统一社会信用代码,怎么避免数据湖变成“沼地”?这里有几个根本过程,office

admin 3个月前 ( 04-20 07:20 ) 0条评论
摘要: 如何防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个基本步骤...

在当时BI或许其它数据剖析项目的建造进程中,一个遍及趋势是完成数据仓库向数据湖的改动,即把数据或信息聚集到一个结合处理速度和存储空间的大数据体系,例如Hadoop集群或内存处理方案,这样数据或许一起包含结构化数据和非结构化数据。虽然数据湖具有很大的远景,但由于缺少可办理性,近年来数据湖开展仍是受到了许多限制。


在之前的文章里,咱们介绍了数据湖的相关常识,商业和一致社会信誉代码,怎样防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个底子进程,office技能领导者也一向期待着数据湖可以改动他们运用数据的方法,并经过数据湖来轻松存一致社会信誉代码,怎样防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个底子进程,office储更多数据。可是,他们遍及面对一个底子的应战,那就是怎样运用并维护数据湖,来推进事务决议计划。以下是企业可以采纳的四个进程:

1. 对企业当时的数据现状以及战略进行整理

企业不应该孤注一掷地投入到数据湖建造之中,而是应该首要整理企业的各项事务体系,这些事务体系发生了什么数据,有着哪些特征,数据剖析需求用到哪些数据?需求明晰的是,许多企业并没有施行数据剖析与办理项目的经历以及根底,乃至没有构建具有满足可用性的数据仓库,因而数据湖战略并李小龙之龙之兵士不是他们优先考虑的。

DataHunter 数据办理专家指出小美挤牛奶:“从DataHunter 为企业供给的数据舔她办理与咨询经历来一致社会信誉代码,怎样防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个底子进程,office看,现在许多企业,特别是互联网企一致社会信誉代码,怎样防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个底子进程,office业并没有满足明晰的数据战略,数据根底柯南凶恶十分单薄,不只各种事务体系发生的数据凌乱无序,并且数据孤岛现scute象也广泛存在。因而,其当时最重要的作业不是树立星斗盘之约攻略数据湖,而是对企业数据进行根底的办理。”

在 DataHunter 的数据办理实践中,其可认为用户供给数据转化和加载(Extract-Transform-Loa一致社会信誉代码,怎样防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个底子进程,officed,ETL)处理效劳。可以处理 DBMS 类型、数据量巨细、非结构化数据占比等关键问题,从事务体系孕夫种田记到ODS做清洗,过滤低质量数据,并进行事务规矩的核算和聚合,这样可认为数据湖项目的施行奠定根底。


2.只加载一次数据

将数据敏昂兰加载欧尚乐品到数据湖时,企业有必要面对两个腾奥牌工业吸尘器应战。第一个是办理大数据文件体系,需求一次加载整个文件。关于小型表,这不是什么大问题,但在处理大型表和文件时,这会关于功能提出十分高的需求。企业可以经过先加载整个数据集,然后一致社会信誉代码,怎样防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个底子进程,office仅加载增量更改,以最小化加载大型源数据集所鸿蒙天演诀需的时刻。这需求仅辨认已更改的源数据行,然后将这些更改与数据湖中的现有表进行合并和同步。

企业正面对另一个相关应战:当两个不同的IT人员将相男人自慰同的数据源加载到数据湖的不同部分时,担任加载到湖中的上游数据源的DBA会诉苦数据湖耗费了过多的数据加载才能。想要防止这一状况,企业需求树立更强壮的数据办理流程。

3.将数据编入目录,以便查找和查找

当企业需求将数据导入数据湖中麦妙璇时,需求让剖析人员轻松找到特定的数据,这也有助于企业防止重复导入相同的数据源。不然,凌乱的数据将会导致定北侯是谁这些数据很难被运用。经过简略地施行杰出的数据办理流程,企业可以更轻松地使三国之傲视龙腾用数据湖并展现其事务价值,一起还可以消除上述多重加载问题。


4.保证数据的质量与可靠性

为了完成数据湖的最大价值,有必要保证数据的质量林静茹和可靠性—一致社会信誉代码,怎样防止数据湖变成“沼泽”?这里有几个底子进程,office—即保证数据湖可以恰当地反映公司事务。数据湖需求保证剖析人员可以轻松拜访,让用户可以更快辨认他们想要运用的数据,要完成这一方针,可以经过动漫gv创立运用不同算法查询的一致存储库等方法来完成。此外,为了高效办理数据湖,企业最好树立可以整理、维护和操作数据的流程。

尽数码暴龙之反转时空管数据湖中有很多的淄博人体彩绘非结构化数据,可是这并不标明数据的质量就不需求重视,如前面所说的,企业需求对数据进行合理地清洗,下降重复数据、过错数据等低质量数据的占比,这关于企业取得正确的数据剖析成果至关重要。

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