赛诺贝斯数据治理场景解决方案
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企业数据治理的痛点1、信息收集杂乱
收集企业信息或填写系统时，由于输入习惯，认知差异等原因，信息杂乱，不易识别。
2、准确性难保证
企业重点信息，如行业，地域，规模等，很难保证收集数据的准确性。
3、线索不易识别
企业和联系人信息零散保存，不易进行关联和统一的识别。
4、赋能业务效率低
营销团队传递出的线索，无法实现快速高效的赋能业务团队进行转化。
5、数据管理成本高
企业如要实施数据治理，需要持续花费较高的资金成本，和专业的人力成本来完成。
MIP - 企业数据治理工作台
企业数据治理的价值
提升数据质量 - 企业标准名称清洗
提升数据质量 - 企业标准名称清洗
提升数据质量 - 历史企业名称清洗
针对历史数据，可进行人工清洗，录入企业名称，系统优先匹配企业数据库中已有的企业信息；
如无匹配信息，可以通过调用三方接口进行清洗；
低成本高效率清洗企业名称数据。
完善线索信息 - 工商信息补全通过三方数据，可补全注册资金、人员规模、存续状态、法人等企业工商信息；
信息补全后的企业数据；
一方面可同步CRM，供销售全面了解线索画像，更有针对性的跟进；
另一方面，可为线索评级提供完备的企业属性画像，数据模型更精确，有助于筛选出高价值线索。
管理全局数据 - 企业联系人关联
经过企业名称数据清洗，
同一家企业的联系人数据可进行相应的关联，
是客户画像更加立体，对企业的组织架构也可以有更进一步的了解。
同一家企业的联系人数据可进行相应的关联，
是客户画像更加立体，对企业的组织架构也可以有更进一步的了解。
管理全局数据 - 企业信息整合数据合并
合并处理系统中同一家企业的多条数据信息，形成标准化规范。
行为洞察
抓取统计企业联系人的活跃度和行为偏好，指导营销方向。
合并处理系统中同一家企业的多条数据信息，形成标准化规范。
行为洞察
抓取统计企业联系人的活跃度和行为偏好，指导营销方向。
意向分析
通过对企业新增趋势、行业分布、等级分布以及活跃趋势的分析，筛选高意向企业线索。
目标客户洞察 - 企业数据深度清洗规则化清洗：通过别名匹配、网址、组织机构代码等信息，识别企业的相似度，将相似的企业归类，可以进行数据合并清洗处理；
字段智能清洗：系统扫描所有数据的字段值，列出非法字段值，将非法字段值映射到合法字段值，进行智能清洗。
目标客户洞察 - 企业360画像匹配企业股权结构，对外投资详情等更多维度信息，形成企业360画像。
目标客户洞察 - 企业360画像全景图
企业数据治理应用场景
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