Master Data Management and Customer Data Integration for a Global Enterprise pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Osborne Media

作者:Berson, Alex/ Dubov, Lawrence

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 71.18

装帧:Pap

isbn号码:9780072263497

丛书系列:

图书标签:

• MDM
• Master Data Management
• Customer Data Integration
• Data Governance
• Data Quality
• Data Architecture
• Enterprise Information Management
• Data Strategy
• Big Data
• Cloud Computing
• Business Intelligence

数据驱动的制胜之道：构建卓越的客户体验与高效的全球运营 在当今瞬息万变的商业环境中，数据已成为企业成功的关键驱动力。然而，随着企业规模的扩张和业务的全球化，数据的碎片化、不一致以及质量问题日益凸显，严重阻碍了企业充分释放数据价值。本书旨在深入探讨如何通过精细化的主数据管理（MDM）和客户数据集成（CDI）策略，赋能全球化企业构建统一、准确、权威的数据源，从而实现卓越的客户体验、提升运营效率，并在激烈的市场竞争中脱颖而出。 第一部分：数据整合的基石——理解主数据管理的挑战与机遇 在瞬息万变的全球化商业格局下，企业所面临的数据挑战已远超传统范畴。从客户、产品、供应商到地理位置、组织结构等核心业务实体，这些构成了企业“主数据”的基石。当这些关键数据在不同的系统、部门、甚至地域之间出现差异、重复或陈旧时，其负面影响将是系统性的。 数据孤岛与不一致性： 跨部门、跨地域的数据分散存储，缺乏统一的定义和标准，导致信息孤岛林立。例如，同一个客户可能在销售系统中有不同的记录，在市场营销系统中又是另一番景象，这使得我们难以获得客户的360度全景视图。 数据质量问题： 不完整、不准确、过时的数据不仅浪费资源，更可能导致错误的业务决策。例如，基于错误的产品信息发货，不仅会增加退货成本，更会严重损害客户信任。 合规性风险： 随着全球各地数据隐私法规的日益严格，如GDPR、CCPA等，缺乏统一、可控的数据管理策略，将企业置于巨大的合规风险之中。 运营效率低下： 数据的不一致性迫使业务人员花费大量时间进行数据清洗、比对和纠错，极大地削弱了整体运营效率。在跨国交易中，这种效率损失尤为明显。 市场洞察缺失： 碎片化的数据无法形成有价值的洞察，企业难以准确识别市场趋势、客户偏好，从而错失商业机会。 本书的第一部分将深刻剖析这些挑战，并重点阐述主数据管理（MDM）的核心理念与价值。我们不仅会探讨MDM在解决数据孤岛、提升数据质量、保障数据安全、降低合规风险方面的关键作用，还将分析其如何成为驱动企业数字化转型、实现数据价值最大化的战略性举措。从建立统一的数据治理框架，到定义清晰的数据标准与流程，再到选择和实施合适的MDM技术解决方案，我们将提供一套系统性的方法论，帮助企业构建稳固的数据基础。 第二部分：聚焦客户——构建卓越客户体验的客户数据集成之道 客户是企业生存与发展的核心。在数字化时代，客户期望获得无缝、个性化且一致的体验，无论他们通过何种渠道与企业互动。客户数据集成（CDI）正是实现这一目标的关键。CDI的目标在于汇聚分散在企业内外部的各类客户信息，形成一个统一、准确、全面的客户视图（Customer View），从而为市场营销、销售、客户服务等各个环节提供高质量的客户数据支持。 客户360度视图的构建： CDI的核心在于将客户在不同触点（网站、App、社交媒体、呼叫中心、线下门店等）的行为、偏好、交易记录、人口统计信息等数据整合起来，构建一个完整的客户画像。这使得企业能够深入理解每一位客户，并据此提供个性化的产品推荐、定制化的服务以及精准的市场营销活动。 提升营销活动的精准度与ROI： 通过CDI，企业能够更准确地识别目标客户群体，进行细分营销，避免无效的广告投放，从而显著提升营销活动的投资回报率。例如，根据客户的购买历史和浏览偏好，向其推送相关的促销信息，而非进行“广撒网”式的营销。 优化销售流程与转化率： 销售团队能够通过统一的客户视图，了解客户的完整互动历史和潜在需求，从而更有效地进行销售跟进，缩短销售周期，提高转化率。 深化客户关系管理： 无论是售前咨询还是售后服务， CDI都为客户服务团队提供了详尽的客户信息，使他们能够提供更及时、更专业的支持，从而提升客户满意度和忠诚度。 赋能数据驱动的决策： 统一的客户数据是进行客户行为分析、生命周期管理、风险评估等高级分析的基础，为企业制定更明智的客户战略提供了有力支撑。 本书的第二部分将深入探讨CDI的实践方法。我们将详细讲解数据采集、数据清洗、数据匹配、数据合并等关键步骤，并重点介绍如何通过先进的匹配算法和数据解析技术，准确识别和连接同一客户在不同系统中的记录。同时，我们还将讨论如何管理客户数据的主数据，确保其一致性和权威性，以及如何将集成的客户数据安全、高效地分发给各个业务应用系统，以支撑实时决策和个性化互动。 第三部分：实践与策略——迈向卓越数据管理与客户体验的成功之路 成功实施MDM和CDI并非仅仅是技术层面的挑战，更是一项涉及组织、流程和战略的系统工程。本部分将聚焦于如何将理论转化为实践，帮助企业制定切实可行的实施策略，并克服在推进过程中的各种障碍。 建立强有力的数据治理框架： 明确各方职责，建立数据所有权、数据标准、数据质量监控和数据安全策略。一个清晰有效的数据治理框架是保障MDM和CDI长期成功运行的基石。 跨部门协作与文化转型： 数据管理是全企业的事业。本书将强调打破部门壁垒，促进各业务部门之间的沟通与协作的重要性。同时，培养全员的数据意识和数据驱动的文化，是实现数据价值最大化的关键。 技术选型与架构设计： 针对企业规模、业务复杂度和预算，选择合适的MDM和CDI技术平台。我们将分析不同技术方案的优劣，并指导读者如何设计弹性、可扩展的数据集成架构。 敏捷实施与迭代优化： 采取敏捷的实施方法，分阶段、分主题推进MDM和CDI项目，并根据业务反馈和技术发展进行持续优化。避免“一蹴而就”的宏大规划，而是注重落地与价值体现。 衡量成功与持续改进： 确立关键绩效指标（KPIs），例如数据准确率、客户满意度提升、营销ROI增长等，定期评估项目成效，并根据评估结果进行调整和改进。 本书的最后部分将通过行业案例分析，生动地展示MDM和CDI在不同行业的应用成效。从金融服务、零售、医药到制造业，我们将探讨成功的企业如何利用数据驱动的策略，实现业务增长、提升客户忠诚度，并在全球市场中建立竞争优势。 本书内容严谨，结构清晰，旨在为全球化企业提供一套全面、实用的指导，帮助企业克服数据挑战，释放数据潜力，最终构建以客户为中心、数据驱动的卓越运营体系，在数字经济时代赢得可持续的竞争优势。

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如果用一个词来形容我的阅读感受，那就是“颠覆性”。我过去一直认为MDM是一个“数据清洁”项目，但这本书彻底修正了我的认知。作者将MDM提升到了企业战略资产管理的层面，强调数据治理是实现业务敏捷性的先决条件。特别是关于“数据联邦化”与“中心化控制”的辩证关系讨论，简直是教科书级别的思辨。他非常巧妙地引用了大量的历史教训和失败案例——那些因为数据不一致导致供应链中断、财务报告失真甚至法律诉讼的惨痛经历，使得阅读过程既紧张又充满学习的动力。这本书的语言风格虽然学术，但内核却是强烈的行动导向。它不是在告诉你“应该做什么”，而是在告诉你“为什么必须这样做，以及如果不这样做会有什么后果”。它是一剂强效的“清醒剂”，对于那些沉浸在局部技术优化中，却对整体数据战略麻木不仁的团队，有着不可替代的警示作用。

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这部宏大的著作，当我翻开它厚重的封面时，一股扑面而来的严谨气息便将我牢牢锁定。它并非那种流于表面的管理学通论，而是直指企业运营核心的“骨架”——数据治理。我尤其欣赏作者在构建理论框架时的精妙布局，那种层层递进、环环相扣的逻辑推演，简直像是在绘制一张详尽的工业蓝图。书中对于主数据（Master Data）的定义、分类、生命周期管理，乃至跨部门、跨地域的协调机制，都有着教科书般的精准阐述。它没有回避MDM实施过程中必然遇到的组织壁垒和技术陷阱，而是用丰富的案例和扎实的理论，提供了一套近乎可执行的行动指南。读完前三分之一，我已能清晰地勾勒出，一个真正全球化的企业，如何在纷繁复杂的数据洪流中，建立起一套统一、可靠、可信赖的“单一事实来源”（Single Source of Truth）。对于任何身处大型跨国公司，肩负数据战略重任的高级管理者或架构师而言，这本书无疑是一部案头必备的“圣经”，其深度和广度远超我过去接触的任何相关读物。它迫使我们跳出部门孤岛的思维定式，去思考数据作为企业核心资产的真正价值。

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这本书最让我眼前一亮的地方，在于其视角的高度和全球化的视野。它没有局限于某个特定行业或某一地区的最佳实践，而是站在一个俯瞰全球业务版图的制高点上，来审视“主数据”的本质需求。例如，书中对多语言、多币种、多组织层级下的产品主数据（PIM）如何实现统一建模，提出了极具洞察力的解决方案。不同于市面上那些侧重于单一客户视图构建的入门书籍，该书深刻认识到，对于一个全球企业而言，客户的概念本身就是流动的、多维的。它详细阐述了如何设计一个既能满足本地化运营的灵活性，又能向上汇聚成集团层面统一视图的“联邦式”MDM架构。这种“既要又要”的平衡艺术，是真正大型企业数字化转型的核心挑战，而作者给出的策略，充满了实战智慧，而非空泛的说教。读完后，我感觉自己对如何向董事会汇报全球数据战略的必要性，都有了更具说服力的语言和框架。

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我发现这本书的魅力在于其跨越了理论与实践的鸿沟，提供了一套近乎完整的“企业数据能力成熟度模型”。它没有止步于描述MDM的“是什么”，而是深入探讨了如何构建一个可持续演进的“数据生态系统”。尤其让我印象深刻的是关于“数据价值衡量”的章节，作者提出了一套复杂的指标体系，将主数据的一致性和完整性，直接映射到客户生命周期价值（CLV）和运营效率的提升上。这种将无形的数据资产与有形的财务回报建立清晰关联的能力，是许多数据项目难以攻克的难关。全书的结构布局犹如一座精密的钟表，每个齿轮——无论是技术标准、组织变革、还是法律合规——都必须精确咬合。对于那些渴望从数据噪音中提取商业洞察，并希望将数据治理从“IT部门的责任”升级为“董事会的议程”的专业人士来说，这本书提供的不只是知识，更是一种思维范式的彻底重塑。

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说实话，初读此书时，我曾略感吃力，因为它绝非那种轻松愉快的“快餐式”阅读材料。作者的笔触极其细腻，尤其在处理客户数据集成（CDI）这一复杂议题时，那种近乎偏执的细节掌控欲展现得淋漓尽致。我注意到作者花了大量篇幅探讨数据质量的量化指标、匹配算法的优劣比较，以及如何在不同监管环境下（如GDPR与CCPA的冲突）进行合规性集成。这种对技术细节的深入挖掘，让我这个偏向业务理解的读者，也必须频繁停下来，对照我司现有的数据模型进行反思。书中对“数据治理委员会”的权力架构、不同利益相关者之间的博弈分析，更是入木三分。它揭示了一个残酷的现实：技术只是工具，真正的MDM项目成败，取决于组织架构和文化变革的力度。那些只关注软件部署、却忽视数据所有权和责任划分的企业，注定会在这场“数据内战”中溃败。这本书的价值，就在于它把技术、流程、人和权力结构，编织成了一个不可分割的整体进行审视。

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very helpful if you want to know the overall picture of MDM

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可以归类为技术书籍，做DW可以参考一下，个人认为一般般。

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