3.非结构化数据
传统的分析基础设施通常是为大多数企业数据都是结构化的时代而设计的（即属于行列表格数据库的数据）。然而，如今企业正在使用和分析比以往更多的非结构化数据：文本、音频和视频等信息和文件无法轻易适应这种模式。多项研究估计，非结构化数据可能占所有信息的 80% 到 90%。
最好的云分析解决方案提供了分析非结构化数据并提取其中所含宝贵见解的尖端方法。例如，情绪分析软件和其他自然语言处理 (NLP) 工具使公司能够了解用户在社交媒体上发布的有关其业务的帖子的基调——从高度正面到高度负面。
4. 数据量大
大数据通常被定义为“四个 V”：数量 (volume )、速度 (velocity)、多样性 (variety ) 和真实性 (veracity)。处理非结构化数据有助于充分解决这种数据的多样性问题。但另一个同样令人担忧的挑战是数量 (volume )。
许多过时的传统分析解决方案无法处理需要高效处理和挖掘的全天候数据流以获取见解。另一方面，云分析可以实时或近实时地处理这些数据，使企业能够几乎即时地对新兴趋势做出反应。
5.人工智能和机器学习
最后但同样重要的一点是，传统的分析系统通常与最新的 AI 和机器学习技术不兼容。亚马逊网络服务 (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) 和 Oracle 等主要公共云提供商现在提供各种各样的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 服务：语音识别、图像和视频标记、自动语言翻译等。
通过迁移到云端，企业可以开始利用最新的 ML 和 AI 方法来获得竞争优势并更好地了解他们的客户。
公司希望转向云或混合分析解决方案的理由有很多。然而，要实现这一愿望，您需要像 Datavail 这样技术娴熟、经验丰富的云分析合作伙伴。
数以千计的客户依赖 Datavail 作为 IT 托管服务合作伙伴，在从分析和商业智能到数据库和应用程序开发等各个领域提供帮助。我们专注于帮助公司迁移到云分析，并获得了以下认证：
微软金牌合作伙伴（拥有 17 年以上值得信赖的微软合作伙伴经验）
AWS 高级分析咨询合作伙伴
Oracle 商业智能专业合作伙伴
平均而言，我们的客户与我们合作的时间超过 7 年，这证明了我们高质量 丹麦电报数据 的工作和出色的客户关系。我们提供的云数据分析服务包括：
对您的 IT 硬件、软件和集成进行云就绪评估
路线图和战略规划，以最大程度地减少停机时间
最具成本效益的解决方案的总拥有成本 (TCO) 分析
数据仓库或数据湖的迁移和升级
本地和第三方数据源的集成和连接
实时仪表板和报告，提供最新见解
持续的长期支持和维护
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