Avots: Agsandrew / Dreamstime.com
Izņemšana:
Avotu diagnostikas metodes ir ideāli piemērotas datu apstrādei Hadoop analītikai.
Datu avotu apvienošana Hadoop ir sarežģīts bizness. Daži no iemesliem ir šādi:
- Problemātiski ir pielāgoti, avotiem specifiski skripti, kas apvieno datu avotus.
- Datu integrācijas vai datu zinātnes rīku izmantošana rada pārāk lielu nenoteiktību.
- Datu pievienošana no ārējiem avotiem ir gandrīz neiespējama.
Šodien es apspriedīšu, kā Hadoop analītika tiek uzlabota, izmantojot avotagnostiskās tehnoloģijas, kas ļauj viegli apvienot iekšējos un ārējos datu avotus. Papildus tam, kā aprakstīts avotu-agnostisko metožu darbs, es apskatīšu arī to, kāpēc Hadoop analītikai nepieciešama iebūvēta izlūkošanas un zināšanu nodošanas iespējas, izpratne par attiecībām un datu īpašībām, kā arī mērogojama un augstas veiktspējas arhitektūra.
- Avotagnostiskās metodes iekļaut elastīgu, entītiju izšķirtspējas modeli, kas ļauj pievienot jaunus datu avotus, izmantojot statistiski pamatotus, atkārtojamus datu zinātnes procesus. Šie procesi izmanto algoritmus, lai apkopotu datus no datiem un novērtētu, analizētu tos, lai noteiktu labāko integrācijas pieeju.
Neatkarīgi no tā, cik sadrumstaloti vai nepilnīgi ir sākotnējie avota ieraksti, Hadoop analītikas tehnoloģijām jābūt avotu agnostiskām un jāspēj vienot datus, nemainot vai ne manipulējot ar avota datiem. Šīm tehnoloģijām būtu jāizveido arī entītiju indeksi, kuru pamatā ir datu saturs, un atribūti par indivīdiem un to, kā viņi eksistē pasaulē. Lai to paveiktu, viņiem ir jāsaprot datu saturs, struktūra, struktūra un to, kā komponenti ir savstarpēji saistīti. - Iebūvēta datu zinātne un datu integrācijas ekspertīze ļauj datus tīrīt, standartizēt un korelēt ar augstu precizitātes pakāpi. Vizualizācijas rīki un pārskati palīdz analītiķiem novērtēt datus un mācīties no tiem, kā arī veikt sistēmas iestatīšanu, pamatojoties uz zināšanām, kas iegūtas dažādos procesa posmos.
- Izpratne par attiecībām starp entītijām iegūst precīzākus entītiju noregulēšanas procesus. Tā kā reālās pasaules vienības nav tikai to atribūtu summa, bet arī to savienojumi, zināšanas par attiecībām jāizmanto, lai noteiktu, kad ieraksti ir vienādi. Tas ir īpaši svarīgi, apstrādājot stūra gadījumus un lielus datus.
- Datu raksturojums uzlabo datu analīzi, izšķirtspēju un sasaisti, identificējot un nodrošinot informācijas ieguvi datu avotos. Tas var palīdzēt validēt datu saturu, blīvumu un sadalījumu strukturētās informācijas kolonnās. Datu raksturojumu var izmantot arī, lai identificētu un iegūtu nestrukturētus un daļēji strukturētus avotus svarīgiem ar entītiju saistītiem datiem (vārds, adrese, dzimšanas datums utt.) Korelācijai ar strukturētiem avotiem.
- Mērogojama, paralēla arhitektūra ātri veic analītiku pat tad, ja atbalsta simtiem strukturētu, daļēji strukturētu un nestrukturētu datu avotu un desmitiem miljardu ierakstu.
Hadoop maina pasaules analīzes veidu. Kad Hadoop ekosistēmām tiek pievienota jauna avotagnostiska analīze, organizācijas var savienot punktus ar daudziem iekšējiem un ārējiem datu avotiem un gūt ieskatu, kas iepriekš nebija iespējams.
Šis raksts sākotnēji tika ievietots vietnē Novetta.com. Šeit tas ir niedrājs ar atļauju. Novetta patur visas autortiesības.