大型组织可能会受益于更分层的数据管理架构，具体取决于其工作、生成的数据和收集的数据。如果这些层能满足实体的需求，其架构可能包含数据提取层、查询层、分析层和安全层。
如上所述，数据的形式和大小各异，有时在传输到数据库时可能会出现格式错误。即使是微小的数据错误，在大规模复制时也会导致严重问题。除了数据质量普遍较差之外，数据形式和形状的不一致和复杂性也增加了数据质量问题。组织只有在分析数据后才能了解其数据的价值，而只有在清理和处理数据后才能对其进行分析。处理将修复错误并将数字信息“同质化”为可与其他数据类型配合使用的格式，然后才能揭示其价值。
3. 整合数据——使其有用
即使您的数据经过修复、同质化和格式化，如果不结合其他数据的相关性来分析其特定 塞浦路斯电报数据 相关性，它们仍然毫无用处。每个数据流都会带来不同的信息，必须对这些信息进行整理，以揭示组织寻求的更重要的企业见解。例如，客户的购买习惯可以识别最畅销的产品，但这些数据还可以为生产线和供应链投资提供信息。只有围绕特定组织关注点收集和同步所有相关信息后，才能实现其总价值。
还要注意，企业数据中隐藏的可用见解与查询的数量一样多。一个部门寻求的见解可能与另一个部门无关，即使它们使用的数据相同。数据集成策略侧重于确保两个部门都可以访问数据，并且信息以适当的方式存储和组织在数据库中，以便每个部门都可以使用自己的特定查询找到所需的答案。
Datavail 的数据集成专家可以开发数字基础设施，以捕获、清理和整合公司数据，满足特定客户的需求。然后，他们可以设置数字工具，通过在必要时复制信息、设计富有洞察力的仪表板来可视化数据故事，甚至嵌入在当前数据以原始格式到达时对其进行集成的流程，来利用每个部门的信息。
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