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                                创建有效的大数据模型的6个技巧

                                来源:中国数据分析行业网 | 时间:2018-05-08 | 作者:数据委

                                数据建模是一门复杂的科学,涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系,以便数据可以相互关联,并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型,该物理模型由存储数据的存储设备、数据库和文件组成。

                                历史上,企业已经使用像SQL这样的关系数据库技术来开发数据模型,因为它非常适合将数据集密钥和数据类型灵活地链接在一起,以支持业务流程的信息需求。不幸的是,大数据现在包含了很大比例的管理数据,并不能在关系数据库上运行。它运行在像NoSQL这样的非关系数据库上。这导致人们认为可能不需要大数据模型。

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                                问题是,企业确实需要对大数据进行数据建模。

                                以下是大数据建模的六个提示:

                                1.不要试图将传统的建模技术强加于大数据

                                传统的固定记录数据在其增长中稳定且可预测的,这使得建模相对容易。相比之下,大数据的指数增长是不可预测的,其无数形式和来源也是如此。当网站考虑建模大数据时,建模工作应该集中在构建开放和弹性数据接口上,因为人们永远不知道何时会出?#20013;?#30340;数据源或数据形式。这在传统的固定记录数据世界中并不是一个优先事项。

                                2.设计一个系?#24120;?#32780;不是一个模式

                                在传统的数据领域中,关系数据库模式可以涵盖业务?#20113;?#20449;息支持所需的数据之间的大多数关系和链接。大数据并非如此,它可能没有数据库,或者可能使用像NoSQL这样的数据库,它不需要数据库模式。

                                正因为如此,大数据模型应该建立在系?#25104;希?#32780;不是数据库上。大数据模型应包含的系统组件包括业务信息需求、企业治理和安全、用于数据的物理存储、所有类型数据的集成、开放接口,以及处理各种不同数据类型的能力。

                                3.寻找大数据建模工具

                                有商业数据建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau这样的大数据报告软件。在考虑大数据工具和方法时,IT决策者应该包括为大数据构建数据模型的能力,这是要求之一。

                                4.关注对企业的业务至关重要的数据

                                企业每天都会输入大量的数据,而这些大数据大部分是无关紧要的。创建包含所有数据的模型是没有意义的。更好的方法是确定对企业来说至关重要的大数据,并对这些数据进行建模。

                                5.提供高质量的数据

                                如果组织专注于开发数据的正确定义和完整的元数据来描述数据来?#38498;?#22788;、其目的是什么等等,那么可以对大数据模型产生更好的数据模型和关系。可以更好地支持支持业务的数据模型。

                                6.寻找数据的关键切入点

                                当今最常用的大数据载体之一就是地理位置,这取决于企业的业务和行业,还有其他用户需要的大数据常用密钥。企业越能够识别数据中的这些常用入口点,就越能够设计出支持企业关键信息访?#20107;?#24452;的数据模型。

                                来源:51CTO

                                极限平特肖公式规律

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