隨著消費升級和數字化的高速發展，企業不斷尋求優化用戶數據的積累方式。借助各種渠道觸點的挖掘和技術手段的運用，他們獲取了大量的用戶信息。然而這些數據往往呈碎片化的狀態分散在市場、銷售、運營、客服、供應鏈等各部門中，并且每部分數據都存在于獨立的小島上。那么擁有了這么多的原始數據，真的就能提升銷售和營銷的效率和效果了嗎？實際上，我們要做的是將采集到的原始數據治理成可以分析并應用于營銷、業務流程的有效數據，融入到運營的各個環節，這才是企業建設數據基礎的根本目標。

但是，究竟什么樣的數據才能稱為有效的數據資產呢？許多企業認為只要大量、全面地采集客戶數據并妥善存儲在系統中，就可以形成數據資產。然而，這其實是一個誤區。無論是通過什么渠道和方法采集到的用戶數據，都會有缺失或錯誤的可能性，比如用戶漏填或者填寫了錯誤信息。如果直接使用這些錯誤的用戶信息，不僅無法達到精準洞察用戶的目標，甚至可能導致企業的營銷和業務決策走向錯誤的方向。 再者，數據的時效性也是不能忽視的因素。例如，用戶一個月前的瀏覽軌跡對于其現在的購買傾向可能就沒有任何參考價值了。

因此，系統中的客戶數據需要不斷的更新以維護數據的有效性。同時，單純的數據更新還不夠，我們還需要系統具有即時的數據處理能力，從數據采集到清洗、去重、整合及調用，保持一定的時效性。否則，可能出現由IT人員對數據進行人工處理的時候，經過一個月的時間把所需用戶數據清洗整理為高質量的可用數據。