数据洞察不是无根之木，它深深根植于庞大的数据基础之上。企业必须广泛收集并妥善存储数据，才能为各种分析方法提供用武之地，从而发挥出显著的价值。若数据维度狭窄、数量有限，且数据残缺不全，那么即便算法再先进，其效用也难以完全施展。反之，当企业掌握了全面、快速、精准的大数据，它便能灵活运用各类分析手段，为经营决策提供有力支持。
企业需重视数据的汇集与储存工作。除了高效利用内部数据，还需制定并执行周密的外部数据获取、储存及使用策略，实现内外数据的无缝整合与高效应用。
一、内部数据：
内部数据涵盖了企业运营的各个层面。从订单签署到物料采购，从发货到员工管理，再到用户行为等各方面信息均需纳入考量。这些数据不仅储存在关系型数据库中，还包括线下渠道所获取的资料。例如，客户部门的电话回访记录、市场部的客户访谈成果以及风控部门的实地调查资料等。
内部数据是企业业务运行过程中积淀的宝贵财富，也是实现数据化运营的重要基石。在日常工作中，高层决策者们密切关注内部数据指标，依据数据的波动和分布做出明智的运营决策。与外部数据相比，内部数据的准确性和完整性更易于控制。
二、外部数据：
在商业分析的视角下，经典模型如SWOT、PEST及波士顿矩阵等均离不开对市场和竞品的深入分析。企业经营者在把握内部情况的也不能忽视外部环境的变化。
外部数据同样具有举足轻重的地位。特别是在这个快速发展的大数据时代，对外部数据的分析和应用显得尤为重要。
企业可以通过合规的第三方数据公司获取数据，但需注意保护用户隐私权。尽管内部数据源具有较高的可控性，但第三方数据源往往能提供更为全面或独特的视角。比如，一个面向货车司机的平台虽然存储了注册货车的部分信息，但接入合规的第三方供应商的数据后，可以获得更丰富的货车基础信息和行驶记录等。
合规的外部供应商所提供的数据源能够成为内部数据体系的有力补充。