Identifizieren Sie die Daten die Sie für Ihre Big Data

Bestandsaufnahme von der Art der Daten, die Sie mit Projekt in Ihrem großen Daten zu tun haben,. Viele Unternehmen erkennen, dass eine Menge von intern generierten Daten wurden um ihr volles Potenzial in der Vergangenheit nicht genutzt.

Durch neue Tools nutzen, gewinnen Organisationen neue Erkenntnisse aus bisher unerschlossene Quellen unstrukturierter Daten in E-Mails, Kundendienst Aufzeichnungen, Sensordaten und Sicherheitsprotokollen. Darüber hinaus besteht basiert, viel Interesse auf die Analyse von Daten für neue Erkenntnisse bei der Suche, die in erster Linie außerhalb der Organisation, wie Social Media, Handy-Standort, Verkehr und Wetter.

Die Sondierungsphase für große Datenmengen

In den frühen Phasen der Analyse, werden Sie für Muster in den Daten zu suchen. Es ist nur durch sehr große Datenmengen untersuchen, die neue und unerwartete Beziehungen und Korrelationen zwischen den Elementen deutlich werden kann. Diese Muster können Einblick in Kundenpräferenzen sorgen für ein neues Produkt, zum Beispiel. Sie werden eine Plattform benötigen, um Ihre großen Daten für die Organisation für diese Muster zu suchen.

Hadoop ist weithin als Grundbaustein für die Erfassung und Verarbeitung von großen Datenmengen verwendet. Hadoop ist mit Fähigkeiten entworfen, die die Verarbeitung von großen Datenmengen zu beschleunigen und machen es möglich, Muster in großen Datenmengen in relativ kurzer Zeit zu identifizieren. Die beiden Hauptkomponenten von Hadoop - Hadoop Distributed File System (HDFS) und MapReduce - werden verwendet, um große Datenmengen zu verwalten und zu verarbeiten.

FlumeNG für große Datenintegration

Oft ist es notwendig, zu sammeln, zu aggregieren und zu bewegen extrem große Datenmengen Streaming für verborgene Muster in großen Daten zu suchen. Traditionelle Integrationstools wie ETL würde nicht schnell genug sein, um die großen Datenströme in der Zeit bewegen Ergebnisse für die Analyse zu liefern, wie beispielsweise Echtzeit-Betrugserkennung. FlumeNG lädt Daten in Echtzeit, indem Sie Ihre Daten in Hadoop Streaming.

Typischerweise wird Flume verwendet, um große Mengen von Protokolldaten von verteilten Servern zu sammeln. Es hält den Überblick über alle physischen und logischen Knoten in einem Gerinne Installation. Agent-Knoten werden auf den Servern installiert und sind verantwortlich für die Verwaltung der Art und Weise einen einzigen Datenstrom übertragen und verarbeitet wird, von seinem Anfangspunkt zu seinem Zielpunkt.

Zusätzlich sind die Kollektoren Datenströme in größere Ströme zu gruppieren, die zu einem Hadoop Dateisystem oder anderen großen Datenspeicherbehälter geschrieben werden können. Gerinne für Skalierbarkeit und kann kontinuierlich mehr Ressourcen zu einem System hinzuzufügen, extrem große Datenmengen in einer effizienten Weise zu handhaben. Gerinne der Ausgang kann mit Hadoop und Hive zur Analyse der Daten integriert werden.

Flume hat auch Elemente Transformation auf die Daten zu nutzen und Ihre Hadoop-Infrastruktur in ein Streaming-Quelle an unstrukturierten Daten verwandeln kann.

Muster in großen Daten

Sie finden viele Beispiele von Unternehmen beginnen Wettbewerbsvorteile von Big Data Analytics zu realisieren. Für viele Unternehmen werden immer Social-Media-Datenströme zunehmend integraler Bestandteil eines digitalen Marketing-Strategie. In der Sondierungsphase kann diese Technologie schnell verwendet werden, um durch riesige Mengen von Streaming-Daten zu suchen und die Trending Muster herausziehen, die auf bestimmte Produkte oder Kunden beziehen.

Die kodifizieren Bühne für große Datenmengen

Mit Hunderten von Geschäften und vielen tausend Kunden, benötigen Sie einen wiederholbaren Prozess den Sprung von der Mustererkennung zur Umsetzung neuer Produktauswahl und gezielter Marketing zu machen. Nachdem Sie etwas Interessantes in Ihrer großen Datenanalyse finden, zu kodifizieren, und es zu einem Teil Ihres Geschäftsprozesses machen.

Um die Beziehung zwischen Ihrem großen Datenanalyse und Ihre Betriebsdaten zu kodifizieren, müssen Sie die Daten zu integrieren.

Große Datenintegration und Einbindung der Bühne

Big-Daten mit einem großen Einfluss auf viele Aspekte der Datenverwaltung, einschließlich Datenintegration. Traditionell wurde die Datenintegration auf die Bewegung von Daten durch Middleware konzentriert, einschließlich Spezifikationen auf Message Passing und Anforderungen für Application Programming Interfaces (APIs). Diese Konzepte der Datenintegration sind besser geeignet für ruhende Daten verwalten, anstatt Daten in Bewegung.

Der Umzug in die neue Welt der unstrukturierten Daten und Streaming-Daten ändert die herkömmliche Vorstellung von Datenintegration. Wenn Sie Ihre Analyse zu integrieren wollen Daten in Ihren Geschäftsprozess-Streaming, benötigen Sie fortschrittliche Technologie, die schnell genug ist, Ihnen zu ermöglichen, in Echtzeit Entscheidungen zu treffen.

Nach dem großen Datenanalyse abgeschlossen ist, müssen Sie einen Ansatz, der es Ihnen erlaubt, die Ergebnisse Ihrer großen Datenanalyse in Ihre Geschäftsprozesse und die Echtzeit-Business-Aktionen integrieren oder integrieren.

Die Unternehmen haben hohe Erwartungen für echten Mehrwert aus großen Datenanalyse zu gewinnen. In der Tat möchte viele Unternehmen eine tiefere Analyse der intern erzeugten großen Daten zu beginnen, wie Sicherheitsprotokolldaten, dass aufgrund der Technologie Beschränkungen bisher nicht möglich war.

Technologien für High-Speed-Transport von sehr großen und schnellen Daten sind eine Voraussetzung für die in verteilten großen Datenquellen und zwischen großen Daten und Betriebsdaten zu integrieren. Unstrukturierte Datenquellen müssen oft schnell über große geografische Entfernungen für den Austausch und die Zusammenarbeit zu bewegen.

traditionellen Quellen mit großen Datenverknüpfung ist ein mehrstufiger Prozess, nachdem Sie von Streaming großer Datenquellen auf alle Daten geschaut haben und die entsprechenden Muster identifiziert. Nach Eingrenzung der Datenmenge, müssen Sie verwalten und zu analysieren, jetzt müssen Sie über die Integration zu denken.

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