企業は今日まで、上の図に記されている多くのツールを使用し、数多くのプロセスや機能で使用されるさまざまなプラットフォームにデータを集約／統合／一元化しようとしてきている。これによって出発点が与えられ、活動と進歩という幻を得た。しかしB2B企業の眼前には、単により多くのデータだけでなく、より質の高いデータと洞察がなければ、データに基づく意思決定をリアルタイムで行っていくことはできないという現実が立ちはだかっている。データの使用方法に頓着せず、データの集約についてのみ注力しているツールは、必要なものを理解しているとは言い難く、目的を果たすことなどできないのだ。
例えば、マスタデータ管理（MDM）は可能な限り多くのデータを集約することに力点を置いた、原則とツール一式だ。その土台には、一元管理された優れたデータストアを構築しておけば、それが「真実を格納した単一の情報源」になるという考えがある。これにより、最適化された大規模データストアが生み出されるものの、成果に向けた目的や情報が伴っていないため、さまざまな目的においてどのデータを収集／格納／使用するのかが明確ではなく、強調されてもいない点で的を外してしまっている。
顧客データのプラットフォームは、より近代的なモデルに基づいており、真実を格納した単一の情報源を生み出すという考え方から一歩先に進み、データの使用に力点を置くことでMDMシステムの問題を解決しようとしている。また、データを統合し、さまざまなシステムへのアクセスを提供するとともに、該当データが最初から最後まで円滑に流れていき、既知のプロセス間で適切に使用できるように保証してもいる。ただ、クラウド上でのODS（運用データストア）構築には成功したが、大規模データストアと同様の失敗をしでかしている。その失敗とは、使用したデータをどう扱うのかや、データが優れていたか、あるいは更新や改訂が必要なのか、そしてその結果が何なのかを判断できないというものだ。
正しい成果を得るための正しいデータの使用とは
データ使用のイニシアティブは、売り上げの増大やコストの削減、顧客数の増加といった1つ、あるいは複数の重要業績評価指標（KPI）の変化に着目する場合がしばしばある。こういった単純な成果を生み出すための方法論は昔から存在している。例えば、より多くの顧客を獲得するための手順はシンプルだ。対象となるセグメントを特定し、潜在顧客が必要としているものを理解するとともに、そのニーズを満足させるものを作り上げ、ニーズにマッチするマーケティング戦略を考え出して顧客を洗い出したうえで、積極的な販売戦術を実施し、取引を勝ち取っていくことになる。
