京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据整合最大化的三个关键因素
在过去的几年里,人们从知道大数据的概念,发展到一些组织能够真正实施一些大数据项目。然而,在一些组织的数据中心团队负责实施这些业务驱动的举措之后,现在才开始认识到实现真正大数据集成的复杂性和深度。
大数据通过人们生活,工作平台,应用程序,以及设备提供了多种格式的大量的数据。大量的结构化和非结构化的内容往往使用户非常难以访问和分析所需的信息。

现代数据中心往往是一个复杂的系统,相互连接的服务器和设备存储,处理和分发各种来源的大量信息。但智能大数据整合,在改造传统的信息系统,可以缓解从地理位置分散的网站,甚至其他数据中心的聚集和分析信息的斗争。
现代数据中心趋向于储存,处理互联服务器和设备的一个复杂的系统,以及大量的信息分发和从各种来源。但聪明的大数据整合,重塑传统IT系统,可以缓解汇总和分析来自地理上分散的地点,甚至其他的数据中心信息的斗争。
如果一个数据中心是一个组织的大脑,那么可以认为其数据源就是反馈给神经和细胞的信息。智能大数据集成意味着该组织的“神经系统”,为整个企业快速传达信息,为现代商业生态系统起着至关重要的作用。但这也意味着数据中心的管理人员将获得他们寻求的准确和高效的数据处理的安全性,质量,控制和管理。
从哪里开始
任何大数据项目的目的是为了获得更好的结果,其中包括直接进行实时洞察和基于循环模式的长期观点,但首先你必须克服早期的集成挑战。所以要问你自己:
· 你所有的关键数据来自哪里?
· 你的组织如何聚合并快速移动所有的数据?
· 如何分析可用的数据是否有价值?
· 通过在技术和基础设施方面的投资,你的企业如何才能最大限度地发挥价值?
最终,大数据整合摄入,准备和提供的数据,不管是什么来源。这包括利用在企业每一类型的数据,包括复杂的,往往是非结构化的机器产生的数据,这通常需要一个更加融合的数据中心的基础设施。
因此,第一步骤,可以说是最重要的一步,是整合所有可用的数据。以下是确定你的大数据集成项目有效实施的三个关键领域。
(1)可靠的数据流
摄入大数据到一个平台,像ApacheHadoop这样的平台是不够智能的,不足以启动一个Hadoop集群,输入所有类型的数据,并得出具有突破性的新见解,展现自己。大数据行业厂商似乎每一个星期都在发布新的工具和升级版本,甚至将某一技术引入到你的堆栈,虽然功能并不强大,但却可以使你的整个平台过时。
这是常见的企业应用程序和Hadoop集群之间的经验数据流和数据退化问题。因此,大多数反应涉及手工编码正在尝试努力工作,并抛弃一些其他类型的技术。通常情况下,这是一个解决方案。但这不是最终的解决办法。
采用一个安全的,敏捷的集成平台,专注于调动实际的数据流进出数据中心的管道,确保在越来越复杂的工作场所的生态系统进行可靠的信息交换。
(2)可扩展性
目前存在一些主要的整合,治理和安全问题,需要针对不同层次的大数据采取不同的举措,特别是在数据中心。我们今天正在经营业务在其规模和信息方面日益庞大,这使得数据成为“大数据”。而人们需要跨越地域和传统的数据中心来管理大数据,那些过时陈旧的工具已经严重低估了现代需求。
随着企业的发展和新的数据源开始发挥作用,需要增加不同的技术,你的系统将无一例外地必须适应。如果你将现在的问题通过手工编码解决,当你试图扩展之后,会不会在拥有它以后抛弃它?
简单地增加更多的工作人员或代码的问题并不是一个可扩展的策略,也不会解决复杂的大数据传输问题。需要有一个坚实的数据集成和管理平台下的商业智能工具,可以轻松地扩展,采用众多的大数据工具,并且其来源而不中断。
(3)数据质量,分类,治理
而从结构化数据出来的CRM和ERP应用程序通常很好地进行企业的分析,但它是非结构化的数据,更加难以管理。企业必须以某种方式治理信息混乱,因为即使是最小的数据质量的问题也会产生巨大的错误。成功的公司在元数据级别上做到这一点。
通过元数据定义信息是至关重要的,因为它提供了来自大数据的结构,帮助进行分类和整理这些信息以后可以轻松找到。当信息流动到你的数据湖,必须进行某种分类,因此你正在做分析的数据实际上是准确的。
企业在错误的数据方面浪费了一些技术周期,特别是昂贵的今天。所有这些质量和分类必须在某一点上进行,但它应该在早期的水平,即使在集成周期。企业认为在数据质量的早期可以得到更好的,更有价值的分析。
总结:
每一个组织都会成为一个数据组织,或是被甩在后面。是什么使一个公司可以独有他们的数据,并更好地使用数据。因此,一个成功的大数据项目最终取决于一个组织的捉捕其数据的能力。
快速摄入和处理的大数据,需要一个可靠的集成基础设施,可以很容易地扩展以容纳大量的数据量,驱动实时访问,并支持每一个请求分析。利用信息,以获得竞争优势,这听起来很伟大,但只有可靠准确地集成了所有的数据源之后,才能建立一个可用的数据湖,。
当正确的信息传递给正确的人,所以可以理解并采取行动最大限度地提高你的大数据整合的价值。但是,只有当企业支持提供了大数据下的投资和可靠的集成平台,他们将获得每个企业都在寻求大数据的最佳回报。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27