原始数据量大、质量参差不齐，能立即投入数据可视化分析吗？

不能。就一般情况来说，企业的每个部门都会根据本部门的具体情况自行购买或开发一套专用的系统，将本部门的数据分门别类地存放好。但就是这样的一个部门一个系统，自然而然催生了数据孤岛：各个系统彼此孤立，数据分析口径不同，即使将数据导出了也无法立即投入数据可视化分析中去。那么，面对这些存放在不同系统的原始数据，要怎么落地数据可视化分析，推动企业数据化运营管理？

用全面可视化ETL搭建数据中台，打破数据孤岛

数据中台能够快速地把各个系统的原始数据集中起来，并通过定时清洗整理的方式来快速统一数据分析口径，打破数据孤岛现象，使得BI智能可视化分析系统能够从海量数据中精准识别数据，投入复杂的数据运算、分析、挖掘等程序中去。

为什么强调用全面可视化的ETL来搭建数据中台？

主要是出于两个方面的考虑，一个是效率，另一个则是成本。

风险成本：一旦出现了bug，不需要像开源ETL那样要反馈到开源 区，等待不知何时才会有的响应，有效降低用户的维护成本和风险成本。

搭建了数据中台后，原始数据量大、质量参差不齐的问题都将迎刃而解，且能够有效提高整个企业数据分析效率，提升企业的数据化运营管理效率和质量，毕竟有了数据中台，接下来的智能数据可视化分析就能更快地普通，更快灵活自主地落地。

因此，在很多的企业级BI项目中，数据中台往往都是一个极其重要的板块。如果你想更进一步了解数据中台在BI智能数据可视化分析，或者说在数据化运营管理中的作用，可通过奥威软件的相关 页或在线客服进行了解。