无法解决这些挑战会导致数据团队被动，开发人员体验不佳，并给组织带来不必要的风险和成本。因此，需要采取主动的方法来有效克服这些障碍。
由于可用的标准和方法众多，确定最佳方法并非易事。一些关键考虑因素包括：
最佳组合与集成： 集中式（捆绑式或集成式）和分散式（非捆绑式或解耦式）方法之间的争论仍在继续。集成式方法近年来盛行，但可能会导致 瓶颈。另一方面，最佳组合方法提供专业化产品，但集成开销较高。组织需要根据其企业标准和准则来确定最合适的方法。
专有平台与开放平台： 专有解决方 德国手机号码数据 案可提供安心和卓越的用户体验，但通常成本较高。开源产品提供较低的许可成本，并受益于社区贡献；然而，它们可能会带来不可预见的风险。专有平台和开放平台之间的选择取决于组织的 技能成熟度和风险承受能力。
控制与管理： 一些组织，尤其是受到严格监管的组织，优先考虑对其 资产的控制，并拥有熟练的员工来管理先进技术。其他组织，尤其是中小型公司，则更喜欢托管服务以减轻运营负担。具有众多活动部件的现代架构通常需要托管服务才能有效运行和调试。
无代码低代码与编程： 组织内的不同角色需要不同级别的编码能力。数据科学家通常更喜欢使用特定技术语言以编程方式访问原始数据，而数据分析师可能依赖于精选数据。非技术角色可能会选择无代码低代码工具通过语义层与数据交互。支持这些不同需求的混合方法对于在组织内实现不同角色至关重要。