随着消费升级和数字化的高速发展，企业不断寻求优化用户数据的积累方式。借助各种渠道触点的挖掘和技术手段的运用，他们获取了大量的用户信息。然而这些数据往往呈碎片化的状态分散在市场、销售、运营、客服、供应链等各部门中，并且每部分数据都存在于独立的小岛上。那么拥有了这么多的原始数据，真的就能提升销售和营销的效率和效果了吗？实际上，我们要做的是将采集到的原始数据治理成可以分析并应用于营销、业务流程的有效数据，融入到运营的各个环节，这才是企业建设数据基础的根本目标。

但是，究竟什么样的数据才能称为有效的数据资产呢？许多企业认为只要大量、全面地采集客户数据并妥善存储在系统中，就可以形成数据资产。然而，这其实是一个误区。无论是通过什么渠道和方法采集到的用户数据，都会有缺失或错误的可能性，比如用户漏填或者填写了错误信息。如果直接使用这些错误的用户信息，不仅无法达到精准洞察用户的目标，甚至可能导致企业的营销和业务决策走向错误的方向。 再者，数据的时效性也是不能忽视的因素。例如，用户一个月前的浏览轨迹对于其现在的购买倾向可能就没有任何参考价值了。

因此，系统中的客户数据需要不断的更新以维护数据的有效性。同时，单纯的数据更新还不够，我们还需要系统具有即时的数据处理能力，从数据采集到清洗、去重、整合及调用，保持一定的时效性。否则，可能出现由IT人员对数据进行人工处理的时候，经过一个月的时间把所需用户数据清洗整理为高质量的可用数据。