以坚实的数据基础实现数字化成熟度
在瞬息万变的数字和隐私环境中，完善的数据管理好处多多。首先，您可以依靠报告提供有关创意效果和投资回报率的可靠信息。它可以节省时间和金钱，因为不受控制的数据需要花费大量时间来搜索，而且可能提供不完整的视图。但是，随着数据的不断扩大，建立坚实的数据基础是获得这些优势的唯一途径。
作为谷歌 "与 GMP 一起学习 "系列活动的一部分，我们的技术咨询与架构高级总监 Jackie Saplicki 和企业数据转型高级总监 Kosta Demopoulos 主持了一场网络研讨会，主题是如何确定尊重消费者隐私的现实而有效的解决方案，并帮助您的品牌走向数字化成熟。他们与谷歌广告隐私专家丽莎-坦佐什（Lisa Tanzosh）一起，深入探讨了建立数据质量信任所需的步骤，包括分类法在创建功能性方法中的重要性等关键考虑因素。如果您错过了，可以观看下面的完整会议，或继续阅读主要收获。
强大的数据基础始于控制。
对于每个组织而言，可靠的数据系统和良好的决策都是相辅相成的。这正是建立坚实数据基础的核心所在：确保我们所拥有的信息可访问、及时、可信且符合目的，这样我们才能朝着业务目标迈出正确的一步。但这并不会自然而然地发生。相反，它取决于我们对所拥有的数据进行控制的能力。
获得控制权的第一步就是建立一份所有已知数据源的清单，如广告服务器、购买平台和分析工具。数据存在于许多不同的地方，我们需要弥合这一鸿沟，以便获得完整的视图。
如果数据存在于不同的环境中，就会导致数据质量低下。如果我们不得不把所有时间都花在协调数据上，而不是使用数据，那么我们就会浪费时间，进而浪费金钱。
一旦完成精简过程，下一阶段就是建立数据标准和严格的管理实践，以评估数据质量。"Saplicki 说："我们可以通过利用媒体购买平台和云基础设施来了解数据是如何报告出来的，如何实现管道摄取的自动化，等等。"找出脆弱或容易出错的领域，确保它们受到保护，并实现适当的标准化"。
数据质量至关重要。
适当的数据标准化意味着要检查我们正在使用的规则，以确保我们有一个良好的开端。这包括我们如何命名事物。"解决分类难题是关键的第一步，"Demopoulos 说。"对象分类法条目或词汇表维护系统中的一个错误都会带来报告问题，需要人工调查并纠正错误。
虽然要完全掌握分类法的相关性并非易事，但事实上，分类法是构建其他一切的基石，包括实现更有效的创意和更具成本效益的营销活动的所有步骤。我们与拜耳合作，建立了一个高度复杂但统一的分类法，以协助分析并提供一致的数据反馈回路。这样，团队就能将多个数据源浓缩到一个仪表板中，使他们能够做出有意义的优化决策。
要建立同样强大的分类字符串，就要考虑到不同的数据源及其特定的术语和要求。在这样做的同时，还要考虑市场甚至组织内部的未来变化。如果操作得当，您将在未来数年内收获颇丰；如果需要进行更改，请在停机期间进行，从而将风险降至最低。
赢得组织的信任。
具有无可挑剔的分类标准的坚实数据基础不仅能提供良好的报告，还能为每个人提供可依赖的共同语言。特别是在与外部合作伙伴合作时，甚至是在新员工加入团队时，整个组织都可以访问经过标注和结构化的数据。
我们与合作伙伴合作，打破各自为政的局面，确保正确的利益相关者能够快速获取正确的数据。
毕竟，建立坚实的数据基础所需的数据转型计划并非由一个团队全权负责。它横跨数据、技术、人员、营销、流程等多个领域。起初，将一系列使用案例整合在一起，对获得不同利益相关者的支持非常有效。随着时间的推移，可信和透明的数据将使他们保持一致。
总之，数据基础可以在一个有组织、安全的环境中产生统一的数据集。如果您想提高内容营销活动的效果，并使用机器学习等先进的解决方案，就需要完整、标准化的数据。特别是现在隐私环境正在发生变化，因此现在是加强并巩固数字化成熟度的最佳时机。
