在云数据仓库中弥合第一方和第三方数据之间的差距

市场投放技术架构（GTM）复杂而又有必要。现代销售和营销团队需要各种工具来帮助他们完成工作。有了合适的工具，您可以创建完整的360度客户视图，从而让定向广告活动和个性化销售策略更加轻松。

很不幸，当太多应用程序在同一潜在客户和客户账户上产生、使用和存储不同的数据点时，问题就会出现。结果是令人困扰的重复记录在技术堆栈中一片混乱，影响了顺畅的以客户为中心的销售过程。

为了构建一个结果驱动的GTM（Go-to-Market）策略，集中管理多个数据源，包括第一方和第三方数据，是必要的。数据管理员还需要优化数据基础，以便提供有用的数据智能。这一切都从修复、集中管理和添加智能层来管理脏数据和冲突数据开始。

肮脏数据的本质与处理方法

肮脏数据就像一个未经打磨的宝石，它是有价值的，但需要精确的清理、切割和打磨才能充分发挥其潜力。

肮脏数据是有缺陷的、不连贯的信息，包括不一致、过时、缺失条目、重复，并且常常分散在不同的应用程序中。如今，约54%的B2B企业表示，低质量的数据是他们面临的最大挑战。

那么有什么解决办法呢？首先要解决的是四个常见的阻碍因素，这些因素妨碍了建立一个集中的GTN数据仓库。

建立统一的云数据仓库所面临的四大挑战

建立一个真正功能完善的集中式数据仓库以创建完整的客户视图，在解决一些常见的阻碍之前是不可能实现的。这些阻碍包括：清理脏数据。

统一数据

应用数据智能

操作化云数据

构建统一云数据仓库的步骤

构建统一的云数据仓库始于关注最重要的组成部分 - 数据。以下是创建用于GTM成功的集中式数据仓库的步骤：

1. 提升你的第一方数据

仅仅依靠第一方数据无法得出可操作的见解。尽管数据仓库提供商可以满足无服务器扩展数据的基础设施需求，但他们往往不能解决错误和不一致的数据问题。根据Gartner的调查，公司估计每年因为糟糕的数据而损失平均约1300万美元。

凭借ZoomInfo最近与Snowflake、Amazon Web Services和Google BigQuery的合作，获得可靠的第三方B2B数据变得更加简化。数据可以在数据管理系统中直接获取，使团队能够从所有数据源中访问、整理和解析统一的客户视图。

2. 通过规范化和补充提高数据质量

获得优质的业务数据只是个开始。如果数据格式不正确或者缺失的空白没有填补好，你整个GTM数据策略可能会陷入混乱。

数据归一化和丰富对于创建一个最新、可靠的数据仓库以及获取尽可能高质量的数据至关重要。数据质量由两个特征决定：

数据的完整性，通过匹配率和填充率来衡量。

数据的准确性由匹配和填充率的可信度决定。

确保数据的完整性和准确性对于更好地进行细分和定位至关重要。

解决方案是通过规范化确保GTM数据的语义一致性，同时通过丰富从多个来源中获取并补充缺失的数据点来提高数据的可靠性。

3. 建立账户情报

通过通过数据驱动的决策来实现市场出行策略的成功，需要具备强大的账户情报能力。

有了清洁完整的数据基础，您可以利用分析和建模来了解您的理想客户画像（ICP），以及最匹配和相似的潜在客户。此外，添加意向和动态以优化定位，确保您不会浪费时间和资源在不会带来收益或者不处于购买周期适当阶段的潜在客户和账户。

4. 将云数据操作化

新一代的销售洞察正在为一个完整、统一的数据库设立标准。为了使其成为现实，将您的云数据战略操作化必须成为您市场推广计划的首要任务。

云数据仓库功能强大、高效且快速。但是市场营销、销售和运营团队并不在云数据仓库中工作。他们在CRM和MAP系统中工作——那些需要数据和洞察力的地方。

易于使用的基于用户界面的数据编排工作流可以弥合IT/数据团队与收入团队之间的鸿沟。自动化工作流可以快速将数据从云数据仓库（CDWs）导入客户关系管理系统（CRMs）和市场自动化平台（MAPs），同时丰富和改进数据。它们还可以设置基于事件的触发器以在数据变化时采取行动，以做出有效和迅速的决策。