如何真正整合智能大数据的价值？

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　　在过去的几年里，人们从知道大数据的概念，展开到一些组织能够真正实施一些大数据项目。但是，在一些组织的数据中心团队担任实施这些业务驱动的举措之后，往常才开端认识到完成真正大数据集成的复杂性和深度。
　　大数据经过人们生活，工作平台，应用程序，以及设备提供了多种格式的大量的数据。大量的结构化和非结构化的内容常常运用户十分难以访问和剖析所需的信息。
　　现代数据中心常常是一个复杂的系统，相互衔接的效劳器和设备存储，处置和分发各种来源的大量信息。但智能大数据整合，在改造传统的信息系统，能够缓解从天文位置分散的网站，以至其他数据中心的汇集和剖析信息的斗争。
　　假如一个数据中心是一个组织的大脑，那么能够以为其数据源就是反响给神经和细胞的信息。智能大数据集成意味着该组织的“神经系统”，为整个企业快速传达信息，为现代商业生态系统起着至关重要的作用。但这也意味着数据中心的管理人员将取得他们寻求的精确和高效的数据处置的安全性，质量，控制和管理。
　　从哪里开端
　　任何大数据项目的目的是为了取得更好的结果，其中包括直接中止实时洞察和基于循环方式的长期观念，但首先你必需抑止早期的集成应战。所以要问你自己：
　　· 你一切的关键数据来自哪里？
　　· 你的组织如何聚兼并快速移动一切的数据？
　　· 如何剖析可用的数据能否有价值？
　　· 经过在技术和基础设备方面的投资，你的企业如何才干最大限度地发挥价值？
　　最终，大数据整合摄入，准备和提供的数据，不论是什么来源。这包括应用在企业每一类型的数据，包括复杂的，常常是非结构化的机器产生的数据，这通常需求一个愈加融合的数据中心的基础设备。
　　因而，第一步骤，能够说是最重要的一步，是整合一切可用的数据。以下是肯定你的大数据集成项目有效实施的三个关键范畴。
　　（1）牢靠的数据流
　　摄入大数据到一个平台，像ApacheHadoop这样的平台是不够智能的，缺乏以启动一个Hadoop集群，输入一切类型的数据，并得出具有突破性的新见解，展示自己。大数据行业厂商似乎每一个星期都在发布新的工具和升级版本，以至将某一技术引入到你的堆栈，固然功用并不强大，但却能够使你的整个平台过时。
　　这是常见的企业应用程序和集群之间的阅历数据流和数据退化问题。因而，大多数反响触及手工编码正在尝试努力工作，并丢弃一些其他类型的技术。通常状况下，这是一个处置计划。但这不是最终的处置办法。
　　采用一个安全的，矫捷的集成平台，专注于调动实践的数据流进出数据中心的管道，确保在越来越复杂的工作场所的生态系统中止牢靠的信息交流。
　　（2）可扩展性
　　目前存在一些主要的整合，管理战争安问题，需求针对不同层次的大数据采取不同的举措，特别是在数据中心。我们今天正在运停业务在其范围和信息方面日益庞大，这使得数据成为“大数据”。而人们需求逾越地域和传统的数据中心来管理大数据，那些过时陈旧的工具曾经严重低估了现代需求。
　　随着企业的展开和新的数据源开端发挥作用，需求增加不同的技术，你的系统将无一例外地必需顺应。假如你将往常的问题经过手工编码处置，当你试图扩展之后，会不会在具有它以后丢弃它？
　　简单地增加更多的工作人员或代码的问题并不是一个可扩展的战略，也不会处置复杂的大数据传输问题。需求有一个坚实的数据集成和管理平台下的商业智能工具，能够轻松地扩展，采用众多的大数据工具，并且其来源而不中缀。
　　（3）数据质量，分类，管理
　　而从结构化数据出来的CRM和ERP应用程序通常很好地中止企业的剖析，但它是非结构化的数据，愈加难以管理。企业必需以某种方式管理信息紊乱，由于即便是最小的数据质量的问题也会产生庞大的错误。胜利的公司在元数据级别上做到这一点。
　　经过元数据定义信息是至关重要的，由于它提供了来自大数据的结构，辅佐中止分类和整理这些信息以后能够轻松找到。当信息活动到你的数据湖，必需中止某种分类，因而你正在做剖析的数据实践上是精确的。
　　企业在错误的数据方面糜费了一些技术周期，特别是昂贵的今天。一切这些质量和分类必需在某一点上中止，但它应该在早期的水平，即便在集成周期。企业以为在数据质量的早期能够得到更好的，更有价值的剖析。
　　总结：
　　每一个组织都会成为一个数据组织，或是被甩在后面。是什么使一个公司能够独有他们的数据，并更好地运用数据。因而，一个胜利的大数据项目最终取决于一个组织的捉捕其数据的才干。
　　快速摄入和处置的大数据，需求一个牢靠的集成基础设备，能够很容易地扩展以容纳大量的数据量，驱动实时访问，并支持每一个央求剖析。应用信息，以取得竞争优势，这听起来很巨大，但只需牢靠精确地集成了一切的数据源之后，才干树立一个可用的数据湖。
　　当正确的信息传送给正确的人，所以能够了解并采取行动最大限度地进步大数据整合的价值。但是，只需当企业支持提供了大数据下的投资和牢靠的集成平台，他们将取得每个企业都在寻求大数据的最佳报答。
         
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