Lähde: Agsandrew / Dreamstime.com
Ottaa mukaan:
Lähde-agnostiset menetelmät ovat ihanteellisia tietojen käsittelyyn Hadoop-analytiikassa.
Tietolähteiden yhdistäminen Hadoopissa on monimutkainen liiketoiminta. Joitakin syitä tähän ovat:
- Mukautetut lähdekohtaiset skriptit, joissa yhdistetään tietolähteet, ovat ongelmallisia.
- Tietojen integroinnin tai tietoteknisten työkalujen käyttäminen tuo liikaa epävarmuutta.
- Tietojen lisääminen ulkoisista lähteistä on melkein mahdotonta.
Aion tänään keskustella siitä, miten Hadoopin analysointia parannetaan lähdeangnostisilla tekniikoilla, jotka helpottavat sisäisten ja ulkoisten tietolähteiden yhdistämistä. Lähde-agnostisten menetelmien toiminnan kuvaamisen lisäksi käsittelen myös sitä, miksi Hadoop-analytiikka tarvitsee sisäänrakennetun älykkyyden ja tiedonsiirto-ominaisuudet, ymmärryksen suhteista ja tietoominaisuuksista sekä skaalautuvan ja tehokkaan arkkitehtuurin.
- Lähde-agnostiset menetelmät sisältää joustavan, entiteettiresoluutiomallin, joka mahdollistaa uusien tietolähteiden lisäämisen käyttämällä tilastollisesti vakaita, toistettavissa olevia tiedeprosesseja. Nämä prosessit hyödyntävät algoritmeja tiedon keräämiseksi datasta ja arvioimiseksi, analysoimiseksi parhaan integrointimenetelmän määrittämiseksi.
Hadoopin analysointitekniikan tulisi olla lähdeangnostiikkaa ja kyettävä yhtenäistämään tietoja muuttamatta tai muuttamatta lähdetietoja, riippumatta siitä, kuinka alkuperäiset lähdetiedot ovat pirstoutuneita tai epätäydellisiä. Näiden tekniikoiden tulisi myös luoda kokonaisuusindeksejä, jotka perustuvat tietosisältöön ja yksilöihin liittyviin ominaisuuksiin ja siihen, miten he ovat olemassa maailmassa. Tämän saavuttamiseksi heidän on ymmärrettävä tietosisältö, rakenne, rakenne ja miten komponentit liittyvät toisiinsa. - Sisäänrakennettu tietotiede ja tiedon integroinnin osaaminen mahdollistaa tietojen puhdistamisen, standardisoinnin ja korreloinnin korkealla tarkkuudella. Visualisointityökalut ja raportit auttavat analyytikoita arvioimaan tietoja ja oppimaan niistä ja suorittamaan järjestelmän viritys prosessin eri vaiheista saatujen tietojen perusteella.
- Suhteiden ymmärtäminen entiteettien välillä johtaa tarkempiin entiteetinratkaisuprosesseihin. Koska reaalimaailman yksiköt eivät ole vain niiden attribuuttien summa, vaan myös niiden yhteyksiä, suhteiden tietämystä tulisi käyttää havaitsemaan, milloin tietueet ovat samat. Tämä on erityisen tärkeää kulma-asioiden ja isojen tietojen käsittelyssä.
- Tietojen karakterisointi parantaa tietojen analysointia, resoluutiota ja linkittämistä tunnistamalla ja tarjoamalla tietoja tietolähteiden sisällä. Se voi auttaa vahvistamaan tietojen sisällön, tiheyden ja jakautumisen jäsennellyn tiedon sarakkeissa. Tietojen luonnehdintaa voidaan käyttää myös tärkeiden kokonaisuuteen liittyvien tietojen (nimi, osoite, syntymäaika jne.) Tunnistamiseen ja erottamiseen jäsentämättömistä ja puolijärjestelmättömistä lähteistä korreloimiseksi jäsenneltyjen lähteiden kanssa.
- Skaalautuva, yhdensuuntainen arkkitehtuuri suorittaa analytiikan nopeasti, vaikka tukee satoja jäsenneltyjä, puolijärjestelmättömiä ja jäsentämättömiä tietolähteitä ja kymmeniä miljardeja tietueita.
Hadoop muuttaa tapaa, jolla maailma analysoi. Kun Hadoop-ekosysteemeihin lisätään uutta lähdeangnostista analytiikkaa, organisaatiot voivat yhdistää pisteitä monien sisäisten ja ulkoisten tietolähteiden välille ja saada käsityksiä, jotka eivät ennen olleet mahdollisia.
Tämä artikkeli on alun perin lähetetty Novetta.com-sivulle. Se on ollut ruoko täällä luvalla. Novetta säilyttää kaikki tekijänoikeudet.