当组织开始创建仪表板时，数据通常由 BI 工具从数据源检索。这使您可以以最小的努力洞察重要的数据和趋势。但在实践中，这种方法存在很多局限性。在这篇博客中，我们解释了为什么最好使用数据仓库作为中间层。
通常，创建仪表板的第一步是直接从 BI 工具（例如 Power BI）访问数据源。这看起来是一种简单的方法，但在实践中却有很大的缺点。下面我们解释一下一些缺点：
数据组织不当
应用程序等数据源通常不直接适合在 BI 工具中使用，因为它们没有被正确组织。应用程序通常会使用多个 荷兰电报数据 表，并向这些表中写入未按照星型模型建模的数据。 BI工具通常针对星型模型进行优化。
数据转换导致较长的刷新时间
需要进行转换来执行计算并应用业务规则。这可能会导致 BI 工具的刷新时间过长。您必须先转换来自数据源的数据，然后才能在仪表板中使用它。您将需要调整数据类型，计算附加列并应用业务规则以到达正确的交点。
数据难以整合
不同系统中的数据通常很难在 BI 工具中链接在一起，例如因为使用了不同的密钥。为了能够建立这些联系，通常需要更复杂的计算规则和大量的计算能力。