与数据集成不同，混合数据并不是要收集您的企业可以访问的所有信息。相反，它是要创建一个由精心挑选的数据组成的独特数据集，以帮助解答特定的业务问题。
因此，第一步是确定哪些信息可能有助于您解答问题或实现业务目标。为了整合来自不同来源的数据，信息必须具有共同的维度。
您可以使用多种文件类型或数据结构，但它们必须能够组合成一个通用结构。虽然这看起来很复杂，但现代分析技术和程序可以轻松、自动且重复地完成。
混合数据
数据混合的快速简便指南包括四个主要步骤：
确定您需要的数据；
将其组合起来，并根据您的信息的共同维度定制每个条目；
检查您所包含的数据，以确保每个条目对于回答您 学生资料 最初的业务问题都是至关重要的；
确保包含可以为您提供更多背景信息的数据。
最终的数据集应该是无缝且易于理解的，以便您可以与感兴趣的利益相关者分享它。
验证结果
直观地讲，处理多个数据集很容易导致准确性问题、偏差或兼容性问题。此步骤包括检查最终数据集以验证它并确保其准确性和一致性。在此阶段，您应该确保数据集以最适合您的分析类型的格式呈现。
输出数据
最后，一旦数据混合过程完成，就该使用数据集了。根据你的初始目标，你需要将其集成到正确的商业智能系统中。例如，你可以将数据添加到数据可视化软件中，将其重新导入数据库，将其添加到操作流程中，或者执行高级分析，例如预测分析。
如上所述，数据混合非常适合非技术用户，因为市场上有许多数据混合工具。一些示例包括Tableau或 Alteryx，这是两种用于分析和数据准备的解决方案。它们自动化了上述流程，使行业专业人士能够访问混合数据以快速做出决策。