全面避免因不一致而产生混乱的数据、避免使用多个事实来源的数据以及避免更改唯一的客户标识符。 当今的自助式数据分析工具在很大程度上简化了组合多种数据源以得出新的和意想不到的结论的过程，并以有吸引力的视觉格式呈现结果，从而实现了复杂数据的使用。 业务线人员及其公司都应该主动推动组织从电子表格转向新一代商业智能软件，同时确保所选工具能够满足非技术用户对复杂数据快速分析的需求。 管理复杂的数据模式、设置自动提取、转换和加载流程以及确保数据质量和治理等任务都是困难的任务，最好留给专业人士去做。
应用高级统计和预测模型进行更深入的分析也是如此。 培训业务用户执行这些任务不会有什么好处。相反，想要认真对待数据的公司应该意识到，当今庞大而分散的数据集需要专门的员工和工具来帮助他们准备和分析复杂的 泰国电报数据 数据。 解决数据复杂性 解决当今数据驱动型企业中数据复杂性日益增加的问题的方法有三个： 教育业务部门更加熟悉数据和分析。 实施使业务用户能够执行自己的分析的工具。 让业务分析师承担繁重的数据建模和高级分析任务。
一旦公司的业务部门更加熟悉数据，它也将能够更自由、更轻松地与技术部门进行沟通，同时了解组织现有数据可以合理地做什么和不能做什么。 这将进一步促进组织内部的和谐，并为更加光明、更加数据驱动的未来铺平道路。 Kimberlee Leonard 和 Saar Bitner对本文亦有贡献。 您觉得此内容有帮助吗？ 是的 不 分享文章： 作者图片 作者：Sean Peek，高级分析师 Sean Peek 与他人共同创办并自筹资金经营了一家小企业，如今已发展成为拥有十几名敬业团队成员的企业。