选择正确的技 以使用以前只有财富 500 强企业才能负担得起的相同技术。然而，评估替代方案似乎令人困惑。以下是最重要的关键考虑因素：
您的开发人员是否需要管理基础设施，或者您是否可以只关注数据？如果是后者，那么像 Snowflake、BigQuery 和 Redshift 这样的云数据仓库就是无需 IT 维护的明智之选。它们灵活的按需容量和定价为早期增长提供了功能和可负担性的完美平衡。
选择正确的技 如果没有深厚的数据科学专业知识
您能多么轻松地获得见解？现代自助式分析平台（尤其是 BigQuery 和 Looker）最近让这变得容易得多。它们的紧密集成使业务用户无需 SQL 编码技能即可探索数据、构建仪表板和提出问题。第三方数据连接器和数据质量工具的可用性进一步减少了开发人员的工作量。
您的数据源有多干净和可靠？对于大多数小公 最近的手机号码数据 司来说，在分析之前，需要付出大量努力来转换、集成和清理原始运营数据。好消息是，许多这些繁重的工作流程可以通过 StitchData 等云原生ETL服务通过简单的点击式数据管道实现自动化，让工程师将时间花在高价值分析上。
您需要应对哪些监管或数据隐私风险？
成熟的云数据仓库会评估访问控制、加密、数据泄漏预防等安全功能。根据您的合规性要求，云数据仓库可提供行业标准的保护，但可能需要填补空白。
您将如何预见和控制云成本？按需付费 手机号码列表 模式仍然需要预算。分析工作量不可预测，存储/计算费用可能会失控地急剧上升。选择提供详细成本监控、控制护栏和基于实际使用模式的主动优化建议的平台。
从小处着手，从大处着眼
在实施第一个数据仓库时，一开始就希望拥有强大的企业级 自民党成员康斯坦丁·库勒 功能是件很诱人的事情。然而，技能、用户采用和成本方面的实际限制意味着您必须谨慎起步。在短期简单性与足够的战略眼光之间取得平衡以随着时间的推移扩展功能是关键。
作为一家早期创业公司，您的开发人员可能还没有数据建模技术或性能优化方面的经验。围绕您的核心业务实体（客户、产品、交易等）选择一个基本但可扩展的数据模型，标准星型模式将提供今天的查询性能和明天的灵活性。对于数据集成，像 StitchData 这样的图形 ETL 工具使日常任务比手动创建任务容易得多。然而，内置数据质量和系统监控检查点 – 您不希望流程在沉默中中断！