Las mejores prácticas para la integración de datos grande
Muchas empresas están explorando grandes problemas de datos y dar con algunas soluciones innovadoras. Ahora es el momento de prestar atención a algunos mejores prácticas, o principios básicos, que serán muy útiles al comenzar su viaje grande de datos.
En realidad, la integración de datos grandes se inscribe en el proceso global de integración de datos a través de su empresa. Por lo tanto, no se puede simplemente dejar de lado todo lo que ha aprendido de integración de datos de fuentes de datos tradicionales. Las mismas reglas se aplican si usted está pensando en la gestión de datos tradicional o la gestión de grandes volúmenes de datos.
Mantener estas cuestiones clave en la parte superior de su lista de prioridades para la integración de datos grande:
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Mantener la calidad de los datos en perspectiva. Su énfasis Ondata calidad depende de la etapa de su análisis de grandes datos. No hay que esperar a ser capaz de controlar la calidad de los datos cuando lo hace su análisis inicial de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, al reducir sus grandes datos para identificar un subconjunto que es más significativo para su organización, esto es cuando es necesario centrarse en la calidad de los datos.
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En última instancia, la calidad de los datos es importante si desea que sus resultados deben entenderse contexto n con sus datos históricos. A medida que su empresa se basa cada vez más en la analítica como una herramienta clave de planificación, calidad de los datos puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Considere las necesidades de datos en tiempo real. Big data traerá el flujo de datos a la vanguardia. Por lo tanto, usted tiene que tener una comprensión clara de cómo se integran los datos en movimiento en el entorno para el análisis predecible.
No crear nuevos silos de información. Si bien gran parte de la atención en torno a los grandes datos se centra en Hadoop y otras fuentes no estructuradas y semiestructuradas, recuerde que usted tiene que manejar estos datos en contexto con el negocio. por lo tanto, tendrá que integrar estas fuentes con su línea de datos de la empresa y su almacén de datos.