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简单的差异（例如日期和电话号码的格式）也会给数据处理流程带来麻烦。提前规划可以为您省去以后的麻烦。

您可以采取的另一个步骤是清理数据以从数据集中删除重复和损坏的数据。

您的数据管理平台可能包括数据清理和规范化功能，或者您可以使用独立工具来准备数据以进行集成。

当然，您无法提前标准化每个输入，因为其中一些输入来自第三方来源。

数据管理系统如何处理不同来源之间命名法和模式的差异？
数据集成工具使用 ETL（提取、转换、加载）流程来统一多源信息。

此过程使其能够接受各种格式的信息，然后规范化或转换数据 意大利 whatsapp 号码数据 以适应数据存储库的模式，然后再将数据加载到存储库数据库。反向 ETL 执行类似的任务，将来自中央源的数据转换为接收系统的模式。

据电子商务数据平台 Integrate.io 称，大多数 CDP 使用事件驱动 API，当发生定义的事件（例如客户进行购买、访问特定产品页面或填写注册表单时）时，这些 API 会将新信息发送到您的中央源。返回（反向 ETL）数据可能会分批交付，因此无法实时提供。

收集和重新分发实时数据的能力是确保及时通信的最佳方式。然而，它还需要一个强大的数据管理平台来实现这种级别的数据集成。

在您能够完全实现全渠道营销之前，请专注于提供所需数据的系统，以执行可立即接触消费者的事件触发营销自动化。

记下您的各种营销渠道和工具的批量更新频率，并根据这些限制来规划您的营销策略。

搞清楚如何存储和分发数据只是跨渠道数据难题的一部分。您还需要收集数据来指导您的战略并触发您的活动。