数据摄取:你可以’在没有经过验证数据的情况下获得ROI

数据摄取:你可以’在没有经过验证数据的情况下获得ROI

您可以认为优化分析和设计的道路只需要数据,但它’s比这更复杂。数据肯定是许多应用程序中数据可视化和分析的核心,但 你 need efficient data ingestion in order to extract value。数据摄取是指进入数据被正确消耗,验证和使得可见的方式的方式。大多数企业需要一个验证过程,以确保所有大数据集都清洁可靠。在IOT和无限数字数据的时代,需要适当的数据摄取的需求正在增长。

什么是数据摄取?

当大量数据进入系统时,需要识别并将其移至其适当的目的地。它是如何识别的,它是如何到达目的地的?在表面上,可以通过专门开发的基础设施描述为数据流。以这种方式思考它。想象一下,持续进入一个城市的人们的波浪。为了运行这个城市,合适的人必须有资格,并将其放入将组织它们的系统中。传入人员将迅速准确地判断为在指定区域的等待或在特定角色内工作。一旦分配,人们就会在他们需要和履行特定工作的地方进行运输。已经在城内生活的人占据了大街区,可以随时呼吁工作。

数据摄取 是处理之前的无休止数据流的过程和系统’甚至可见。 该系统改进了原始数据,使您不’t必须,使得可以更轻松地访问和分析数据集。

分类数据

您拥有的任何数据,都必须来自某个地方。地理标准员当然可以是公制,可以是SKU’S,价格,时间戳以及描述数据的其他任何东西。它来自客户和产品吗?或者始终改变的天气模式和飞行路径?或者在任何特定时间内拥有数百万用户的社交媒体平台?无论如何, 你’在构建系统之前,LL必须识别所有变体和目的地

推特 每分钟有25,000多个查询,并将1.5个Petabytes(1百万千兆字节)的数据存储在一起。那’比任何人类团队都可以用几个工具处理的更加活跃和历史数据。您需要开发人员的专业知识来帮助构建能够建立该过程的系统。它赢了’t be easy, but it’没有它,更难去。

问题

没有适当的数据验证或存储,您’LL始终浪费时间和资源来手动容纳数据。那’s every time there’是一个新数据的涌入,历史数据增加,以及产品的变化,你’LL定期花钱和人力。另外,那里’在提取数据集以进行分析时,在提取数据集时具有更大的风险。 

不正确的数据摄取将阻碍产品性能,成功,投资回报率,财务等,因为数据赢了’t be clean

结果

成功的数据摄取是什么样的?你’LL能够根据您的数据作出决策’已经收集和现场收集的数据,了解它’S已被妥善验证。有组织的数据摄取系统将通过构建对产品有帮助的准确和精细数据集来维护真实模型,同时实现未来的数据采集。

 


最近贴文

在脸书上分享
分享到Twitter
分享LinkedIn.