宾夕法尼亚州总检察长办公室的 IT 工作人员因手动维护 1,000 多个帐户和数百个组而不堪重负。他们需要自动化这些任务，同时保持严格的安全标准并与各种版本的 MS Exchange 集成。

确保 Exchange Online 的安全性和可用性。在数据泄露发生之前检测出恶意行为者。更快地为 OCC 审核做好准备。

Carter's 的团队忙于收集和分析来自不同来源（包括 Google SA 360 和 Facebook）的大量绩效营销数据。渠道经理继续使用手动电子表格来收集数据，尽管这被认为是一项低价值且费力的任务。他们希望通过检查特定数据点来了解潜在客户和现有客户如何与营销活动互动，以提高未来的绩效。

达索系统严重依赖 LinkedIn 潜在客户生成表格 (LGF) 来获取新客户。他们手动收集并转换数据，花了10多天的时间才完成。处理个人身份信息 (PII) 增加了数据管理的复杂性。

Digital Matter 面临着一项艰巨的任务，即在许多不同的营销平台上为客户处理多个跨渠道营销活动。该团队严重依赖数据来决定基准、预算和投资回报率，但收集和分析数据是一个繁忙的手动过程，缺乏凝聚力的系统。 Digital Matter 的顾问们渴望有一天他们不必花时间收集数据和拼接静态报告——其中许多报告在下次提取之前就已经过时了。他们希望最大限度地减少人为错误，这进一步加剧了他们获得准确的、数字驱动的见解的能力的不确定性。

电子商务巨头 Fashionette 必须管理来自 40 多个来源的数据，导致登录各种工具、下载报告以及将数字复制到电子表格中的过程繁琐且耗时。他们需要一个解决方案将所有数据集成到一个平台中，以便全面了解其广告活动并提高投资回报率。

哈瓦斯中东公司创建了一个面向客户的数据平台——自动化数据分析管理器（ADAM），涵盖客户引导、设置目标和报告。然而，ADAM 缺乏复杂的工具来自动跨各种广告平台更新报告。该团队手动导出 CSV 文件来创建报告，这是一个压力很大、缓慢且容易出错的过程。他们还努力跟上各种 API 的不断变化。这些挫折促使该集团寻找先进的平台来彻底改革数据集成和分析，以便更快、更具战略性地为客户提供服务。

费城 76 人队拥有一个复杂的数据生态系统，其中包含 130 个数据源，这些数据源经过管理并汇总到 Excel 电子表格中，每周需要 10 个小时来提取数据并连接到新数据源。

宜家团队将来自不同来源的大量数据手动管理到电子表格中，因此很难将数据转化为可操作的见解。他们希望在整个组织内扩散重要的客户数据，并将数据建立为增长的基础。

Infobip 的增长营销团队因手动数据收集流程而陷入困境，浪费了他们宝贵的时间。他们需要一个数据集成解决方案，可以自动从网站分析和广告平台提取数据并将其推送到公司范围内的 BI 工具 Qlik Sense。

Mediahub 团队在为全球客户创建数据报告和分析绩效方面面临挑战。他们的数据分散在各个广告平台上，因此很难手动跟上 API 的变化并导致延迟。

全球零售商 ODLO 缺乏统一的数据解决方案来跟踪 Google 和 Facebook 等在线渠道以及国际零售商店的营销活动绩效。该团队从各种孤立的营销工具中手动收集数据，既耗时又压力很大。他们无法准确预测投资回报率。

七一娱乐集团管理了 100 多个营销活动，涉及孤立的数据源，因此难以快速检查结果，并且缺乏对线上和线下活动策略的准确整体了解。

如果没有专门的营销数据团队，Superbet 无法快速衡量其营销工作的有效性。他们正在使用一系列其他平台，但跨各种 API 进行跟踪和更新非常耗时，有时由于资源有限而无法实现。

电缆巨头 UPC Switzerland 努力收集和理解来自各种渠道和平台的大量数据。该团队缺乏管理信息的自动化平台，因此他们不得不将销售和营销绩效数据复制并粘贴到各个电子表格中。他们希望快速发布准确、更新的报告以了解活动绩效，而不是在手动数据处理上花费时间和资源。

Apollo 希望通过整合用户行为数据来提高转化率并改善结果。

Boll & Branch 需要通过实施客户细分来改进其直邮营销活动。

Clockwise 需要一种更好的方法来向其上市团队提供产品使用情况和参与度数据。他们希望快速设置实时数据同步并避免冗长的数据工程队列。

Screencastify 需要自动化追加销售机会并减少工程工作量

Smartify 需要一个客户数据平台 (CDP) 来支持营销个性化，但实施需要六个月的开发时间。

Spreedly 的团队希望根据实际客户行为和需求，而不仅仅是默认时间表，个性化他们的客户服务。

通过自定义集成将数据从 Wistia 的主应用程序传输到 Salesforce 被证明是该公司的主要障碍。

Zip 是一家“先买后付”的全球公司，希望实现数据堆栈现代化并统一受众细分。

Jaguar Freight Services 需要加快客户集成速度并释放关键 IT 资源。

Janel Group 需要一个可靠的整合合作伙伴来快速响应并保证项目顺利进行。

使用旧的运输系统很难与使用新系统的客户集成。进展缓慢，客户受到影响。客户的技术复杂程度各不相同。

当从不同的客户获取数据时，质量和文件类型存在很大差异，几乎每个客户和每项工作都需要进行定制开发。

Magnate Worldwide 面临两个问题：1) 执行和运营团队感到沮丧，因为他们必须进入如此多的不同系统才能了解其业务概况，这反过来又影响了他们的效率和决策。 2) 拥有不同数据源和平台的客户希望获得单一数据视图。

OIA Global 希望为其客户提供顶级的可视性体验，但发现很难集中多个来源的数据并跟踪技术合作伙伴的持续更新。

ABSA 意识到，其数据基础设施可以在向业务分析师提供数据所需的成本和时间方面得到改进。他们需要一个数据抽象层来确保现代化过程中业务运营的连续性。