随着医疗保健行lol买外围用什么软件业的数据量更大，多样性和数据速度，对传统数据仓库解决方案感到沮丧。它们结构的刚性可以减慢获得新见解的过程。王者荣耀kpl外围投注随着新的数据类型的出现，对非结构化社交媒体等数据源，或者对改变监管格局和力量变化对合规性报告的新隐私法的影响尤其具有挑战性。
在这种情况下，在许多情况下，数据准备的努力和成本已成为严重的负担。据一项估计，组织仅准备超过4500亿美元进行准备。随着数据量的不断增长，因此对长期可持续性的关注也是如此。这种范式导致了新的存储架构，包括“数据湖”。
- 60％的IT专业人员花费了一半或更多的时间在数据质量保证，清理或准备工作上。
- 59％的IT专业人员和数据分析师认为，组织中的大多数数据分析师都取决于IT资源来准备或访问数据。
- 百分之八十二的分析师认为，他们将能够从分析项目中提高价值，并且对其依赖的依赖性下降。1
在过去的几年中，一些人将数据湖技术视为解决数据仓库固有局限性的解决方案。通过在没有预配合模型的情况下将信息存储在中央存储库中，数据湖将节省与将其用于分析和商业智能工具一起使用的前期成本。从理论上讲，这似乎很有希望。不幸的是，许多投资于数据湖技术的公司很快发现，他们的湖泊变成了沼泽，而数据积累但仍未使用。
尽管存在这些现实，但围绕数据湖泊的对话正确地吸引了一些传统数据仓库缺点，特别是在设计和实施领域。为了与医疗保健行业发生的快速变化保持同步，并为如何分析数据开放新的机会 - 灵活和可扩展的模型必须成为标准lol买外围用什么软件。
新一代的数据仓库解决方案通过在不牺牲过程中牺牲建模的宝贵方面的需求来解决这些问题，从而解决了这些问题。这类新的数据仓库将预先构建的数据模型与灵活的体系结构相结合，随着需求的增加和分析工具，允许快速重新配置和可扩展性变得更加复杂。这种组合都可以减轻对组织内部IT团队的依赖，并提高了运营敏捷性。
与硬有线数据模型固有稳定且无法整合业务环境中的变化或适应新来源相比，这些新数据仓库解决方案提供可配置的模型，可捕获促销效果，区域配方偏好或本地合规性要求，并可以适应增加的量和多样性。专门建造的模型通过组织通常在组织孤岛上分散的信息来降低准备成本，以进行分析或商业智能报告，同时也足够灵活以符合不断变化的需求和需求。
好处这些超灵活的数据仓库解决方案在数据准备期间节省成本和维护阶段。他们还对整个企业的关键性决策的数据提供了更高的信心。这为发现趋势并主动适应行业的变化和所服务人群提供了增强的能力。所有这些都转化为做出正确决策并改善健康成果的能力，这就是为什么我们都从事这项业务的原因。lol买外围用什么软件
1. A.R.猜猜，“全球组织在数据准备上浪费了数十亿美元”，Dataversity网站，2018年5月21日，http://www.dataversity.net/global-organizations wasting-billions-dollars-data-preparation/。