想看“不同类型客户分别买了什么”，销售、产品和财务却可能各给一份答案。问题往往不在数据有没有进仓，而在三张表里的“客户”是否真是同一个人，使用的编号和分类是否一致。
SeattleDataGuy 指出，许多公司完成了数据集中，却没有完成数据集成：Salesforce 的客户表和产品数据库的客户表虽然放在同一处，彼此仍未连接。真正的集成还要对齐字段含义，判断不同记录是否指向同一实体，并让团队约定统一标识和标签。例如，各系统共用一个客户 ID，才能把购买习惯、行业等信息可靠地汇总到同一客户视图。
这也解释了为什么仓库最后常像一张组织架构图：营销、运营、数据科学团队各有一套用户表，甚至不同业务单元各建仓库，重复回答相似问题。数据仓库解决“放在哪里”，却不会自动解决“这些数据到底是什么意思”；后者需要跨团队协商，也正是最容易被跳过的部分。