在分析方面不要 费太多时间，而是专注于为业务用户提供易于使用且直观的自助服务仪表板和报告。Tableau、Looker 和 Periscope Data 是具有拖放界面的工具，非常适合此需求。利用云数据仓库的元数据功能在底层构建可重复使用的业务逻辑库，例如指标、属性和转换。随着分析的使用和复杂性随着时间的推移而增长，这将带来巨大的回报。
在分析方面不要 此外，您还应该严格甚至偏
执地监控数据仓库的成本和性能。工作负载和存储可以快速扩展；然而，在云平台的即用即付经济下，可能会产生大量意外账单。积极监控和跟踪利用率指标（并发性、内存配额、管道吞吐量等），以 按行业划分的特定数据库 尽早发现瓶颈。查看详细的使用情况报告，了解哪些查询最耗费资源，对其进行优化并制定预算。它使成本可预测，同时提供一定的灵活性。
第一年的关键是展示分析的快速影响，同时实施基础数据和架构功能。这为未来长期的可扩展性和创新建立了必要的业务动力。
推动采用和参与
广泛的业务采用对于数据分析程序的成 手机号码列表 功至关重要。它还与技术可及性和文化一致性有关。一些最佳实践包括：
为了激发兴趣，展示快速的试点结果和令人兴奋的演示。
针对不同用户群体的互动研讨会和培训计划。
将KPI引入绩效管理流程，以激励使用。
不断征求用户的反馈以填补空白和请求。
聚焦通过分析实现的商业成功。
文化转型是一个长期的过程，但在此过程中，重点是提供真正的分析价值。
结论
对于资源受限的小型企业来说，数据 该党在 决学校名额问题上遇到了 仓库似乎令人望而生畏。上面介绍的策略可以解决一些最大的挑战：不确定的价值、技术复杂性和采用障碍。云已经打开大门，小公司已经能够加入分析领域。从简单开始，但要有远大的目标。您将对技术完美性不太感兴趣，而更专注于业务成果。基于持续的用户反馈和迭代。然而，它可以在未来几年以更明智的决策和更好的运营形式提供多种选择。