由于缺乏增量检测导致数据量巨大
由于 BI 工具并未针对增量检测（哪些行发生了变化）进行优化，因此通常需要刷新所有数据。这通常会导致您传输大量数据而没有发生任何更改。
为了避免上述缺点，最好使用数据仓库作为数据源和 BI 工具之间的中间层。
BI 工具中的数据转换
如果将 BI 工具直接链接到数据，则必须首先转换数据，以便以星型模式对数据进行建模。然后应用业务规则。此外，通过转换数据，您还可以添加或编辑某些值。考虑添加计算字段或聚合数据。
这将丰富和改进仪表板。如果不转换数据，仪表板可能包含很少有用的信息。
1. 转换数据
数据转换是指将原始数据转换并修改为结构化、优化形式的过程。经过数据转换后，原始数据适合进一步处理、分析和报告。当需要在 BI 工具中执行许多数据转换时，这通常会导致更长的刷新时间，从而导致仪表板变慢。
数据仓库确保数据存储和处理在数据库中而不是在 BI 工具中进行。数据库旨在存储和处理大量数据，而BI工具在这方面的功能通常较弱。 BI 工具功能不够强大，难以处理大量数据。
Power BI 星型模式是 Power BI 中的一种数据模型，由连接到多个维度表的单个中心事实表组成。由于这些表之间的关系具有这样的形状，因此它被称为星型模式。事实表位于星形的中心，维度表位于射线的末端。
如果没有良好建模的数据，您需要复杂的计算规则才能在仪表板上显示正确的数字。这通常会导致仪表板运行缓慢。
Power BI 中的星型模型
Power BI 中星型模型的一个示例。客户、商店、产品、日期和收货特征只需记录一次，然后链接到正确的收货行。
3. 应用业务规则
通过在数据仓库中应用业务规则，数据被预先计算和存储。这使得 BI 工具能够更快地检索和呈现数据。但是，如果在BI 荷兰电报数据 工具中应用业务规则，则每次查询数据时都必须重新执行计算。这将导致仪表板性能较差。
BI 工具本身的数据转换的缺点
性能问题
BI 工具并非设计用于处理和存储大量数据，因此无法有效地做到这一点。 Hiredoor 经常发现数据量超出了 BI 工具中的可用空间，导致仪表板或报告的性能令人失望。
有限的转换功能
在转换数据方面，BI 工具并不像数据仓库那样全面。这减少了操纵或丰富数据的选项。此外，由于需要进行所有转换，刷新数据可能需要很长时间。为此，最好使用数据仓库的计算能力而不是 BI 工具。
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