适合您业务的高性能大数据系统

IT 行业具有大量、优质和关键的数据，需要在正确的时间加以利用，以应对阻碍任何业务成功的性能挑战。 多种现代技术和卓越的设施被用来为 IT 行业创造一个有品味的环境。 现代数据应用包括大数据和分析系统。 这些正在成为行业数据的关键系统。 这些系统被广泛用于制定和预测与组织相关的关键决策，提供有关公司和业务价值的详细见解，如果它们不能满足这种需求，它们就会失去意义和相关性。 组织使用它来确保满足其业务的性能要求。

引入大数据

在深入细节之前，有必要了解什么是大数据以及它如何有助于提高组织的绩效。 作为 IT 行业最常用的术语之一，大数据通过不同的定义和术语进行解释。 通过所有的术语和定义得出的结论是，处理和处理从结构化和非结构化来源接收或存储在组织中的数据的传统方法在当今世界是不够的，因此它正在逐渐被一种先进的形式和被称为大数据的技术。

大数据系统被证明对每个业务组织都有价值，它具有数据的五个主要特征，也称为数据的 5V。 这些是音量、速度、准确性、多样性和价值。

定义 5 Vs

当本地数据捕获技术和流程的处理能力被证明不足以为后续使用提供业务价值时，称为高容量。 然而，在这个过程中，数据不是来自传统来源，而是来自可以发送结构化和非结构化数据的新的和多样化的来源。

速度被定义为数据从不同的传统和现代来源到达的速度。 它表明需要对这些数据进行实时分析和解释。

数据的另一方面，准确性被认为是数据的准确性和正确性。 对于企业来说，拥有准确的数据变得非常重要和必要，因为它可以让他们做出正确的业务决策。

正如该术语所暗示的那样，多样性涉及并包括从多个渠道或来源到达组织的多种形式、类型和结构的信息资产。

最后但并非最不重要的 5V 是价值。 有几个行业将他们的数据视为在市场上建立新声誉的巨大机会，因为他们可以详细了解客户的行为、偏好和包括相同内容的详细信息。

大数据系统基础

要更有效地理解大数据系统，需要知道它涉及许多功能块，这些功能块有助于它为所有人提供显着的结果和非凡的结果。

从上图中可以看出，多样化的数据源、数据采集、存储、数据处理或分析和可视化构成了大数据系统的块和组件。

多样化的数据源

在 IT 行业的当代生态系统中，很明显可以看到和体验数据如何通过多个渠道或来源在组织中流动。 所有这些数据都需要进行分析并采取行动，以验证哪些对公司有用，哪些没有。 来自这些来源的数据有不同的格式并使用不同的协议。 尽管多样化的数据源对所有人都非常重要，并且是大数据系统的第一基础，但单个系统的性能无法控制或处理。

数据采集

当数据来自不同的数据源并且在处理之前，需要在一个地方获取数据。 它涉及解析、验证、转换和存储数据。 该组件的性能与大数据系统在给定时间点可以接收的数据量和数据量直接相关。 根据系统的确切要求，该过程可能因组织而异。 其中很少有通常执行的步骤包括解析传入数据、必要的验证、数据清理等。

贮存

一旦数据经过数据采集过程，就需要将其存储在执行处理和分析等功能的特殊存储位置。 需要利用逻辑和物理数据存储系统，以帮助获取用于分析功能的最终输出数据。

数据处理与分析

此过程使用已清理数据的反规范化，并涉及在各种数据集、预测分析等之间执行不同类型的关联。 它是大数据系统的核心，是进行大量汇总和预测的地方，以便为组织提供出色的结果。

根据客户的要求和需求，大数据系统架构和计划一些组件用于实时流和批处理。 它有助于根据将采取的必要业务决策进行详细评估。

可视化和演示

这是大数据系统过程中涉及的最后一步，也是最后一步。 这个过程的主要用途是查看各种分析函数的输出。 它以图表、表格和其他易于理解和解释的方法的形式呈现预先计算的结果。

大数据系统安全及其影响

非常需要确保大数据系统的安全性，因为这是存储、验证和处理整个业务信息的地方。 当数据传递到这个系统时，它需要在入口点通过适当的身份验证系统，然后需要进行压缩，以确保更快的数据传输。 尽管是一个复杂的系统，但大数据可以提升到可操作智能的下一个层次，这也证明对专业人士和组织非常有帮助。 他们从源头分析数据，将其转化为关键见解，然后将其实时提供给重要的决策者。

许多信息通过不同的来源、渠道和媒介流向组织，所有这些都可能与您或您的公司无关。 在某些情况下，您在实时基础上极其需要大量信息。 正是在这里，大数据系统发挥了高效的作用，帮助您净化空气，立即获取您需要的信息，同时过滤掉对您无用的信息。

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标题图片来源：http://bit.ly/ZHUYvP