企业也在采用云数据仓库来集中处理大量数据。将数据整合到仓库中对这些公司来说具有巨大的好处——它使数据团队能够简化工作并构建更完整的客户资料，并且实际上是数据密集型 AI 模型的必要条件。然而，集中化和可访问数据的激增使治理变得更加重要：现在可以更轻松地访问跨地域和业务部门的不同隐私敏感度级别的数据。
例如，一家大型时尚集团在 gcash 数据库 美国和欧洲经营着五个不同的商店品牌。该公司将数据集中到互联的数据仓库中，以针对跨目标客户：例如，向购买品牌 A 运动鞋的客户推销品牌 B 的运动短裤。同时，该公司必须遵守区域数据隐私法规，并且必须将某些活动限制为每个子品牌的客户。
简而言之，企业必须集中其数据以尽可能提高效率和效果，但仍必须对数据进行分区以进行适当的管理。
许多公司选择 Hightouch 是因为我们让数据更易于访问。数据团队使用我们的架构生成器等功能来准确定义营销人员可以使用哪些数据 - 确保他们使用数据仓库中可用于生产的数据。然后，营销团队使用受众和旅程生成器等自助功能来增强定位、个性化广告系列并更快地处理数据。
架构生成器
数据团队定义营销人员应有权访问哪些数据。Hightouch 在数据仓库之上创建了营销层。
我们的治理功能是数据可访问性的无名英雄。数据团队可以限制敏感数据，这使我们能够让最终用户比以往更轻松地使用允许的数据。我们在本博客中更深入地阐述了这些功能，但关键的治理功能包括：
基于角色的访问控制 (RBAC)：管理不同用户组的数据和集成访问
子集：根据地理位置和客户选择等属性管理数据访问
审计日志：搜索所有 Hightouch 应用程序使用情况以解决问题并检查更改。
变更管理：通过各种功能防止生产中出现问题，以确保仅部署经过批准的变更 - 包括 Git Sync、批准流程、同步模板和环境。
单点登录 (SSO)：管理所有用户对 Hightouch 的访问
其中一些功能（如单点登录）已成为必备条件。然而，细节决定成败，我们对此非常重视。例如，我们根据客户的反馈不断改进 RBAC 系统，使管理员能够更轻松地对哪些用户可以访问每个集成进行精细控制。