CRM og dataplatforme

10 måder, hvorpå virksomheder reducerer omkostningerne til datalagring og opbevaring

Vi hjælper en virksomhed med sikkerhedskopiere og migrere deres Universal Analytics data. Hvis der nogensinde har været et godt eksempel på omkostninger til data, dette er det. Analytics fanger data non-stop og præsenteres efter time, dag, uge, måned og år. Hvis vi ønsker at gøre alle data tilgængelige, kan klienten bruge titusindvis af dollars i lagergebyrer... for ikke at nævne omkostningerne ved at forespørge dataene og behandle rapporter. I sidste ende vil løsningen være todelt:

  • En rapporterings- og dataløsning, der balancerer den nødvendige analyse regelmæssigt og omkostningerne ved at opbevare og administrere disse data.
  • En overkommelig backup af alle data, hvis vi skal have adgang til dem senere.

Efterhånden som lageromkostningerne faldt, begyndte virksomheder at ignorere mængden af ​​data, de erhvervede, fangede og lagrede over tid. Virksomhedens datastabler fortsatte med at udvide, datafangstpunkter steg, og hundredvis af kilder tilføjer nu eksponentielt til virksomhedens data.

Mængde af data oprettet og replikeret over hele verden
Kilde: IDC

Det er ikke et billigt problem:

Virksomheder bruger i gennemsnit 5 billioner om året på datastyring, og at 30 % af disse udgifter går til spilde på unødvendig eller ineffektiv datalagring og opbevaring.

Dataalder 2025

Den gennemsnitlige virksomhed bruger 1.2 millioner dollars om året på datalagring og opbevaring, men at 30 % af disse udgifter går til spilde på unødvendig eller ineffektiv datalagring og opbevaring.

Forrester

En måde at styre dine dataomkostninger bedre på er at inkorporere en dataopbevaringspolitik og passende organisatoriske aktiviteter.

Dataopbevaringspolitik

En dataopbevaringspolitik er et sæt retningslinjer og regler etableret af en organisation for at diktere, hvor længe forskellige typer data skal opbevares, og hvordan de skal administreres gennem deres livscyklus. Denne politik er afgørende for opretholdelse af datastyring, sikring af overholdelse af lovmæssige og regulatoriske krav og optimering af datahåndteringspraksis.

Kun 35 % af virksomhederne har en dataopbevaringspolitik på plads.

IBM

I forbindelse med salg, marketing og onlineteknologi kan en dataopbevaringspolitik angive, hvordan kundedata, salgsemner, marketingkampagnedata og andre relevante oplysninger skal håndteres. Her er de vigtigste aspekter af en dataopbevaringspolitik:

  1. Opbevaringsperioder: Definer varigheden, hvori forskellige typer data skal opbevares. Dette kan variere baseret på lovkrav, industristandarder og forretningsbehov. For eksempel kan det være nødvendigt at opbevare økonomiske optegnelser i flere år, mens midlertidige markedsføringsdata kan have en kortere opbevaringsperiode.
  2. Adgangskontrol: Angiv, hvem der har adgang til forskellige datatyper i organisationen. Adgang bør kun begrænses til autoriseret personale for at forhindre uautoriseret brug eller videregivelse.
  3. Datasikkerhed: Implementer sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte data i dens opbevaringsperiode. Dette omfatter kryptering, adgangskontrol og regelmæssige sikkerhedsrevisioner.
  4. Data-sikkerhedskopi: Sikkerhedskopier regelmæssigt data for at forhindre tab på grund af systemfejl, datakorruption eller cybersikkerhedshændelser.
  5. Datasletning: Definer procedurer for sikker sletning af data, når den når slutningen af ​​dens opbevaringsperiode, eller når de anmodes af registrerede (f.eks. kunder). Sikre overholdelse af databeskyttelsesforskrifter, som f.eks GDPR or CCPA.
  6. Revisionsspor: Vedligehold revisionslogfiler for at spore, hvem der har adgang til dataene, og hvornår, hvilket kan være nyttigt til compliance- og sikkerhedsformål.
  7. Overholdelse af lovgivningen: Sørg for, at dataopbevaringspolitikken stemmer overens med gældende love og regler. Kontakt juridiske eksperter for at holde dig opdateret om ændrede krav.
  8. Uddannelse og opmærksomhed: Træn medarbejderne i dataopbevaringspolitikken og skab regelmæssigt bevidstheden om dens betydning for at sikre overholdelse.
  9. Periodisk gennemgang: Gennemgå og opdater regelmæssigt dataopbevaringspolitikken for at tilpasse sig ændrede forretningsbehov og lovmæssige krav.

En veldefineret dataopbevaringspolitik hjælper organisationer med at administrere data effektivt, reducere risici forbundet med databrud eller manglende overholdelse og optimere lageromkostningerne ved kun at opbevare data så længe som nødvendigt.

Strategier til reduktion af dataomkostninger

Der er flere måder, hvorpå virksomheder kan spare penge på dataomkostninger og samtidig opretholde dataintegritet og sikkerhed. Her er nogle omkostningsbesparende strategier sammen med eksempler:

  1. Dataoprydning og deduplikering: Ryd regelmæssigt op i forældede, ugyldige, duplikerede og ukvalificerede kontaktdata i Customer Relationship Management (CRM) systemer. Dette reducerer lageromkostningerne og sikrer, at salgs- og marketingindsatsen er rettet mod nøjagtige og relevante kundeemner. Hvis du har brug for hjælp til at reducere dine Salesforce-dataomkostninger, så kontakt os på DK New Media.

Salesforce anslår, at 91 procent af CRM-data er ufuldstændige, og 70 procent af disse data forringes og bliver unøjagtige årligt. 

Dun og Bradstreet
  1. Dataarkivering og lagdelt lager: Flyt ældre og sjældnere adgang til data til omkostningseffektiv arkivlagring. For eksempel kan historiske transaktionsposter flyttes til arkivlager, hvilket frigør dyr primær lagerplads.
  2. Backup optimering: Evaluer sikkerhedskopieringspolitikker og -praksis for at reducere redundans og optimere lageromkostninger. Implementer teknikker som deduplikering og komprimering for at minimere sikkerhedskopieringslagerkrav. Overvej at skifte sikkerhedskopier til sikre, skybaserede backuptjenester, der tilbyder omkostningseffektive lagermuligheder. Cloud-udbydere tilbyder ofte lagdelte lagerplaner, hvor mindre hyppigt tilgåede data gemmes til lavere omkostninger.
  3. Data Lifecycle Management: Etabler klare dataopbevaringspolitikker, der dikterer, hvor længe data skal opbevares. Slet ikke længere nødvendige data, hvilket reducerer lageromkostninger og potentielle juridiske risici. Implementer automatiserede datasletningsprocesser baseret på opbevaringspolitikker for at undgå manuel overhead.
  4. Cloud-omkostningsoptimering: Overvåg kontinuerligt skyressourcer i rigtig størrelse for at matche brugen. Dette kan omfatte nedtrapning eller pause af ressourcer i perioder med lav efterspørgsel. Brug cloud-tjenester som AWS Spot Instances eller Azure Reserved Instances til at spare på computeromkostninger.
  5. Datakomprimering og kryptering: Komprimer data før lagring for at reducere lagringsomkostningerne og samtidig bevare tilgængeligheden. Implementer effektive krypteringsmetoder for at sikre data uden væsentligt at øge lagerkravene.
  6. Datastyring og træning: Implementer datastyringspraksis for at sikre datakvalitet og overholdelse, hvilket reducerer risikoen for unødvendige omkostninger på grund af datafejl. Træn medarbejdere i bedste praksis for datastyring for at undgå utilsigtet dataspredning og reducere omkostninger forbundet med unødvendig dataoprettelse.
  7. Analyse af dataforbrug: Revider og analyser dataindsamling og brugsmønstre for at identificere og eliminere ubrugte eller underudnyttede datasæt, hvilket frigør lagerressourcer.
  8. Leverandørforhandlinger: Gennemgå regelmæssigt kontrakter med datalagringsudbydere for at forhandle bedre priser eller udforske mere omkostningseffektive muligheder. Efterhånden som båndbredde, computerkraft og lager bliver mere effektive, falder hårde omkostninger for leverandører. At holde dine kontrakter statiske er ikke altid et krav.
  9. Datavirtualisering: Implementer teknologier, der gør det muligt at få adgang til og bruge data uden at duplikere og gemme dem flere steder, hvilket reducerer lageromkostningerne.

Global DataSphere forventes at blive mere end fordoblet i størrelse fra 2022 til 2026. Enterprise DataSphere vil vokse mere end dobbelt så hurtigt som Consumer DataSphere i løbet af de næste fem år, hvilket vil lægge endnu mere pres på virksomhedsorganisationer for at administrere og beskytte verdens data samtidig med, at der skabes muligheder for at aktivere data til forretnings- og samfundsmæssige fordele."

John Rydning, Research Vice President, IDC's Global DataSphere

Ved at implementere disse strategier kan virksomheder optimere deres datahåndteringspraksis, reducere unødvendige omkostninger og sikre, at værdifuld data forbliver tilgængelig og sikker.

Douglas Karr

Douglas Karr er CMO for OpenINSIGHTS og grundlæggeren af Martech Zone. Douglas har hjulpet snesevis af succesfulde MarTech-startups, har hjulpet med due diligence på over $5 mia. i Martech-opkøb og -investeringer og fortsætter med at hjælpe virksomheder med at implementere og automatisere deres salgs- og marketingstrategier. Douglas er en internationalt anerkendt digital transformation og MarTech-ekspert og foredragsholder. Douglas er også udgivet forfatter til en Dummies guide og en bog om virksomhedsledelse.

Relaterede artikler

Tilbage til toppen knap
Luk

Adblock fundet

Martech Zone er i stand til at give dig dette indhold uden omkostninger, fordi vi tjener penge på vores websted gennem annonceindtægter, affilierede links og sponsorater. Vi ville sætte pris på, hvis du ville fjerne din annonceblokering, mens du ser vores websted.