我们目前的分 数据迁移是一项复杂的操作，如果没有经过充分测试，可能会面临数据丢失、损坏和业务中断等问题。坚持测试规划、测试验证、缺陷修复和最终质量验证的标准最佳实践可将执行质量提升到最高水平。深入的测试将为公司提供保障，使其能够以很少或没有中断的方式适应数据关键业务迁移的趋势，并快速过渡到现代化平台。
我们目前的分 数据仓库是从各种来源收集数据并将
其存储在单个数据库中的过程，以便进行更复杂的数据分析。数据仓库帮助大型企业从大数据分析中获得许多业务见解。然而，即使是最小的企业也可以从数据仓库中受益匪浅，即使它们没有大量数据集。诀窍是针对有限的预算和资源采用正确的策略。
本文提供了可行的指南，帮助小企业主、初创 电报数据 企业创始人和 IT 经理成功构建和利用数据仓库。
定义目标和用例
首先，你要确定你的主要目标和可能的用例。许多数据仓库项目没有明确的目标就夭折了。首先问以下问题：
分析可以为我们的客户、产品、运营和市场提供哪些有价值的见解？我们将如何利用这些见解做出更好的决策？
数据仓库如何弥补这些差距？
哪些业务部门将使用分析？需要哪些类型的报告和仪表板？
小型企业的常见分析用例包括：
了解客户行为
优化营销活动
加强客户细分
分析产品和渠 手机号码列表 道绩效
监控生产质量
预测未来销售
记录与特定决策和行动相关的 2-3 个高优先级用例。这将推动数据仓库设计并确保其实现最大的业务价值。
选择正确的数据
小型企业的数据有限，因此请根据用 求他们这次不要过度承 例谨慎选择数据集。典型的数据源包括：
交易系统： CRM、会计、电子商务、POS 和订阅计费中存在大量有价值的客户互动和财务数据。
网络和移动分析： Google Analytics、Amplitude、Mixpanel 等了解有关数字客户行为的详细信息。
社交媒体：可通过 Facebook、Twitter 和 Instagram API 获取消费者人口统计和情绪数据。
外部数据：可从数据经纪人、政府人口普查数据库等获取特定区域补充市场数据。
运营数据：可以从产品目录、制造传感器和运输记录中获得更多见解。
首先，选择 6-8 个高优先级数据集。之后，您可以逐步添加更多数据。