
實現(xiàn)潛在大數(shù)據(jù)交付的七個步驟
大數(shù)據(jù)趨勢代表了不斷變化的處理大量數(shù)據(jù)的需求,需要新的技術解決方案,而不一定是老一代的數(shù)據(jù)庫處理方式。那么,企業(yè)開始與大數(shù)據(jù)打交道時需要考慮哪些因素呢?
首先,他們需要知道什么是大數(shù)據(jù)。如下是我如何定義大數(shù)據(jù)這一概念:
“新興技術和實踐方案,使收集、處理、發(fā)現(xiàn)和儲存大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)變得快速而富有成本效益?!?br />
大數(shù)據(jù)涵蓋了眾多社會生活的范疇——從金融交易到人類基因組,從汽車的遙測傳感器到互聯(lián)網(wǎng)上社會媒體日志。利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫方式來處理和存儲這些大數(shù)據(jù)是相當昂貴的。為了解決這個問題的新技術,利用開放源解決方案和商業(yè)硬件高效存儲數(shù)據(jù),并行工作負載,提供快速處理能力。
隨著越來越多的IT部門開始研究大數(shù)據(jù)的替代品,討論中心棧,處理速度和平臺。而這些IT部門無法很好的把握其現(xiàn)有技術的局限性,許多不能闡明這些替代方案的商業(yè)價值,更遑論他們將如何進行分類和優(yōu)先級的數(shù)據(jù)排序,進入大數(shù)據(jù)治理。
事實上,我們所看到的新出現(xiàn)的大數(shù)據(jù)需求,以及關于其處理平臺和流程的討論只是大數(shù)據(jù)傳輸整體的一部分。在現(xiàn)實中,實現(xiàn)的全部潛在大數(shù)據(jù)的交付過程,需要七個步驟:
收集:從數(shù)據(jù)源和分布在多個節(jié)點處收集數(shù)據(jù)——通常是一個網(wǎng)格——每個進程的一個子集,并行數(shù)據(jù)。
流程:然后系統(tǒng)使用相同的高功率并行執(zhí)行,對每個節(jié)點上的數(shù)據(jù)進行快速計算。節(jié)點“壓縮”結果數(shù)據(jù)到更多的消費數(shù)據(jù),由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集可以被人工(在分析的情況下)或機器(在解釋大型結果的情況下)使用。[page] 管理:正在處理大數(shù)據(jù)往往是異構的,來自不同的交易系統(tǒng)。這些數(shù)據(jù)通常需要理解、定義、注釋,并且以安全起見,還要進行掃描和審核。
測量:公司往往會測量數(shù)據(jù)的速率,可與其他客戶的行為或記錄進行整合,并隨時間的推移來決定是否對其進行整合或校正。業(yè)務要求應告知測量和持續(xù)跟蹤的類型。
消耗:所產(chǎn)生的使用數(shù)據(jù)應符合原要求的處理流程。例如,如果利用幾百TB的社會化媒體數(shù)據(jù)互動,有助于我們了解社會媒體數(shù)據(jù)如何驅動用戶額外購買產(chǎn)品,那么我們應該建立社會媒體的數(shù)據(jù)應當如何被訪問和更新的規(guī)則。這與機器對機器的數(shù)據(jù)訪問是同樣重要的。
存儲:由于“數(shù)據(jù)即服務”趨勢的形成,越來越多的數(shù)據(jù)開始存儲在單一位置,以便于進程的訪問。數(shù)據(jù)用于短期的存儲批處理或長期保留,應審慎處理存儲解決方案。
數(shù)據(jù)管理:數(shù)據(jù)治理是驅動業(yè)務的決策和監(jiān)督數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)治理的定義,數(shù)據(jù)治理適用于六個前階段的大數(shù)據(jù)傳輸。通過建立流程和指導原則,制裁圍繞數(shù)據(jù)的行為。大數(shù)據(jù)需要根據(jù)其預期消費進行管轄。其他的風險是對于數(shù)據(jù)分配的不滿,更不用說過度投資。
大多數(shù)工作人員負責調(diào)查和獲取大數(shù)據(jù)解決方案側重于收集和存儲步驟,而犧牲了其他的步驟。他們的問題是:“我們?nèi)绾问占羞@些數(shù)據(jù),我們把這些數(shù)據(jù)存儲在何處?”
但許多IT部門仍然逃避了定義離散的大數(shù)據(jù)業(yè)務需求的進程。而業(yè)務人士經(jīng)常將大數(shù)據(jù)的趨勢看成只是一個IT重新整修的借口,沒有明確的終點的游戲。這種相互嘲諷的環(huán)境就是為什么大數(shù)據(jù)沒有超越“前期調(diào)查階段”的罪魁禍首。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結構數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結構數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結構數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結構化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結構數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結構化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結構數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結構數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10