什么是数据对齐（Data Reconciliation）？
数据对齐（Data Reconciliation）是比较并对齐来自不同来源的数据的过程。当存在多个来源且信息相互关联时，通常需要进行此过程。
这些来源可能包括数据库、电子表格、软件系统，甚至手工记录。其目标是对齐并统一这些数据，形成单一、可靠且一致的数据集。
通过连接分散的数据，数据对齐能为决策提供有价值的洞察。它常用于会计、库存管理、营销等场景。
与行业领先者同行
将你的 CSV 文件合并为单一集合
Google Sheets 或 Microsoft Excel 适合会计类任务，但在数据管理功能上有所欠缺。面向数据科学家的专用工具如 ETL（Extract, Transform, Load，抽取-转换-加载）也存在，但对非技术人员并不友好。
在 Datablist 中，只需定义用于整合 CSV 文件的字段（property），其余交给工具完成。
从多个来源合并数据
在数字化世界中，管理各类清单是高频工作。无论你是：
- 构建客户的单一视图
- 从多种来源创建潜在客户（prospects）名单
- 用联系信息丰富邮件列表
你需要像 Datablist 这样的工具来合并并管理你的数据。
何时需要合并数据文件？
- 整合客户文件
- 整合客户文件对于构建客户的单一视图至关重要。当企业在销售、营销、客户支持以及线上平台等多个触点与客户交互时，宝贵数据会分散在不同系统和数据库中。使用客户的 email 地址或其他唯一标识符来 Join（关联）客户数据。随后，市场、销售、客服等团队都能访问这一统一而全面的视图。
- 用产品目录丰富订单数据
- 在电商场景中，你通常管理两类主列表：产品列表和订单列表。订单列表会引用所购买的产品。将产品特征与订单列表整合，可从销售中获得洞察，例如主要销售的产品类别。你还可以整合其他外部数据，例如网站的流量统计。
- 聚合公司数据以构建潜在客户名单
- 在构建潜在客户（prospects）名单时，掌握的公司信息越多，你就越能细分潜在客户。数据整合有助于使用外部数据源来丰富你的潜在客户名单，例如员工人数、最新融资轮次、营收以及网站流量估算。凭借关于潜在客户的准确且最新的信息，你可以提升评分（lead scoring），并减少在不合格潜在客户上投入的时间。
- 了解更多关于潜在客户名单构建
- 用营销数据丰富 leads
- 通过汇聚来自网站分析、社交媒体指标以及客户互动等多种来源的数据，企业能获得对受众的全景视图。数据整合的一个典型用法，是把邮件营销活动的结果回写到你的 leads 列表：标注打开或点击你 email 的 leads，并通过 LinkedIn 或其他社交网络等渠道进行定向触达。通过用整合后的数据丰富 leads，你可以提升转化，避免在无兴趣的 leads 上浪费时间和预算。