数据治理

传统的数据治理是一个标准化过程，可确保整个组织的一致性。 这对于想要减少运营摩擦的公司至关重要。

在营销中，数据治理是相似的，但其侧重点略有不同。这仍然与标准化有关，但营销人员的需求有点不同。营销人员需要数据治理，因为他们的所有分析工具都必须能够读取所有创意名称、营销活动名称、地理编码、转化结果以及以标准化方式优化和报告所需的任何其他元数据。完成后，他们将能够提供可行的见解。如果没有这种标准化，就几乎不可能对归因、测量和交付数据进行切片和切块以将数据转化为行动。

一位合作伙伴称之为视图。 另一个称之为印象。 一位合作伙伴表示，视频观看时间为 3 秒； 另一个说是 15 秒，还有一个说是 10 秒。

无论您是测量点击量、点击量、安装量还是下载量，您都需要一种通用语言，以便您的数据库和分析能够了解正在发生的情况。 虽然有许多共同点，但大多数广告网络和平台报告指标的方式略有不同，语言和指标也略有不同。

为此，您需要一个标准化层。

同样重要的是数据治理层，用于确保您创建的所有链接和您构建的营销活动遵循相同的结构、格式和命名约定。

这提供了数据统一的能力。如果您希望能够将来自广告合作伙伴的顶部渠道广告投放数据与您自己的底部渠道转化和结果数据相结合，这一点也很重要。如果能够这样做，您可以对SKAN和Privacy Sandbox。

实际上，您无法通过手动流程可靠地大规模实现这一目标。

营销人员需要自动命名和链接分类。 他们还需要一种默认构建合规性的方法，以确保您的命名约定成为标准操作程序。

这就是为什么 Singular Links 允许您自动创建链接，并嵌入您需要的所有数据……并附加所有元数据。

这可确保您的跟踪代码正确嵌入。 它还提高了活动报告的准确性。 它可以帮助您统一跨渠道和跨平台数据。

只有这样，您才能确保结果可靠，并且在优化点击率、转化率或投资回报率。

通过营销中适当的数据治理，您可以释放数据驱动的决策能力。Singular中的分析基于良好的数据，并且可以提供可靠的结果。

您还拥有完整且透明的营销数据。 您的营销活动数据结构将是可审计的。

重要的是要记住，这种结果无法内置到后端的分析中。 相反，它必须是从一开始就设计好的东西。 它从源头开始，正确处理这一点可以实现数据的最大粒度和营销影响的可跟踪性。