随着数字化时代的快速发展，数据已经成为企业、政府和社会运转的核心资源。然而简单的数据叠加、过多的冗余数据，不仅会降低企业的运营效率，还会影响企业的决策质量、甚至竞争力，数据治理的重要性日益凸显。

上月，腾道针对印度数据的国家名称、企业名称、数量单位等进行数据的集中治理，将数据从原始状态转换为更易分析和处理的形式。通过建立标准化列表和创建映射关系、使用自然语言处理(NLP)技术、人工审核和干预、外部API或服务等多种规则和方法，将数据标准化，用更精准的数据帮助企业科学决策、高效开发印度市场。

· 治理动作1：企业名称标准化

对同一进口商被记录的不同名称通过合并类似或重复的名称，确保进口商名称的准确性和唯一性，帮助企业更精准的匹配目标客户。

· 治理动作2：国家标准化

通过处理缺失或错误的国家名称，消除歧义或混淆项，确保数据的一致性和准确性，帮助企业更精准的洞察目标市场。

· 治理动作3：数量单位标准化

新增中英文数量单位注释，消除语言差异带来的阻碍，帮助企业更清晰的了解市场量价、知己知彼。

以下是数据优化后客户在使用场景中的真实反馈。

一、“企业名称一致后，目标客户开发少走不少弯路”

数据清洗前：由于同一进口商可能以多种不同名称被记录，导致数据重复和冗余，对于开发客户的用户来说，在匹配目标客户时，会降低其精准度、影响其判断及决策。

数据清洗后：进口商名称准确且唯一，帮助精准匹配目标客户。

某汽车零部件企业在通过关键词搜索后，看到了“АО"КАМАЗ-ИНЖИНИРИНГ"”这家企业。

在企业名称没有标准化前，该企业只有100+条贸易记录，根据采购体量，该企业在采购商排名中可能不在前十，而标准化以后，该企业有8500+条贸易记录，采购体量在采购商排名中排名前三。

精准的数据，帮助该企业精准匹配到了更优质的目标客户、提高获客的准确性，避免了很多不必要的弯路，客户开发更高效。

一、“国家名称统一后，成功避免错失印度这个大市场”

数据清洗前：国家名称缺失或错误，可能会对某个国家的市场情况产生误判。

数据清洗后：各项记录保持一致性和准确性，消除了之前存在的歧义和混淆，准确度由原来的93%提升到了100% 。

某化学制品企业在准备进军东南亚市场时，对于各个国家的市场情况不是很了解，于是率先筛选出了该企业主营产品进口总量前5的国家作为参考。在国家名称没有标准化前，印度是没有进入前5的。

标准化后，该企业发现印度市场不仅进入了前5，而且似乎还是一个需求量靠前的国家，于是把印度也加入海外市场目的国之一，从而避免错失印度市场。

通过更清晰的市场洞察，降低反复验证数据的成本。

二、“数量单位统一了，量价分析更精准了，竞对快抢走的客户又回来了”

数据清洗前：数量单位之间存在语言和单位差异，给量价分析带来了阻碍。

数据清洗后：新增中英文数量单位注释，消除语言差异所带来的障碍，量价分析更精准、高效。

某食品企业在分析其KA客户的供应商时，发现该客户从其他的国家进口与该企业相同或类似产品，该企业立即对这些竞争对手展开分析，其中，就涉及到竞争对手的量价。

数量单位没有标准化前，该企业必须了解其他国家相关的语言、数量、单位，量价分析低效且不精准。

三、标准化后，量价关系一目了然，很快就制定了具有竞争力的销售策略，成功避免客户被抢走。

腾道针对印度数据的治理，能帮助企业更加精准的洞察市场、开发客户、监测竞对。

截至目前，腾道已针对印度、俄罗斯、土耳其、墨西哥、哈萨克斯坦、越南、巴西、阿根廷等多个国家的数据进行标准化治理，也将对更多的国家进行数据标准化治理。

未来，腾道将进一步加大对数据的治理，用更可靠、可用的数据帮助企业高效开拓海外市场，引领行业风向标。