除了数据量之外，当今的数据往往是多样化的，不再局限于电子表格。各种自动化系统都会生成大量结构化或半结构化数据，例如机器数据、社交网络数据或物联网生成的数据。 随着新平台、在线渠道、软件和其他技术创新的迅猛增长，当今的企业需要分析比以往更多的数据和数据源。 你可知道？ 数据集因深度和软件而异，因此需要在其预期范围内分析每个数据集。 数据变得越来越大，越来越多样化，这给数据分析领域带来了新的挑战。
如今的数据集可能各自遵循特定的逻辑，需要更深入地了构化方式，然后才能进行任何认真的分析（再次强调，与传统电子表格相比）。 为了说明复杂数据的广度和多样性，我们以一家制药公司为例。如果公司内的一 突尼斯电报数据 个部门想要分析有关糖尿病的每项内部研究活动，那么似乎有无限的信息需要收集 —— 从遗传学到胰岛素水平再到患者人口统计数据。数据复杂性分析使研究人员能够将数据集组织成相关概念的结构化视图，以直观地了解它们之间的联系。
尽管这一挑战在整个组织中都存在，但对于通常不具备技术背景的商业专业人士来说，它可能尤其令人烦恼。 数据驱动的业务实践 尽管数据变得越来越复杂，难以理解，但组织要求在越来越多的业务场景中更广泛地使用数据。一旦有了数据，高层管理人员就会通过推广更加以数据为导向的企业文化来利用它。 然而，这加剧了员工的困难：他们不仅需要处理更复杂的数据，而且这一要求往往成为他们绩效评估的关键部分。在这种情况下，非技术经理可能会觉得自己没有得到成功的适当工具，这就是数据访问如此重要的原因。