越來越多的公司正在實(shí)施基于云的策略并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦苍啤＿@些公共云中的數(shù)據(jù)庫(kù)連接到BI系統(tǒng)，以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。但是，盲目依賴公共云可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)的鎖定，而數(shù)據(jù)隱私問題可能會(huì)對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)生更大的影響。與此同時(shí)，值得我們關(guān)注的另一個(gè)趨勢(shì)是邊緣計(jì)算的廣泛使用。分散在整個(gè)購(gòu)物中心，辦公樓和其他地方的邊緣設(shè)備會(huì)生成大量基于本地分析的數(shù)據(jù)，或在分析之前上傳到云中。這已成為許多公司必須認(rèn)真對(duì)待的問題。

企業(yè)的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)將擴(kuò)展到跨云，集成公共，私有，混合和邊緣計(jì)算功能，這些功能將成為企業(yè)不可或缺的一部分。但是，對(duì)于企業(yè)來說，在IT架構(gòu)跨越云之后，它還必須解決數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖的問題。不同的數(shù)據(jù)處理方法將導(dǎo)致更敏感的成本和性能考慮因素。

DataFocus在這方面也有很深的研究，為了解決這些問題DataFocus支持多種數(shù)據(jù)源、多種數(shù)據(jù)格式進(jìn)行導(dǎo)入，并通過中間表進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的清洗整理，讓數(shù)據(jù)規(guī)范化從而可以發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。沒有整理發(fā)掘的數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)來說就是一堆沒有提煉過的金礦，知道這個(gè)有很大的價(jià)值，但是卻無法下手不知道怎么去提煉。堆在一起不僅不能給企業(yè)帶來應(yīng)有的價(jià)值，反而占有企業(yè)資源給企業(yè)帶來很大的資源浪費(fèi)，而現(xiàn)在DataFocus就是一個(gè)很好的自動(dòng)的熔爐，可以輕松有效的為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。