Best Practices für Big Data Integration
Viele Unternehmen erforschen große Datenprobleme und mit einigen innovativen Lösungen kommen. Jetzt ist die Zeit, die Aufmerksamkeit auf einige zahlen Best Practices, oder Grundprinzipien, das wird Ihnen gut, wie Sie Ihre große Daten Reise beginnen.
In Wirklichkeit passt große Datenintegration in den Gesamtprozess der Integration von Daten im gesamten Unternehmen. Daher kann man einfach nicht alles beiseite werfen Sie aus der Datenintegration von traditionellen Datenquellen gelernt haben. Die gleichen Regeln gelten, ob Sie über die traditionelle Datenmanagement oder große Datenmanagement denken.
Bewahren Sie diese Schlüsselfragen auf der oben auf Ihrer Prioritätenliste für große Datenintegration:
Halten Sie die Datenqualität in der Perspektive. Ihr Schwerpunkt onData Qualität hängt von der Phase Ihrer großen Datenanalyse. Erwarten Sie nicht in der Lage zu sein, um die Datenqualität zu steuern, wenn Sie Ihre erste Analyse auf riesige Datenmengen zu tun. Wenn Sie jedoch Ihre große Daten verengen eine Untergruppe zu identifizieren, die für Ihr Unternehmen am sinnvollsten ist, das ist, wenn Sie auf die Datenqualität konzentrieren müssen.
Letztlich wird die Datenqualität wichtig, wenn Sie Ihre Ergebnisse wollen mit Ihrem historischen Daten verstanden n Kontext werden. Wie Ihr Unternehmen mehr und mehr auf Analytik als zentrales Planungsinstrument beruht, kann die Datenqualität den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg.
Betrachten Sie Echtzeit-Datenanforderungen. Big Daten-Streaming-Daten in den Vordergrund bringen. Daher werden Sie ein klares Verständnis davon, wie Sie für vorhersehbare Analyse Integration von Daten in Bewegung in Ihre Umgebung haben müssen.
Erstellen Sie keine neue Informationssilos. Während so viel von der Betonung um große Datenmengen auf Hadoop und anderen unstrukturierten und semistrukturierten Quellen fokussiert ist, denken Sie daran, dass Sie mit dem Unternehmen diese Daten im Kontext zu verwalten haben. Sie müssen daher diese Quellen mit Ihrer Linie von Geschäftsdaten und Data-Warehouse zu integrieren.