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可视化数据导致世界变化的胜利 - 从跟踪流行病获取天气影响。今天，每个公司都采用了某种形式的数据可视化，以更好地了解客户，服务和市场。然而，虽然公司和用户倾向于强调数据可视化，但他们未能认识到可视化数据是最终结果。此目的的手段是正确准备用于分析的数据 - 或更具体地，准备由于其大小，视差或结构而越来越复杂的数据。

只有在实现BI工具之后，用户才能让用户了解数据可视化工具才有有意义的，只有可以轻松快速地收集，准备和分析它们后面的数据。这为现在正在努力可视化不完整的数据的分析师创造了一组新的挑战，这是对过程来说太慢，或者没有准备好分析 - 暴露出了导致许多BI项目失败的更深层次的问题：需要轻松的准备复杂数据集。

为您的数据采取正确的方法

分析复杂数据不仅是管理大小增长的数据的问题 - 它是关于采取适当的方法处理已经变得如此大的数据集，因此各种各样的更具变化，它们要求更加有效的准备和加工方法。例如，在一旦数据集结构良好并且来自少数来源，现在需要有核心工作并分析大的多源数据集。

获得发动机而不是更多的轮子

为了看到这一挑战的程度，有必要实现简单，复杂的数据集，不仅通过规模差异但本质上由其机制差异。换句话说，该方法仍然不仅仅是将数据管理工具从电子表格升级到数据库 - 类似于从三轮车移动到自行车。

相反，该方法要求从三轮车升级到汽车：您必须确保后端力学功能足够强大，以便将各种数据结构一起快速连接，以使其准备好分析。为了成功使复杂的数据集准备可操作的分析，业务分析工具必须具有非常有效的可用系统，技能和准备和模拟数据的步骤。

具有复杂数据的成功BI项目的4规则

经过多年的数据分析世界中的这些挫折，在准备复杂的分析数据是一个繁琐且耗时的过程中，既可以使用一种最大化机器的存储，压缩和访问能力的独特技术来创建SISENSE以回答这一需求更多数据更快 - 允许其用户快速轻松地解决任何类型的数据。

我已经概述了关于商业智能工具和数据分析的四节课，指导用户有关如何确保他们可以使用任何类型的数据执行成功的BI项目 - 包括复杂数据。