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关于如何为业务用户管理大数据的一些技巧

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大数据管理—— 管理大数据可能既乏味又累人,尤其是对于大型知名组织和公司而言。 在这个现代时代,有许多组织和公司选择在日常活动中使用大数据,而且这个数字正在日益增加。 因此,应用程序开发将受到影响。

会有很多人不擅长管理数据扩充(有相应的应用程序)。

大数据通常与大数据管理有关(您必须以某种方式管理数据,对吗?)。

很明显,大数据可以对创建新的数据管理器和新的数据管理工具产生影响。

在管理大数据并确保您获得一致且可靠的分析结果时,需要考虑以下几点。

您可以单独管理大数据,尤其是业务用户

为了更轻松地管理大数据,业务用户需要具有良好的可用性,允许业务用户以数据的原始格式访问大量数据集。

这个时代的商业用户比他们的前辈更加先进和足智多谋。

通常他们只是想以这样一种方式做到这一点,即他们只需要一些访问和一些最原始形式的数据准备,这在我看来常常令人困惑。

这是因为他们知道他们需要自己理解数据以避免误解。

经理们希望通过扫描数据源、准备报告并围绕他们自己的独立业务需求分析它们来保持独立(如果我有发言权,那就太贪婪了)。

有两个大数据管理应用程序需要适应可以支持大数据自助服务的东西:

  • 用户自愿检查和重新检查数据以允许数据发现的权利
  • 用户可以用来执行此特定检查的数据准备工具。

请注意,这不是您可以使用的数据模型。

请注意,这不是您可以使用的数据模型。

管理大数据的传统方法侧重于获取数据并将其放置在专门的数据分析中心,然后将其转化为更有条理的东西。

在这个现代时代,期望获得的数据将立即使用,无论数据是否结构化。

这意味着这两种特定类型的数据可以以其最原始的形式使用和存储。 通过这样做,不同的用户有望适应这些集合并以自己的方式满足自己的需求。

为了降低业务风险,在管理您拥有的数据集时需要良好的实践,并且没有业务风险等于良好的业务。

观众将有一个完美的质量控制

在将数据放入其预定义的模型之前,您需要进行一些数据标准化和一些彻底的清理。 这些东西用在旧的和过时的系统中。

在这个现代时代,数据通常保持未经验证和不变(这很简单),这意味着当我们得到它时它没有被清理或标准化。

没有清理也没有标准化,这意味着今天的数据管理是非常“免费”的(尽管是免费的,您可以随意使用数据)。

这也确保了用户负责对数据应用必要的转换。 您可以轻松地将它用于不同的人的不同目的。

当然,这仅适用于用户的转化与其他转化不冲突的情况。

因此,需要一定的方法来对数据转换进行一些管理,并确保转换不会相互冲突。

这种特殊类型的数据管理应该有几种方法来帮助捕获用户的转化,并确保转化绝不是荒谬的。

尝试了解架构以改善工作条件

大数据平台对他们来说应该是一件好事,因为你永远不知道大数据什么时候会表现得不一致。

如果您决定不了解任何数据管理程序的细节,您可能会对程序的响应速度感到惊讶。

例如,一个程序可能希望将大量分布式数据广播到所有工作计算机,从而导致大量数据注入网络并导致性能瓶颈。

通过了解有关大数据架构的所有知识,您将能够构建或多或少为观众所接受的数据应用程序。

现在是流媒体世界的时候了 管理大数据

在此之前,静态存储库用于存储不太受观众欢迎的数据(我说的是分析数据,看起来很无聊)。

今天的流数据资源丰富,让您可以轻松收集数据。

来自您所谓的社交媒体、电视频道、在线文章或互联网上任何文本的数据流都是人工生成内容的示例。

机器生成内容的示例来自许多传感器、工具、设备和许多联网机器。

现在是流媒体世界的时候了

Web 事件日志是自动生成的流内容的一个示例。 所有这些自动生成的流媒体内容当然会为您提供大量数据,或者我应该说当今数据管理中的数据流过多。

这种数据的溢出是分析思维的主要途径。

这是当今时代的主要话题和最大的问题。

所有大数据管理器(我的意思是所有,而不仅仅是少数)都应该包括可以支持流阻塞(或者可能是过滤系统)的技术,因为互联网上发布了如此多的数据。

扫描、过滤和选择准确和有用的数据以“捕获”重要数据流应该是管理此类数据的任何程序的规范。

处理大数据对这个世界上的每个人来说都不是一件容易的事,因为它不仅涉及数据建模和架构,还需要新的技术发明和处理,以方便用户访问数据。 使用它们。

您用来执行此操作的程序应该具有可以探索数据、为“烹饪”准备数据、几乎可以自助访问数据、非常自己的数据标准化过程(和自我清理)的工具。 以及某种可以过滤数据的流过滤器。

有了这个,处理大数据所需的时间将会非常快。

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