在创建仪表盘时，可以很容易地将精力集中在忽略设计的数据上，考虑数据以外的其他内容以确保用户看到即时影响的重要性，但是这不是一件容易的事，颜色，样式和布局的选项如此之多，可能很难说出确切的印象，这就是为什么我编译了一些设计小部件的常用规则，以便您可以制作可向用户讲述故事的仪表板的原因。

在现代商业环境中，事情发展得太快了，无法预测接下来的十个步骤。您现在需要了解的内容–是提高性能，增加利润还是在竞争之前抢先–与今天下午需要了解的完全不同，商务人士正在为未来做准备的新方法，那就是：通过使自己具备快速行动的能力来武装自己，一个好的商业智能平台将帮助您处理这些数据，并一目了然地设置计算此分析的公式。

作为一家吹捧完整的端到端BI解决方案优势的公司，我们当然知道数据工程师的价值。数据工程师的工作是提取，清理和规范化数据，为数据科学家探索数据和建立模型的道路扫清障碍。为此，数据工程师需要精通各种平台和语言，为了不断提高BI的水平，我们不遗余力地列出了每个数据工程师解决当今每个公司日益增长的大数据所需要的技能和工具。

越来越明显的是，我们创建新数据的速度不会很快放慢，拥有数百万个流和接触点，大多数企业每分钟都会创建千兆字节的数据，但我们的数据理解速度无法跟上，为了程度地利用数据，公司需要在创建数据后立即对其进行分析，以便能够提供直接，相关的见解。与传统的模型查看历史数据以寻找模式不同，实时分析着眼于了解信息的到来以帮助做出更快，更好的决策。如今，实时商务智能已不再是奢侈，而是必需品，因此准确了解它的含义以及它对您的作用至关重要。

当您的组织决定触发云迁移时，很多事情将立即开始发生。无论计划流程进行了多长时间，一旦开始重新安置数据，各种各样的竞争因素都已经成为理论上的灾难性现实：一线业务用户仍然希望能够在迁移发生时进行分析，您的数据工程师与以前使用的任何数据库切换有关，开发组织都有自己的数据需求。

意味着数据不仅仅可以追溯性地衡量已完成的项目，我们不仅使用数据来回答问题，还使用数据来告诉我们要提出哪些问题，我们甚至使用数据来告诉我们终价值是否值得投入必要的资源来回答我们已经确定的问题，每个公司都跟踪着不同的高级KPI，移动这些指标的路径是的，但是起点相同，询问数据知道您要询问数据的问题，知道如何询问数据以及如何对调查结果做出反应都是分开的事情。