实施数据治理框架可以简化数据管理并确保营销团队的数据完整性，但从头开始建立一个框架可能是一个令人生畏的前景。
无论您是刚开始数据治理之旅，还是觉营销人员的数据治得是时候评估您当前的实践，这里都有一个方便的数据治理框架模板，您可以将其用作实施新标准或更新现有标准的起点。
您也可以在此处下载该模板的版本。
1.概述
模板的概述部分应通过回答以下问题来阐明框架的目的和目标：
- 该框架的目的和目标是什么，例 电话号码清单 如提高数据准确性、增强安全性和支持数据驱动的营销策略？
- 该框架的范围是什么，包括数据收集、使用、质量管理和合规性等涵盖的领域，以及适用哪些数据类型？
- 评估当前实践和规划新数据治理框架的初步步骤是什么？
这些答案将帮助利益相关者了解框架的目的、范围和结构，确保营销中有效的数据管理。
2. 数据收集、使用和安全政策
政策文件部分应回答以下问题：
2.1 数据收集政策：
- 应该收集哪些数据，例如客 食谱的原创性 户人口统计数据和购买历史？
- 将使用哪些方法收集数据，例如网络表单、调查和 CRM 系统？
- 如何获得同意？有哪些要求？
2.2 数据使用政策：
- 数据（特别是 PII 数据）将如何用于营销活动（包括细分和个性化）？
- 数据使用有哪些限制，例如仅供内部使用，不与第三方共享？
- 数据保留和存档的准则是什么？
2.3 数据共享和访问：
- 数据访问的所有权是否记录在案，例如谁负 电话带领 责提供对不同数据源的访问权限？
- 谁可以访问哪些数据、在什么情况下可以访问、以及他们有什么样的要求？
- 将实施哪些数据传输协议和安全措施，以及与第三方（如供应商和合作伙伴）共享数据的程序是什么？
2.4 合规和安全政策：
- 企业或部门将如何遵守 GDPR 和 CCPA 等数据保护法规？
- 将使用哪些安全措施，例如加密和安全访问控制？
- 处理数据泄露和事件的程序是什么？
3. 数据质量指南
数据质量指南部分应回答以下问题：
3.1 数据录入标准：
- 输入数据将使用什么格式，例如日期格式和标准化字段？
- 将应用哪些验证规则来确保数据的准确性，包括必填字段和格式检查。