你玩过传话游戏吗？
规则很简单：你对某人轻声说“香蕉”之类的词，然后他们在别人耳边重复这个词，依此类推。就是这么一个看似非常简单的游戏，传递的词却往往会随着每次重复而改变，直到游戏结束，游戏链中的最后一个人可能最终会说“裤子”。这也正是数据完整性的损失过程。几人间的传话尚且如此，当我们再放眼世界，想象一下全球范围内呈指数级增长并传播的各类数据，想要确保数据的完整性，困难可想而知。
今天，我们就要看看数据完整性的几个重要因素：
- 什么是数据完整性？
- 为什么数据完整性对业务成功至关重要
- 确保数据完整性的3个重要步骤
- 使用 CDP在整个数据生命周期内保证数据的完整性
01 什么是数据完整性？
数据完整性是跨多个来源、团队、格式收集和维护准确、一致数据的持续过程。数据是否准确？是损坏还是意外丢失？有什么改变吗？数据集是否完整且没有重复？这些都有助于确认数据的完整性、准确性。完整的数据对于公司开展运营策略极为重要，但也有个前提，这些数据是准确的。
一般来说，企业大多会通过质量控制、集成、验证、重复数据删除、保存和存储、特权访问、网络安全和审计来确保数据的完整性。值得注意的是，保护数据的完整性需要数据安全性，但数据完整性不等于数据安全，数据安全更多涉及的是权限的设置，从而保护敏感数据免遭未经授权的访问、恶意软件攻击或泄露。
02 为什么数据完整性对业务成功至关重要？
企业经常低估数据完整性的重要性，但数据完整性对于建立客户信任至关重要。我们不妨回顾开头提及的传话游戏，试想当企业的客户数据被某种方式操纵并且不再准确时，企业或许就会被误导得出这样的结论：大多数客户早餐喜欢吃苹果，但事实上，他们喜欢香蕉。在这种情况下，短期内没有人会购买你的产品，而从长远来看，客户对品牌的信任度会下降，甚至导致流失。
另一方面，良好的数据完整性策略包括对数据访问的管理。这不仅提高了不同团队同步访问和使用数据的效率，通过管理对不同信息集的访问，企业也可以保护数据资产，提供更强大的安全性保障，同时允许不同角色根据其特定工作职责执行任务。
最后，综合数据有助于产生有价值的见解。集成对于确保数据的一致性和完整性至关重要。企业通常会在与客户的每个接触点收集数据，但如果想要通过完整、准确的数据集用于决策制定，就需要将所有这些接触点的数据组合在一起形成完整统一的参考。因此，当企业将所有数据集中在一个庞大的数据湖中，并将其与自身的营销工具集成，就可以对客户做出更复杂的洞察，制定出更完善的运营策略。
03 确保数据完整性的 3 个重要步骤
存储前的标准化数据收集和清理
标准化的数据收集意味着以统一的格式收集数据，因此首先要做的就是在收集数据前统一所有平台数据源的标准。例如在收集客户地址时使用一种标准格式，但这个过程如果用人工来做过于繁琐，可以考虑用像CDP这样的自动化工具来处理。
快速验证和诊断数据质量问题
数据验证是在移动、使用或实施数据之前验证源数据的准确性以防止错误的过程。例如，修复命名错误，如单词顺序、拼写错误或大小写。这个过程同样可通过工具来轻松搞定，而无需手动比较每一行代码。
设置规范以从源头阻止不良数据
俗话说扬汤止沸不如去火抽薪，确保数据的完整性也正应如此。品牌可以使用CDP或是类似的工具，将跟踪计划之外的所有数据隔离在一个单独的仓库中，以便从源头阻止不良数据，以防污染数据仓库或营销工具。通过这样的方式也可以诊断任何跟踪问题，并保留或丢弃非标准数据。
04 使用CDP在整个数据生命周期内保证数据的完整性
为了有效地信任和使用客户数据，企业需要跨渠道标准化收集、验证和诊断来确保数据完整性。在这个过程中，CDP可快速对接企业公私域的多方数据源，实现全域、全渠道、全链路的用户数据采集、清洗、整合、管理与分析，确保数据完整性的同时也具备良好的兼容性和扩展性、严谨规范的数据安全保证体系，满足各种规模品牌的数据安全、隐私与合规要求。
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