，有一个几个月没联系的“老客户”今天联系他，打开软件就可以根据客户的实际情况和他天南海北地聊，既可以收集反馈意见，又能很快拉近和客户的距离，这可以说是用最小的维护成本轻松提升客户忠诚度的最好的办法。
第四步 客户管理的延续性
客户管理的延续性，不仅包含客户信息的延续，还包含客户维护和拓展经验、技能的延续。
在客户管理中，一个常见的问题让企业管理者头疼不已，即随着营销人员的岗位更替，老客户必须和接手的业务员重新磨合；如果磨合不好，轻则增加成本，重则客户流失，甚至成为竞争对手的客户。针对这种情况，企业更加需要风语者等管理软件来进行客户资料的收集和记录，变个人客户资源为公司客户资源。
许多企业在招聘销售人员的时候，不仅看重他以往的销售业绩，而且看重他在行业内的经验。新人顺利接手业务，不仅是客户信息的传递问题，还有更重要的一点，就是经验和技巧。现在，风语者等管理软件中，几乎能够提供业务员与客户沟通的全部资料，通话录音、E-mail、传真、来电详细记录等资料完全可以实现客观再现和共享，这样不仅便于老员工的交流和学习，更是新员工的宝贵学习资源。风语者知识库功能也为企业提供知识、文化传承的途径。

⑵ 企业如何进行数据管理

数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。在数据库系统中所建立的数据结构，更充分地描述了数据间的内在联系，便于数据修改、更新与扩充，同时保证了数据的独立性、可靠性、安全性与完整性，减少了数据冗余，故提高了数据共享程度及数据管理效率。

⑶ 如何管理 客户数据

第一步，明辨老客户的光环
在许多营销读本中，都提出开发一个新客户的成本是维持一个老客户的2~6倍。鼓励企业重视老客户的维护，以促成二次/多次销售，并带来新客户。但事实上，由于熟悉和“忠诚”，老客户往往会要求更多的价格优惠和服务项目，因而，在单笔业务上，老客户给企业带来的利润往往不及新客户。另一方面，如果企业做好老客户的维护工作，并且能够满足老客户不断增长的优惠需求，确实能带来新客户，并且成交率较高。但毕竟，由老客户介绍而来的新客户在整个客户群体中的比例是极小的。
在企业的业务过程中，都要面临一个客户范围扩张和收紧的过程，即前期大面积捕捉潜在客户，后期筛选高价值客户重点维护。经济学里有个着名的“二八定律”，即百分之二十的客户创造了百分之八十的利润。换言之，客户的价值是根据他的利润贡献率来衡量的。具体而言，有三方面的“指标”：购买时间（第一次购买时间和最近购买时间）、购买频率（在某一时间段内购买行为次数）、购买金额（历次消费额及总消费额）。这三大指标的价值在于，告诉你哪些老客户处于活跃期、哪些老客户处于休眠期，以及某个客户的活跃/休眠周期/增值空间等，便于“对症下药”。
从另一个方面来讲，新客户的价值辨别是没有依据可循的，唯一的依据就是我们的业务员能在第一时间抓住他的购买特征，并与之前的老客户进行类比，并据此进行有重点的拓展。
第三步，选择辅助工具
每个企业的客户数量，少则数百，多则成千上万，再加上各类销售数据……要把浩如烟海的数据梳理、分类整理完毕，决非易事。靠人工操作，明显是不现实的，这种情况下只能借助于IT技术。
Excel是许多企业电子化办公的第一步，也是企业极其熟悉的软件工具，但仅限于记录数据，其它功能有限。显然并不能满足企业客户维护的需求。这时候，企业需要借助专业的管理软件工具。以风语者为例，它的客户服务与销售分析功能，可以详细纪录客户信息，轻松跟踪所有联系信息、报价、订单、合同以及与客户有关系的利益相关者，自动抓取出A类客户。在服务过程的各个阶段，还能使用预测分析和历史服务纪录分析，以实时方式或在服务周期中评价客户满意度和可能产生的二次销售机会，实现客户的二次或多次开发，让企业的客户价值分析真正做到数据说话。对销售人员而言，算是一个不错的助力。
风语者之所以一面市就受到营销人员的欢迎，还在于它的自定义功能和知识库功能。营销人员在和客户沟通时，客户信息、过往案例、服务历史和支持知识等同步显示，为便捷的沟通提供可参考的依据。可不要小瞧这个小小的功能，想象一下，有一个几个月没联系的“老客户”今天联系他，打开软件就可以根据客户的实际情况和他天南海北地聊，既可以收集反馈意见，又能很快拉近和客户的距离，这可以说是用最小的维护成本轻松提升客户忠诚度的最好的办法。
第四步 客户管理的延续性
客户管理的延续性，不仅包含客户信息的延续，还包含客户维护和拓展经验、技能的延续。
在客户管理中，一个常见的问题让企业管理者头疼不已，即随着营销人员的岗位更替，老客户必须和接手的业务员重新磨合；如果磨合不好，轻则增加成本，重则客户流失，甚至成为竞争对手的客户。针对这种情况，企业更加需要风语者等管理软件来进行客户资料的收集和记录，变个人客户资源为公司客户资源。
许多企业在招聘销售人员的时候，不仅看重他以往的销售业绩，而且看重他在行业内的经验。新人顺利接手业务，不仅是客户信息的传递问题，还有更重要的一点，就是经验和技巧。现在，风语者等管理软件中，几乎能够提供业务员与客户沟通的全部资料，通话录音、E-mail、传真、来电详细记录等资料完全可以实现客观再现和共享，这样不仅便于老员工的交流和学习，更是新员工的宝贵学习资源。风语者知识库功能也为企业提供知识、文化传承的途径。
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⑷ 企业如何做好数据管理

第一、建立自己企业的内部管理局域网络。
第二、对网路终端实行加密及管理员制度。
第三、对企业的数据中心进行加密和管理员制度，并进行重要数据的 备份工作。
第三、企业员工要有保密意识和责任。对泄露企业秘密的员工要进行处罚！

⑸ 数据库如何管理

管理数据库主要做好以下3方面的内容:

一、数据库定期备份

首先利用数据库自带的命令行工具将数据库备份下来,然后将该文件以日期参量重命名。

数据库定期备份的原因:

1)、有些数据是随时变化的,备份可以记录某时间点的数据;

2)、如数据库故障,可以随时还原。

二、数据库优化

1)、进行sql语句的执行优化;

2)、减少应用和数据库的交互次数、同一个sql语句的执行次数;

3)、整理数据库实体的碎片(特别是对某些表经常进行insert和delete动作,尤其注意,索引字段为系列字段、自增长字段、时间字段,对于业务比较频繁的系统,最好一个月重建一次);

4)、减少表之间的关联,特别对于批量数据处理,尽量单表查询数据,统一在内存中进行逻辑处理,减少数据库压力(java处理批量数据不可取,尽量用c或者c++ 进行处理,效率大大提升);

5)、对访问频繁的数据,充分利用数据库cache和应用的缓存;

6)、数据量比较大的,在设计过程中,为了减少其他表的关联,增加一些冗余字段,提高查询性能。

三、数据库日志文件管理

1、查看数据库中日志文件；

默认是三个组,这是数据库创建时自己添加的三个日志文件组；

2、添加日志文件组并添加成员。

⑹ 如何有效的进行数据治理和数据管控

从技术实施角度看，主要包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

⑺ 如何管理交易数据

个人认为做好交易数据的管理还得借助于专业的数据管理系统。Intralinks的交易营销系统就是非常全面且极具安全的平台。不但可以实现更少的手工操作，而且交易的全程保密性、安全性都可以得到很好的保障。比如交易批注、关键文件以及买家清单、交易活动和档案都有专用的存储空间。还可以通过买家已阅文档确认来跟进买方动向等等功能。所以有这样一套专业的系统来协助完成，省心省力还安全。感兴趣可以去了解一下！

⑻ 如何做好数据管理工作

一、认识做好数据管理工作的重要意义，从思想上高度重视数据管理工作
做好数据管理工作对银行经营管理来说，有着重要的意义。通过培训，我改变了以前那种“数据管理就是完成信息统计报表报送和数据整理”的肤浅认识，深刻认识到数据管理工作内涵丰富，尤其是大数据分析和渠道建设创新等工作要做好、做深做透不是一件容易的事情，而且做好数据管理工作对银行意义重大：
从外部来看，做好数据管理工作是满足信息披露要求的有力保证。目前我国已初步建立了一套规范上市银行信息披露行为的规章制度,我们要加强数据管理，严格按照外部监管部门的统计管理制度要求完成各类统计报表上报、提高数据质量，才能满足信息披露要求。
从内部来看，做好数据管理工作有助于全面提升银行核心竞争力.数据管理部门通过对数据的整理加工，分析挖掘,能为领导决策提供有效的数据信息，有力地支持和服务全行业务发展。特别是当前外部对银行数据质量要求日益严格，我行战略转型也需要数据管理工作具有扎实的数据基础和强大的分析能力。
二、了解掌握并执行数据管理相关制度和要求，为做好数据管理工作打下基础
数据管理工作，除了报送各类数据信息统计报表以外，更重要的工作应该包括对数据信息进行有效加工和数据管控，大数据推广应用、调研分析等方面。而我们只有学习掌握了数据管理相关制度才能够正确执行统计管理制度，为提高数据质量打下基础。
制度学习方面虽然有看似有些枯燥，但这些是我们必须遵守的，从国家层面来看，国家颁布了一系列数据管理相关的法规和办法，如：《统计法》、《金融统计管理规定》、《银行业监管统计管理暂行办法》、《征信业管理条例》。特别是本次培训中，柳纠夫副总经理反复强调我们要依法合规开展征信工作，如果有违反条例规定未按照与个人信息主体约定的用途使用个人信息或者未经个人信息主体同意向第三方提供个人信息，情节严重或者造成严重后果的，将被有权机关罚款；如构成犯罪，将依法追究刑事责任。“知规才能执规”，商业银行只有依法进行金融统计工作、规范金融统计活动，才能保证整个金融统计活动有序、有效开展。除了国家颁布的相关法规及办法以外，我们还要掌握建行内部制定下发的各项制度规定，严格遵照执行，保证数据信息质量和客户信息安全。

⑼ 如何管理数据库

如何管理数据库
首先利用数据库自带的命令行工具将数据库备份下来,然后将该文件以日期参量重命名。

数据库定期备份的原因:

1)、有些数据是随时变化的,备份可以记录某时间点的数据;

2)、如数据库故障,可以随时还原。