成为一个数据驱动的公司不是一个一步到位的过程。有很多因素在起作用，从如何收集数据，到数据存储在哪里，以及如何在团队之间共享数据。 了解数据如何通过组织流动对于控制管道、遵守相关法规和改善业务结果至关重要。这就把我们带到了: 数据生命周期。

什么是数据生命周期？

数据生命周期是指一个数据单元所经历的不同阶段，从最初的收集到它不再被认为有用和被删除。这是一个连续的、基于策略的过程，每个阶段都通知下一个阶段。数据生命周期的不同阶段可能因组织而异，但通常遵循下面所示的阶段。

什么是数据生命周期管理？

数据生命周期管理(DLM)指的是帮助规定数据生命周期的策略、工具和内部培训。它本质上是一个框架，用于管理如何收集、清理、存储、使用和最终删除数据。

有效的生命周期管理可以帮助您最大限度地利用资源并确保准确性——从不用较小的请求来加重工程团队的负担，到阻止重复或不准确的数据输入。

6个关键的数据生命周期阶段

尽管数据生命周期中的各个阶段可能因业务而异，但我们列出了您应该全面看到的六个关键阶段。

1. 收集

数据生命周期的第一个阶段是从各种内部和外部来源收集客户数据。这个阶段也可以称为数据创建、数据获取或数据输入，具体取决于您的偏好，以及您是手动还是自动填充数据库。

在 Segment，我们认为企业应该优先收集第一方数据，或者与客户直接互动产生的数据(例如，现场或应用中的行为，调查回复等)。第一方数据不仅比从第三方供应商那里购买的数据更准确，而且有助于建立客户群的信任，并且将在未来证明你的营销和广告策略(因为它符合 GDPR 和 CCPA 等隐私法规)。

2. 储存

一旦数据收集完毕，就可以存储它了。许多企业陷入的一个陷阱是将数据分散在不同的团队和工具中。这在整个组织中造成了盲点，使得团队只能看到客户行为或业务性能的一部分。

有效的数据生命周期管理通过将数据存储在中央存储库中，帮助在组织中创建单一的数据来源。您收集的数据类型将决定它应该存储在哪里。例如，结构化数据(就像可以无缝地放入 Excel 表格中的那种数据)应该存储在关系数据库或数据仓库中。另一方面，非结构化数据(如图像、文本文件、音频等)应该存储在非关系型数据库或数据湖中。

来源

3. 处理

一旦确定了存储位置，下一步就是处理数据，使其变得可用。数据处理分为三个核心类别: 加密、争论和压缩。

• 数据加密: 将人类可读的数据加密或转换成只能由授权人员解码的格式。
• 数据争论: 清理和转换数据从其原始状态到一个更容易访问和功能格式。
• 数据压缩: 减少数据的大小，通过重组或重新编码使其更容易存储。

4. 分析

数据分析包括研究经过处理的或原始的数据，以确定趋势和模式。在这个阶段您可以使用的一些技术包括机器学习、统计建模、人工智能、数据挖掘和算法。这个阶段非常关键，因为它提供了对业务和客户体验的有价值的洞察，比如帮助确定漏斗中的薄弱点或潜在的人员流动风险。

5. 部署

也称为传播，部署阶段是数据验证、共享和使用发生的地方。

• 数据验证: 检查数据的准确性、结构和完整性。
• 数据共享: 使用报告和不同类型的数据可视化(如图表、仪表板、图表等)将分析中的所有见解传达给涉众。
• 数据使用情况: 利用数据为管理战略和增长举措提供信息。

部署阶段的目标是确保所有相关方都理解这些数据的价值，并能够在日常工作中成功地利用这些数据(也称为数据民主化)。

对于营销人员来说，部署可能意味着使用行为洞察力来通知电子邮件活动。对于产品经理来说，这可能意味着更新产品路线图以反映客户的要求。

6. 存档

归档涉及到将数据从所有活动部署环境移动到归档中。此时，数据在操作上不再有用，但不是销毁它，而是将它保存在长期存储位置中。

存档的数据对于将来的参考或分析是有用的，但是如果企业的系统遭到破坏，它也可能给企业带来安全风险。解决方案是使用一个优先考虑数据隐私和安全的工具，这样未经授权的人员就无法访问敏感数据。

如果确定数据不再有用，可以选择清除或销毁它。(此外，遵守 GDPR 等隐私法规，用户可以要求企业删除他们的个人数据。)  

为什么需要了解数据生命周期阶段

理解数据生命周期的每个阶段可以帮助您简化内部流程，找到客户行为的细粒度见解，并提高产品或服务的质量。

以福克斯体育为例。FOX 的数字品牌拥有40多个应用程序，集成了30多个下游工具，为他们的工程团队创建和维护近1200个集成。该公司的工程师也花费了大量的时间处理这些数据，几乎没有空间来分析信息和改善用户体验。

FOX Sports 转向 Twilio Segment 来解决这些瓶颈，并赋予团队对所有用户的统一视图。其结果是节省了数千个工程时间，同时增加了376% 的移动应用程序用户与更好的个性化。

CDP 如何帮助公司在每个生命周期阶段利用数据

当客户数据分散在不同的部门和数据库中时，会导致冗余记录、不准确的见解和资源浪费。

我们最近的研究发现，如果消费者的购物体验是个性化的(这种策略取决于消费者的数据) ，49% 的消费者更有可能忠于某个品牌。然而，同一份报告显示，只有不到一半的消费者相信品牌会负责任地保护和使用他们的数据。

那么，品牌如何在保护数据机密性的同时使客户体验个性化呢？

答案是一个类似 Twilio Segment 的客户数据平台，在这个平台上，您可以自动集中和大规模清理数据，然后将其发送到任何下游工具或应用程序进行激活。让我们更详细地分析一下 CDP 的关键特性。

集中所有不同来源的数据

CDP 允许企业合并来自各种工具的数据，并使其可以在整个组织中访问。使用 Connections，您可以轻松地集成多个数据源，比如社交媒体平台、应用程序 SDK、支付平台等等。

使数据收集标准化

CDP 确保数据质量。协议帮助企业自动执行单个跟踪计划，以确保数据收集全面遵守相同的命名约定。应用内报告和自动数据验证确保企业总是捕捉不良数据，特别是在用于指导决策之前。

使用协议，不遵循跟踪计划的数据将自动从下游工具中阻止。

确保资料私隐

近年来，我们已经看到数据隐私成为消费者和监管机构的优先事项。从数据泄露的风险到欧盟关于企业如何存储和处理数据的法律，企业需要确保他们正在采取正确的预防措施来保护他们的客户，并遵守这些快速变化的法规。

使用像 LinkFlow 这样的 CDP，你可以加强隐私控制，自动屏蔽个人身份信息(pII)。

如果您希望获得一个详细的概述，深入了解 LinkFlow CDP 对贵公司全域客户运营的价值，您可以通过两种方式获得咨询：

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