数据如今已成为许多企业的命脉。根据这份报告，全球每天产生 3.2877 亿 TB 的数据！仅 Google 一家每天就处理 35 亿次搜索，总计20 PB 的数据。
数据泛滥的原因可能有很多，包括联网设备数量的激增、数字服务的兴起以及数据驱动型商业模式的普及。随着现代生活的方方面面越来越数字化，我们留下的数据痕迹也越来越大、越来越复杂。
但对于当今的企业来说，挑战不仅仅是数据的庞大数量，数据日益复杂的特点也同样如此。
数据不再以电子表格或关系
数据库等结构严谨的格式存在。如今的数据来源遍布整个数字领域，从社交媒体帖子到视频流和传感器日志。
如今，数据也是多维的，这意味 银行数据 着引入了诸如数据类型、格式以及不同数据点之间存在的复杂关系等复杂内容。
最后，数据生成和使用的速度已达到接近实时的水平。企业不断面临压力，需要对不断变化的市场条件、运营动态和客户偏好做出快速反应。
哪里有数据，哪里就有电子表格，哪里就有分析师试图从这些电子表格中找出意义。但同样，挑战也很多。其中包括：
非结构化数据
Excel 表格中的非结构化数据将使数据管理和分析变得越来越复杂。例如，单元格中可能包含自由格式的文本描述，或者混合了数字和字母数字值，这会使计算变得困难。
将多个数据点塞进一个单元格，例如“Eric Bahn，顾问，慕尼黑”，会妨碍数据提取和解释。此外，命名约定或数据验证规则缺乏标准化，会导致数据输入不一致，进一步使数据处理和报告复杂化。
这些问题的解决方案是什么？实施结构化的数据格式、一致的命名约定以及设置清晰的数据验证规则将帮助您有效地管理这些 Excel 电子表格。
数据不再孤立
一开始，一张 Excel 表就足以作为组 有效的收入优化策略 织所有数据需求的集中存储库。但随着业务的扩展和利益相关者的增多，数据变得分散在多个表、文件夹甚至不同的系统中。
数据蔓延给组织带来的主要困难是难以找到和访问相关信息。必要的数据可能隐藏在无数的标签中，或存在于由不同团队成员维护的不同电子表格中。
难以获取最新的数据视图
在企业中，通常会有多个利益相关者对他们创建的大量 Excel 表进行编辑和修改。选项卡和过滤器的数量不断增加，获取统一且最新的数据视图变得越来越困难。
在这种情况下，每个利益相关者可 阿根廷数据 能会应用自己的过滤器，根据自己的特定要求对数据进行排序，或引入自定义格式或公式。缺乏标准化可能会导致混乱、不一致和潜在的数据完整性问题。
数据访问问题
当有多个利益相关者访问和修改 Excel 表中的相同数据时，意外删除、覆盖数据或无意更改公式的可能性非常大。在医疗保健、金融或科学研究等行业中，数据完整性至关重要，这可能会产生严重影响。
同时访问数据可能会带来数据损坏和覆盖的风险。如果没有采取访问控制措施，那么隐私和安全也会受到威胁。Excel 并不以协作功能而闻名，因此跟踪更改和版本控制会变得更加繁琐。
如您所见，使用 Excel 表格存储企业数据的问题陈述非常复杂，但这也是一把双刃剑，因为企业离不开 Excel 表格。