速完成交易并保持队伍顺畅。这些系统不能有效地存储用于提取的数据，也不能处理持续不断的服务器请求（除非饥饿的粉丝不介意等待）。 对于 ，客户往往属于两个桶之一，每个桶各占一半： 理想的客户已经建立了内部数据库并准备就绪。我们提取数据，构建模型，然后开始运行。 另一半拥有混合数据源，其中不可避免地包括一个由外部供应商管理的离岸 数据库（或十个），没有人可以追踪。 将数据源拼接在一起是一项重大的开发项目，可能需要创建自定义连接器。

设置第三方 以及其他复杂

但吃力不讨好的任务然而这项工作是必要的：模型及其预测的准确性取决于它们所建立的数据不要忘记外部数据源 并非所有数据都来自内部来源。外部数据源（如天气预报）通常是数据湖的重要补充，尤其是对于小型企业而言。正如安德伍德解释的那样 巴西手机号码列表 餐厅可以使用分析来触发电子邮件发送；例如，我们可以将电子邮件平台设置为与国家气象局数据同步，以便在给定都市区的温度超过 度时发送有关冰茶的电子邮件。 同样，如果系统检测到风速超过 我们可以触发一封电。

子邮件发送给给定城市的

客户这两个用例都在需要的关键时刻到达消费者，抵消了下游广告支出并击败了竞争对手。 所以你有一个大的、组织良好的数据集。你用它做什么？ 如何将数据转化为预测？ 虽然数据不足的限制已经消失，但另一个仍然存在： 公司需要一个专门的数据科学家团队来解析这些数据集，或者需要一个足够强大的软件套件来快速解析。对于大多数中小型企业来说，这通常意味着只能接受低于标准的软件，或者完全放弃它。 对于各种规模的企业解决方案分 DW 引线 为两种选择购买软件并。