的数据源和新的案例。 实施API治理以促进不同工具的集成和互操作。API允许系统交互通信和自动化数据流。但必须对它们进行记录、保护和监控，以保证服务质量和数据保护。采用隐私设计方法，将个人数据保护与解决方案和处理的设计结合起来。这涉及到较差的数据流、规定保留期限、收集同意以及允许个人行授予权（访问、更正、可移植、普普等）。团队对数据治理问题的认识并为此进行培训。
因为除了工具和流程之
公司还必须建立完整的数据文化。每个员工都必须了解数据质量和保护的重要性，并在日常工作中养成良好的习惯。迫切成为企业的战略资产，数据治理正在成为面对消费者信任的重要要素。越来越关注个人信息使用的客户，关注质量、安全和法规遵从性的严格治理关键。让消费者放心，公司会认真对待他们的数据。相反，治理不善会极大的信任和信贷。 但除了信任问题之外，经过深思熟虑的数据治理也可以成为公司真正的绩效杠杆。通过采用统一的方法，公司可以充分利用客户数据的潜力，同时尊重监管和道德约束。
因此他们提高了运营效率
个性化进程的能力和客户参与度。事实证明，如果数据治理得到智能实施，它非但不会成为障碍，反而会成为营销激活和业务绩效的 欧洲数据 强大杠杆。在此背景下，互操作性和开放性成为企业面临的关键问题。仅有最佳解决方案已经不够了；它们必须能够流畅、安全地交互通信。互操作性是指系统和应用程序需要用户特别努力即刻可交换数据和良好工作的能力。
它基于标准化格式、协议和API的使用
允许堆栈的不同组件相互理解并协作。开放性是指 如何颠覆传统的 数据采集工作流程 能够轻松地将新工具和新数据源集成到信息系统中。它采用基于预先集成的API和连接器的定制和可扩展架构。通过关注互操作性和开放性，公司可以：避免数据孤岛和不一致：通过沟通不同的营销工具（CRM、营销自动化、CDP、 BI 等），他们确保数据客户在整个系统中且同步最新。
因此，他们可以建立360度的客户视图
并在所有渠道中传递一致的信息。获得敏捷性和上市 亚洲电子邮件列表 时间：借助标准化 API 和连接器，他们可以快速将新解决方案和新功能集成到其堆栈中。因此，他们可以适应市场发展和客户期望，而不会受到兼容性或数据迁移问题的阻碍。 降低成本和复杂性：通过选择可互操作和开放的解决方案，他们获得了交流不同工具所需的特定开发和资源。因此，他们可以专注于核心业务并优化营销活动，而消耗担心基础设施。 促进创新和差异化：通过访问大型合作伙伴生态系统和第三方解决方案，他们可以通过创新和差异化功能丰富其营销堆栈。
