混合云存储方法可以帮助您控制成本并增加灵活性，还有其他好处。但是了解做法并避免陷阱很重要，存储及其可以为企业节省数百万美元的宣传不乏不足。这是一个吸引人的主张尤其是现在。经济压力将继续驱使CIO和CFO寻找以更少的钱提供IT功能的方法，采用混合云存储也不乏挑战和潜在的失误。结果，IT会对自己的结果感到失望，混合云存储解决方案通常由于延迟等功能缺陷而显得不足，或者更可能因尝试将技术用于非设计用途而犯错误。

基准很重要-但这并不是您可能会想到的原因，交易绩效处理委员会（简称TPC）本身具有官方的大数据基准，预定义的分析查询来模拟特定情况下的现实条件，即结合了在线和实体商店的零售商的情况。查询由SQL语句（以SQL表示，传递给Hive或Spark）和机器学习（ML）算法（使用ML库，用户定义的函数和过程代码）组成。

为了克服障碍并开始使用大数据和Hadoop，您需要正确的业务案例，正确的培训和良好的起点，多年来，我们一直在使用调查（和其他研究方法）来评估用户在Hadoop，大数据，高级分析和相关问题方面的进展，我们在这些主题上进行的两项规模的调查报告将Hadoop集成到商业智能中，针对企业的Hadoop的调查。

从数据中了解用户可能需要什么很重要。它可以帮助您确保他们具有正确的信息，每当我想到数据可视化时，插图总是​​在我的脑海中荡漾，公司中的不同用户对世界的看法不同，因此业务分析师必须了解销售人员可能想查看一个月内完成了多少销售，但是客户服务代表可能会对客户流失的数量更感兴趣。发生的原因是与公司的经验不佳。

在数据分析方面，您认为我们将从何处去，并将其整合到几乎所有内容中？我认为我们已经成为数据分析专家，或者不是专家，但至少在主题方面是精通的，我认为在COVID-19大流行中，随着人们每天的简报，我们已经了解了诸如使曲线变平的术语，并且了解了指数增长，因此对于像您这样的人或像我这样的前世者是研究科学家，数据库管理员，我从事社会科学研究。

将Power BI和各种Azure数据处理服务结合在一起，您将获得下一代商业智能和分析，微软自己的许多服务都建立在Azure上也就不足为奇了，但是微软越来越多地提供Azure服务，作为客户扩展和自定义产品的一种方式，当您使用数据流提取，清理和转换要加载到Power BI中的数据时，该数据将存储在Azure Data Lake中。您也可以在Azure Databricks中使用它，也可以通过Azure SQL Data Warehouse进行分析，这可以通过Azure门户进行，也可以使用Power BI Desktop应用进行交互。