有效的指标数据建设确实需要跨部门的深度协作与支持，具体体现在以下几个方面：

1. **战略规划与目标设定**：首先，由公司高层和各业务部门共同参与制定整体的战略目标和发展方向，明确关键业绩指标（KPIs）和相关维度，确保所有部门对指标体系有共同的理解和一致的目标。

2. **数据源整合**：各部门需共享各自业务领域内的数据资源，如销售、市场、运营、财务等多方面的数据，通过数据集成平台实现跨部门的数据汇集，构建全面且准确的数据基础。

3. **数据质量保证**：数据质量管理涉及多个环节，包括数据采集、清洗、转换、存储等，每个部门都需要负责确保本领域的数据质量，并积极参与到数据验证和校正过程中。

4. **技术选型与实施**：IT部门和技术团队在选择适合的BI工具、数据分析平台或数据仓库系统时，需充分考虑其他部门的需求和操作习惯，确保所选技术方案能够有效支撑全公司的指标数据建设。

5. **流程优化与制度建设**：建立跨部门的数据管理流程，规范数据的获取、处理、分析及应用过程。同时，完善相应的数据管理制度，保障数据的安全性、合规性和完整性。

6. **持续改进与反馈机制**：定期组织跨部门的数据评审会议，评估指标数据的有效性、及时性和适用性，根据业务需求的变化不断调整和优化指标框架，形成一个自上而下与自下而上的双向沟通和反馈机制。

7. **文化塑造与培训教育**：企业领导层应倡导数据驱动的文化，鼓励各部门员工了解并掌握基本的数据分析技能，提供必要的培训和支持，以增强全员的数据意识和能力。

总之，只有当各个部门都充分认识到指标数据的重要性，并积极参与其中，才能真正建立起一套高效、可靠且可持续的指标数据体系，从而为企业的决策支持、运营管理以及战略发展提供有力支撑。