手机站:/m

大数据技术-要发掘大数据的潜力,就要学会使用快速数据

时间:2021-01-09 00:04编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 网络与CDN >

随着企业在使用大数据方面越来越成熟,许多企业都在努力在机会消失之前做出实时商业决策。遗留基础设施阻碍了它们的发展,因为它无法扩展到实时分析大数据所需的速度和容量。迟滞的遗留系统迫使企业使用过时的数据来做出关键的业务决策。但在大数据存储中对数据进行深入分析之前,不再需要等待洞察并采取行动。这一转变——向支持实时操作的流式分析——正在改变企业管理动态数据的方式——从数百万个端点快速流入的数据和静止数据,或存储在Hadoop和其他数据仓库中的大数据。获取价值的新机会要求企业采用新的数据管理方法。但是许多传统的数据库体系结构和系统无法应对快速数据的挑战。企业必须做出一系列发展决策,以释放大数据的价值,而这些决策中的大多数将首先集中于利用快速数据(即正在运行的数据流)的优势。事件链例如,当您将数据处理管道视为具有不同值的事件链时,从数据中提取值要容易得多。例如,如果您设计应用程序,在将数据推送到数据湖之前将对传入数据的实时分析与事务相结合,那么您将准备好从数据中实时提取业务价值,而不是在Hadoop或其他大数据存储中进行事后分析之后。在这个场景中,有必要在企业数据体系结构的前端有一个组件,能够同时实时地接收和交互多个数据流。毫不奇怪,要实现这一点,开发人员必须了解大容量应用程序与高速应用程序之间的区别,前者最重要的是管理数据量(规模),后者不重要的是快速准确地作出反应(速度),后者需要一种能对传入数据实时作出反应的体系结构。高速应用程序需要能够在数据被摄取时对其进行分析,以便将其用于实时响应和操作;大容量应用程序可能倾向于提供批处理式的大数据分析。重视对传入数据采取行动的组织需要流式分析,通过准确关联多个实时数据流来通知行动。因此,选择适当的工具(例如,快速的事务性数据库)来支持应用程序非常重要。因此,编写应用程序来修复数据库或数据管道是没有意义的。处理数据流的应用程序开发人员还必须了解collect->explore->analyze->act循环。一旦你分析了客户的信息,你就要利用这些数据来优化这些数据。快速摄入是必要的,但还不够。一种将快速数据流链接到历史数据存储的方法,可以对与传入数据相关的已分析数据进行探索;更快的分析可实现即时理解,并提供额外的洞察力,以告知适当的行动。因为数据在进入管道时具有最大的价值,所以在这一刻利用其可操作的能力至关重要。在很多情况下,企业都在将快速数据直接推送到数据仓库中,从而错失了利用内存技术从数据流中提取有价值的实时见解的机会。认识到快速数据的好处可能是您的业务获得这种难以捉摸的竞争优势所需的优势。摄取和互动快速的数据加速了拥有大量大数据存储的公司的回报。简单地收集用于探索和分析的数据并不能使企业做好实时行动的准备,因为数据现在从数百万个端点流入组织。在企业数据体系结构的前端必须有一个组件来接收和交互数据,执行实时分析,并对每个事件做出数据驱动的决策。然后,应用程序可以采取行动,并且可以将数据导出到数据仓库,以便以后进行历史分析、报告和分析。fast和big之间缺少的是一个统一的企业数据架构,它将高价值的历史数据与来自多个端点的快速移动的入站数据链接起来。一个能够以快速数据速度决定、分析和服务结果的内存操作系统是使大数据在企业规模上工作的关键。能够管理快速数据的企业最有可能通过在实时数据中做出决策来释放大数据的潜力,从而推动销售、与客户联系、通知业务流程并从实时数据中创造价值。传统上,组织使用专用的企业数据仓库、多维数据集和其他分析工具以及用于事务和操作的专用OLTP系统来划分分析和事务处理。随着大数据不断改变我们与世界、与客户和设备互动的方式,这一部门也在不断发展。新的、多样化的数据流的规模和速度,以及单纯关注大数据的局限性,正在导致组织转向新兴的高性能OLTP系统,该系统通过在实时系统中链接流分析和事务来实现实时业务决策。关于作者ryanbetts是VoltDB的首席技术官,他开发了一个内存扩展SQL数据库,专门为新一代应用程序提供动力,这些应用程序能够快速、智能的数据既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道(见下文),显示您对我们使命的支持。我们的订户越多,YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢!支持我们的使命:>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命,以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值,而不是广告。与许多在线出版物不同的是,我们没有付费墙或横幅广告,因为我们想让我们的新闻保持开放,不受影响,也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道,我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持,他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道,视频采访和其他无广告内容,请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本,在推特上表达你的支持,然后继续回到SiliconANGLE。

上一篇大数据分析-你在大数据中遗漏了什么

下一篇北京大数据公司有哪些-了解Hadoop的局限性以实现其全部价值

养花知识本月排行

养花知识精选