Kilde: Agsandrew / Dreamstime.com
Tag væk:
Kilde-agnostiske metoder er ideelle til behandling af data til Hadoop-analyse.
At kombinere datakilder i Hadoop er en kompleks virksomhed. Nogle af årsagerne hertil inkluderer:
- Tilpassede, kildespecifikke scripts, der kombinerer datakilder, er problematiske.
- Brug af dataintegration eller data science-værktøjer indfører for stor usikkerhed.
- Det er næsten umuligt at tilføje data fra eksterne kilder.
I dag skal jeg diskutere, hvordan Hadoop-analyse forbedres gennem kilde-agnostiske teknologier, der gør det nemt at kombinere interne og eksterne datakilder. Ud over at beskrive, hvordan kilde-agnostiske metoder fungerer, vil jeg også dække, hvorfor Hadoop-analyse har brug for indbygget intelligens og videnoverførselsfunktioner, en forståelse af relationer og datakarakteristika og en skalerbar og højtydende arkitektur.
- Kilde-agnostiske metoder inkluderer en fleksibel enhedsopløsningsmodel, der giver mulighed for at tilføje nye datakilder ved hjælp af statistisk sunde, gentagne data-videnskabelige processer. Disse processer udnytter algoritmer til at indsamle viden fra dataene og vurdere, analysere det for at bestemme den bedste integrationsmetode.
Uanset hvor fragmenteret eller ufuldstændig de originale kildeposter skal Hadoop-analyseteknologier være kilde-agnostiske og være i stand til at forene data uden at ændre eller manipulere kildedata. Disse teknologier skal også oprette enhedsindekser baseret på dataindhold og attributter om enkeltpersoner og hvordan de findes i verden. For at opnå dette skal de forstå dataindhold, sammenhæng, struktur og hvordan komponenter forholder sig til hinanden. - Indbygget ekspertise inden for datavidenskab og dataintegration gør det muligt for data at blive renset, standardiseret og korreleret med en høj grad af nøjagtighed og præcision. Visualiseringsværktøjer og rapporter hjælper analytikere med at evaluere og lære af data og udføre systemindstilling baseret på viden fra forskellige trin i processen.
- Forståelse af forhold mellem enheder resulterer i mere nøjagtige enhedsopløsningsprocesser. Da enheder i den virkelige verden ikke kun er summen af deres attributter, men også deres forbindelser, bør relationskendskab bruges til at registrere, når poster er de samme. Dette er især vigtigt til håndtering af hjørnesager og big data.
- Datakarakterisering forbedrer analyse, opløsning og sammenkædning af data ved at identificere og give oplysninger om oplysninger inden for datakilder. Det kan hjælpe med at validere indhold, tæthed og distribution af data inden for kolonner med struktureret information. Datakarakterisering kan også bruges til at identificere og udtrække vigtige enhedsrelaterede data (navn, adresse, fødselsdato osv.) Fra ustrukturerede og semistrukturerede kilder til sammenhæng med strukturerede kilder.
- Skalerbar, parallel arkitektur udfører analyse hurtigt, selv når du understøtter hundredevis af strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede datakilder og titusindvis af milliarder poster.
Hadoop ændrer den måde, verden udfører analyser på. Når der tilføjes ny kilde-agnostisk analyse til Hadoop-økosystemer, kan organisationer forbinde prikkerne på tværs af mange interne og eksterne datakilder og få indsigt, der ikke var muligt før.
Denne artikel blev oprindeligt sendt på Novetta.com. Det er blevet sivet her med tilladelse. Novetta beholder alle ophavsret.