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智能臆造化本事正在摈弃数据孤岛?
发布日期:2022-05-10 09:26    点击次数:193

在良晌万变的信息期间,奏效从数据中获取有价值信息的企业,将在竞争日益强烈的商场中保持其专有的竞争力。对于以数据为驱能源的企业来说,可能会对荫藏在海量数据中的业务和客户有着比较全面的领会,同期,这亦然为什么智能臆造化本事勤劳于于摈弃数据孤岛的原因。

数据湖是势在必行吗?

将来,数据只会变得愈加各种化、动态化和差异化。许多企业试图收罗他们一起的数据,并通过将一起数据抛入一个数据湖中来使其可走访,数据湖不错以其原始体式来保存数据,直到需要进行分析为止。

这种做法或多或少照旧有劝服力的,大部分公司是不错承担得起数据科学家收罗,翻译并分析数据湖中各种类型数据的用度。

对数据即存即取的需求已日趋强烈!

企业间竞相收罗和分析尽可能多的数据,旨在赢得与同业比拟哪怕是很眇小的竞争上风。传统的数据湖无法处理新出现的数据源和正在创建的新的土产货数据库。

查询必须匹配用户正在使用的特定数据库,因此用户领有的数据库越多,就需要使用更多的查询讲话。热切的是,在一个数据湖中集成不同的数据,仍然需要人工处理以使其具备可走访性和可读性,这项工程对于数据工程师和数据科学家来说是相等耗时的。

数据湖败落生动性,在数据驱动的经济中将不再适用

因此,许多企业正在把眼神转向数据臆造化,以优化其分析和BI。BI和数据正连气儿他们整个的数据,并使其可从一个方位读取和走访。

并非整个的数据臆造化都是疏通的。

数据臆造化创建了一个软件臆造化层,该层集成了整个跨企业的数据。无论数据的体式是什么,或者数据驻留在哪一个筒仓、劳动器或云中,数据都会被革新成一种通用的业务讲话,并不错从单个家数走访。

从表面上讲,这赋予了组织一个分享的数据湖,整个不同的业务单元和业务用户都不错立即走访他们需要的数据。领有快速走访权限,使企业大概为分享目标做出数据驱动的决策。

关联词,许多数据臆造化处理有盘算并莫得达到分析的理想成果。这有几个重要原因:

1. 专有体式

不少数据臆造化供应商会将所少见据合况且革新成一种专有体式。诚然并吞允许将数据集成到单个视图的单个位置,但供应商的专有体式通常将数据简化为最小的行家分母情状。

行家分母情状可能致使某些数据出现偏差,失去特定的功能,致使在革新的过程中丢失。有些数据还可能条款其原始数据库的坎坷文是关联的。因此,用户可能会从漏洞的数据中经受信息,并做出自欺欺人的营业决策。

2. BI器具不兼容

BI器具对于企业来说是一笔金额特地大的投资。大多数企业级公司在不同部门领有几种不同类型的BI器具。举例,一个部门可能使用Tableau,而另一个部门可能使用MicrosoftPowerBI或Excel。

要让大数据分析在企业中充分阐扬作用,前提是不管用户心爱使用什么器具,数据都是易于发现,并能被整个的用户走访。

许多供应商使用的专用数据体式可能无法与公司也曾参预的本事进行互操作。不同的器具使用不同的查询讲话,裸露数据的神气也各不疏通。当界说不一致的数据被集成时,分析过程中可能会出当代价惨痛的漏洞。

取舍合适的BI器具对于尽量减少业务中断,最大挨次地耕种用户的分娩力至关热切。

3. 查询甘休

跟着数据不时增长和本事的快速发展,查询会变得越来越复杂,这对于分析职责负载和处理大限度数据来说并不太理想。经管的数据源越多,就越需要更多的数据工程来撑持快速、交互式的查询。

散布式连气儿出动无数数据并不适用于交互式查询。它给企业基础结构带来了不可展望和不可接纳的压力,而浅薄的数据缓存对于动态查询环境和现在的数据大小来说是不够的。

当将BI和AI职责负载添加到混杂职责负载中时,性能会连忙下落,从而促使最终用户寻找其他径直走访数据的旅途,这就使数据臆造化莫得利好可言。

除了这些膨胀劣势除外,传统的臆造化家具在处理分析用例方面进展的也很差豪杰意。

膨胀大型且复杂的数据劳动需要对细节有深远了解:联整个据的统计、所波及的数据库、分享资源的负载、数据使用者的用例和意图、安全性不停等。

臆造化处理有盘算需要为用户提供其数据的业务全体视图,包括档次结构、度量、维度、属性和时候序列。

数据臆造化应该提供什么?

大多数数据臆造化处理有盘算的发展挨次与今天的数据集和数据科学执行不同,仍然依赖于传统的数据采集方法和浅薄的缓存本事。关联词,还有更多的下一代智能数据臆造化专为现在复杂且对时候明锐的BI需求而遐想。

若是你的数据臆造化处理有盘算莫得提供以下功能,那就阐述它不够智能。

1. 自主数据工程

人类弥远不可能是完竣的;庆幸的是,计较机不错。

鉴于当代数据体紧缚构的复杂性,人类濒临这一问题根蒂是就安坐待毙,至少弗成以现在保持竞争力所需的速率进交运算。这等于数据臆造化处理有盘算需要提供自主的数据工程的原因。

自主数据工程不错字据无数的连气儿和计较终结自动揣测出优化终结,而这是人脑无法达到的。机器学习(ML)是用来领会公司的所少见据并搜检它是何如被查询并集成到通盘组织的所灵验户正在构建的数据模子中的。

自动化数据工程可尽可能省俭无数的资金和资源,同期开释数据工程师来执行对组织更有价值的更复杂的任务。

2. 加快结构

智能数据臆造化还不错自动收尾将数据放入特定的数据库,从而达到最好的性能。

有许多类型的数据和不同的体式比较稳当这些数据。

智能数据臆造化不错基于生成最好性能的位置自动决定将数据放在哪个平台上。不同的数据平台具有不同的上风。举例,若是用户的数据模子和查询正在处理时候序列数据,那么智能数据臆造化将在数据库中遗弃一个针对时候序列数据进行优化的加快结构。从而自动获悉哪个数据库具有哪些上风,然后加以诓骗,不同数据库类型的可变性都能将其飞动为上风。

加快度结构可省俭无数云运营老本。字据用户正在使用的平台,可能会对数据库的存储大小、起始的查询数目、查询中正在出动的数据、问题中的行数、查询的复杂性或其他变量收取用度。

举例,使用GoogleBigQuery,需要支付的金额与数据库的大小以及查询的复杂进度成正比。

当用户自动使用加快结构进行性能和老本优化时,只对在加快团员中使用的查询数据收取用度,而不是对通盘数据库的大小。

3. 自动数据建模

下一代数据臆造化不仅提供对数据的革新和走访,智能数据臆造化还不错自动获悉每个数据平台的功能和局限性。它会自动识别哪些信息是可用的,以及如安在缔造模子时将其与其他数据并吞和集成。

智能数据臆造化不错对用于创建旧版报表的数据模子和查询进行逆向运作,因此用户不错连续使用疏通的报表,而无须再行构建数据模子或查询。举例,若是用户在旧系统中创建了一个TPS诠释,则仍然不错大概在新系统中检索到它。

有些查询可能是在旧数据基础上起始的,但它们仍然不错在新系统上起始,而无需任何重写。

4. 撑持自助劳动

连年来,IT的许多方面变得“行家化”了--也等于说,本事的卓著(尤其是云计较)使它们变得“行家化”。使得那些莫得平庸本事基础的新手人也不错使用这些本事。诚然分析和营业智能也曾落伍于民主化趋势,然则BI器具现在越来越稳当平常行家使用。

BI的使用指令了一种新的“自助劳动”分析文化的发展,在这种文化中,业务用户不错使用我方心爱的BI器具径直走访和分析数据,而无须依赖数据工程师或数据分析人员。

自助分析正连忙成为企业中优化大数据分析的必要技能。

举例,假定销售部门保存相对于前一年的支拨的数据,但但愿使用对于多个畛域的客户行径样式的数据来进行补充。或者,营销部门需要发起一场基于账户的营销步履,目标是那些被觉得最有可能更换供应商的公司。

通过自助劳动分析,销售或营销部门的业务用户不错走访这些数据,并使用稳当的器具调用这些数据。自助分析被使用,而不是依赖于检修有素的数据工程师来为BI器具获取数据,以及数据科学家来建模和展望。

借助自助劳动动态,组织中的每个部门都不错将我方的告诫和专科学问应用于BI,从而收尾全新的便利性。

智能数据臆造化提供了一个业务逻辑层,它内容上将所少见据革新为一种行家业务讲话,这种讲话既与源无关,也与器具无关。有了逻辑层,就意味着业务用户不错使用他们心爱的任何BI器具,且无须屈从于BI软件的单一表率。

无论用户使用什么器具或使用若干器具,所少见据都是可走访的,况且整个查询都将复返一致的谜底。表率和逻辑的讲明使企业具备分享数据智能和自助劳动文化的能力,而这种文化在现在数据驱动的业务环境中变得越来越必要。

5. 安全保险

在追求数据用户化的过程中,无论便利性和老本效益何如,都弗成就义安全性和合规性。

家喻户晓,臆造化层会带来安全风险。然则,使用下一代智能数据臆造化,数据将承袭了所少见据库的安全和治理策略。透明的经管过程意味着用户的权限和策略保持不变。

通过追踪数据的起源和用户身份,将整个现存的安全和阴私信息保存到各个用户。

即使在使用具有不同的安全计谋的多个数据库时,这些策略也不错被无缝地并吞,况且自动应用于全局安全和纳降合同。在聘请智能数据臆造化之后,不需要选择其他法子来确保安全性和纳降性。

数据臆造化必须跟着其他IT部门的发展而发展

对企业而言,领灵验户化的数据和领有可读、可走访和可靠的数据相似热切,但现如今,不少公司都陷于海量数据的泥淖。越来越多的散布式模子以动态和各种化的体式和用例添加到数据中。若是用户无法快速找到并分析所需数据,并服气它们的准确性和最新性,BI质料就会下落,从而导致基于数据的决策不够理想。

因此,数据臆造化需要不时发展以布置这些新的挑战和复杂性,这么它才能着实地用于大数据分析。

若是数据臆造化处理有盘算弗成提供自主的数据工程,加快结构,如自动数据建模,自助劳动分析,就存在问题了。用户需要无黄雀伺蝉的安全性和纳降性,或者是平台讲话的多维语义层。若是莫得这些进程,那么数据臆造化处理有盘算就一定不够智能。