如果没有高质量的数据，要构建客户关系是很困难的。公司需要清理数据库，基于完整、实时的信息构建关联，否则就会带来业务风险。

历史系统难题

如果企业面临的不只是劣质数据，还有原有IT应用程序投资，那数据质量和MDM就会变得异常困难。RelianceHome Comfort是多伦多一家制冷制热供应商，拥有150万客户。公司通过近30年的运营，积累了大量数据，客户数据都存储在微软Dynamics CRM系统以及原有应用程序里，包括完成任务、修复技术日程、客户账单和公司财务的应用程序。分散的客户数据给提供无缝的、高质量的客户服务带来了重大挑战。

Reliance的CIO Celso Mello表示，系统太老了，不能集成，所以他不得不通过API把系统连接在一起。但API可能会让系统运行缓慢。更重要的是，Reliance代表、技术人员或销售团队看到的经常是分裂的客户视图。

Mello表示：“在你和客户谈的时候，你需要所有分散数据拥有像集成起来一样的表现力，这是主要的挑战，客户希望你能了解他们的一切。” 

手工数据入口也会带来新的问题。Rliance的业务包含很多数据入口，在人工操作时，经常运行缓慢，容易出错。

Mello表示：“就像人们所说的，进来的是垃圾，出去的也是垃圾。如果数据一开始进入系统的时候就是错的，那么在整个流程中它都是错的，最后输出的结果也一定是错的。”

Mello自动化了一些流程。当销售人员从一个新产品销售中创建客户信息的时候，比如通过按一个按钮就可以从产品名称、14位的SKU数字等系统中获得信息，而不需要手动填写这些信息。

Mello表示：“自动化流程可以避免很多人工数据输入导致的错误和延迟。”

数据清理

像WGBH和Reliance这样的大公司都会受到传统数据的困扰。不过这并不意味着初创公司就不用考虑数据治理和数据管理问题了。其实小公司也有这样的问题，只是问题表现的方式有所不同罢了。

Double Dutch是美国社交网络会议软件供应商，2012年发行后，就快速进入了新兴市场。公司需要开发开始发展的战略，公司全球销售副总裁Russ Hearl认为通过打电话找客户的方法没有什么效果。

销售人员随机打电话找客户就像喝碳酸饮料一样，0卡路里，不能帮助强健肌肉。Hearl需要找到真正的决策制定者——能够真正决定所在的公司能不能买会议软件的人。因此，他需要一种更好的战略来找到目标客户。

Hearl表示：“给与销售成功与否无关的人打电话就是在浪费时间，我想要把这种浪费降到最低。我们需要有价值的数据提供给销售团队，这样他们就不用每天去LinkedIn上找潜在客户了。”

但Hearl不想去买数据，一来因为成本比较高，二来数据质量也堪忧。他采用的方法是给内部销售人员配备相应软件，并聘请研究团队挖掘数据价值。这给他的销售团队提供了充分的支持。

Hearl的研究团队使用来自LinkedIn等数据库的数据，分析线上信息。为了证实数据的准确性，Hearl投资了一个定制化的Web爬虫，比如来自Broadlook Technologies的技术，为了证实数据，填充有限的人口信息，比如姓名或邮件地址。他表示：“网络爬虫可以同时爬到50万页信息，因此你获得的数据中会有很多没用的数据。”

另外，内部销售要识别出哪些客户有购买需求，比如暗示公司将要举行会议。将人力研究和技术工具结合起来是Hearl数据战略的关键：创建更精确的数据分析。因此，他要确保他的数据是实时的，完整的，并能够识别正确的客户。

Hearl表示：“要清洁数据，生产力越高，我们的销售人员就越有可能找到合适的用户，完成订单。所以，拥有准确可行的数据是所有这些的开端。”

使用集成数据创建客户关系

但是很多组织都需要外部帮助来整理他们的数据。WGBH处理了自己内部数据之后，正在开发一种帮助其他公司处理数据质量问题的服务。它帮助附近的工作站管理数据，希望在国家的其他地区扩展这种服务。

New Hampshire是美国一家工作站，它曾面临失去政府资助的风险，但最终弥补了自己的不足，又多获得了100万美元的补助。这项交易对WGBH也有好处，因为它扮演了利益生成者的角色，能够帮助维护公共媒体的“生态系统”。确保该工作站正常运转，WGBH可以在上面播放自己的节目。

对于Reliance Home公司的Mello来说，下一个业务问题就是处理遗留系统和数据孤岛。Mello想要这些系统协调运作，这样客户代理、销售人员、技术专家和执行人员就能够获得更好的洞察力，更好地了解客户的购买需求，偏好和问题。但目前，这些数据都是按部门和业务流程组织的，而不是按客户账号。

Mello表示；“我们有很多数据库，存储着很多重复信息，这给我们的客户带来了难题，因为我们是按照业务流程，把客户信息锁在孤岛里面。”

Mello表示，一个单独的数据资源池往往是不现实的。Mello建议建立主从关系，升级一个系统时，另外的系统自动随之升级，如果客户信息和账单信息分离了，那么要保证二者可以同时升级。减少用户访问数据的人口数量是也是关键。

但是，技术不能替换人力对数据质量和管理的决定权。

Hearl表示，没有什么能够取代清理和证实数据的重要性。如果CRM数据不能得到清理，就不会有什么杀手级应用。

本文原载于电子杂志《数据价值四月刊：数据治理》，欢迎免费下载阅读。