TMS和网络分析工具面临着许多挑战，例如可靠性、数据开发、数据质量以及最终对GDPR（通用数据保护条例）的遵守。
数据可靠性
如果数据损坏，它将不再适合分析，而且不适合激活。
因此，建立机制来验证数据的完整性非常重要。菜谱是实施过程中的关键一步。还存 贝宁 WhatsApp 号码数据库 在识别故障的维护问题。 （例如：警报系统）。
使用所有跟踪解决方案共用的数据层还可以标准化收集机制和调用的变量。
收集数据的质量
与普遍看法相反，完整性并不像数据相关性那么重要。收集所有数据本身并不是目的：它会产生存储问题（容量），而且收集到的数据不一定可用。
兴趣在于收集有意义、能为企业创造价值的东西。这涉及到收集上游的实际框架工作。
数据利用
大多数网络分析工具具有提供默认报告的优势，这使得业务/产品团队可以进行第一级分析。
事实证明，获取原始数据变得越来越重要，这使得专门的数据团队能够对大量数据进行高级再处理。
最后，为了有效激活，实时（准）访问数据也是一个关键组成部分。
遵守通用数据保护条例 (GDPR)
TMS和网络分析工具处理的数据是与 GDPR 相关的个人数据 ，因为它是“与自然人相关的可直接或间接识别的信息”。
TMS 和网络分析工具对这些数据执行一定数量的处理，从收集到导出，包括计算和可能与其他来源的交叉引用。
提醒一下，GDPR基于几个主要原则：
同意：公司必须收集和跟踪自由、具体、知情和明确的同意，证明个人已通过明确的肯定行为接受其数据受到非合同处理或符合组织合法利益的处理。
目的：处理必须合法、正当。数据必须与处理相关，并且处理的数据与处理目的之间必须成比例。
透明度：在处理个人权利（访问、纠正、反对勘