为了解决分析师所需的所有必要数据，数据工程师必须数据分析师和业务 支持半结构化数据 等 利益相关者相互沟通，概述业务需求、数据的预期用途以及数据访问方面的潜在（当前）限制。这种沟通需要持续的对话、提出正确的问题，并就业务需求和每个人都在努力实现的时间表达成一致。
在数据策略应该考虑企业所处的环境
我们看到，在疫情期间，环境在如此多的不确定性中 WhatsApp 号码数据 发挥着影响。创建敏捷数据模型以及数据仓库方法的一种方法是使用数据仓库建模。数据仓库使组织能够轻松增加数据量并响应快速的业务变化，保持数据模型的灵活性，同时维护详细的数据目录。这对于合规性和审计要求非常有用，因为可以获得数据的完整历史记录。
性能——包括半结构化数据和非结构化数据
半结构化和非结构化数据的分析比结构化数据困难得多，但在企业 视觉形式需要黑白解释 中却更为常见。IDC 预测80%到 2025 年，全球数据将变成非结构化数据，主要因素包括物联网和社交媒体内容的兴起。为了保持竞争力，组织需要一种方法，将各种数据整合到 360° 视 所带 印度尼西亚数据 来的 图中，从而提供更深入、更准确、更精确的分析见解。 成功至关重要，因为它为能够很好地处理和分析这些数据的公司提供了业务优势。此外，人工智能算法可以帮助从大量非结构化数据中提取含义，而这些数据由数据科学家和数据分析师驱动，他们擅长开发正确的模型和方法来处理这些数据。