Innehållsförteckning:
Video: Easy Crochet Hat/Three size Beautiful Crochet Hat 2025
Hur kommer du att veta hur du sätter samman alla dina data? Med ett stort dataprojekt anger vad du vill göra med din strukturerade och ostrukturerad data varför du kan välja en del av tekniken över en annan. Det bestämmer också behovet av att förstå inkommande datastrukturer för att sätta denna information på rätt ställe.
Hantera olika datatyper för stora data
Du måste överväga några av egenskaperna hos stora data och de typer av datahanteringssystem du kanske vill använda för att adressera var och en.
Integrera datatyper till en stor datamiljö
En annan viktig aspekt av stora data är att du ofta inte behöver ägna all data som du ska använda. Många exempel gör poängen. Du kan utnyttja sociala medier data, data som kommer från tredjeparts industristatistik, eller till och med data som kommer från satelliter. Tänk bara på sociala medier och du förstår.
Ofta blir det nödvändigt att integrera olika källor. Dessa data kan komma från alla interna system, både från interna och externa källor, eller från helt externa källor. Mycket av dessa data kan ha blivit sila tidigare.
Data behöver inte komma till dig i realtid. Du kan bara ha mycket av det och det är olikartat i naturen. Detta kan fortfarande kvalificeras som ett stort data problem. Naturligtvis kan du också stå inför ett scenario där du ser stora datamängder, vid höga hastigheter och det är olikartat i naturen.
Poängen är att du inte kommer att få affärsvärdet om du hanterar en mängd olika datakällor som en uppsättning avkopplade informationssilo.
Komponenter du behöver inkluderar kontakter och metadata.
Kontaktdon
Du vill ha några kontakter som gör att du kan dra data in från olika stora datakällor. Kanske vill du ha en Twitter-kontakt eller en Facebook-en. Kanske behöver du integrera från ditt datalager med en stor datakälla som ligger utanför dina lokaler så att du kan analysera båda dessa datakällor tillsammans.
Metadata
En kritisk komponent för att integrera all denna data är metadata. Metadata är definitionerna, mappings och andra egenskaper som används för att beskriva hur man hittar, åtkomst och använder företagets data (och programvarukomponenter). Ett exempel på metadata är data om ett kontonummer. Detta kan innehålla nummer, beskrivning, datatyp, namn, adress, telefonnummer och sekretessnivå.
Metadata kan användas för att hjälpa dig att organisera dina datalager och hantera nya och växlande datakällor. Även om metadatatanken inte är nytt förändras det och utvecklas i samband med stora data.I den traditionella metadatavärlden är det viktigt att ha en katalog som ger en enda bild av alla datakällor.
Men den här katalogen måste vara annorlunda när du inte kontrollerar alla dessa datakällor. Du kan behöva ett analytiskt verktyg som hjälper dig att förstå de underliggande metadata.
