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大数据架构是什大数据用于摄取和处理大量数据(通常称为“大数据”)的总体系统,因此可以针对业务目的架构进行分析。该架构可视为基于组织业务需求的什大数据大数据解决方案的蓝图。大数据架构旨在处理以下类型的架构工作:
精心设计的什大数据大数据架构可以节省企业资金,并帮助其预测未来趋势,架构从而做出明智的什大数据业务决策。
大数据架构的架构好处
可用于分析的数据量每天都在增长。而且,什大数据流媒体资源比以往更多,其中包括流量传感器、健康传感器、事务日志和活动日志中提供的数据。但拥有数据只是业务成功的一半。企业还需要能够理解数据,并及时使用它来影响关键决策。使用大数据架构可以帮助企业节省资金并做出关键决策,其中包括:
大数据架构的挑战
如果做得好,大数据架构可以为企业节省资金,并帮助预测重要的趋势,但它并非没有挑战。在处理大数据时,需要注意以下问题:
(1)数据质量
无论何时使用各种数据源,数据质量都是一项挑战。这意味着企业需要做的工作是确保数据格式匹配,并且没有重复数据或缺少数据将会使分析不可靠。企业需要先分析和准备数据,然后才能将其与其他数据一起进行分析。
(2)扩展
大数据的价值在于其数量。但是,这也可能成为一个重要问题。如果企业尚未设计架构以进行扩展,则可能会很快遇到问题。首先,如果企业不计划支持基础设施,那么支持基础设施的成本就会增加。这可能会给企业的预算带来负担。其次,如果企业不打算进行扩展,那么其性能可能会显著下降。这两个问题都应该在构建大数据架构的规划阶段得到解决。
(3)安全性
虽然大数据可以为企业提供对数据的深入了解,但保护这些数据仍然具有挑战性。欺诈者和黑客可能对企业的数据非常感兴趣,他们可能会尝试添加自己的伪造数据或浏览企业的数据以获取敏感信息。网络犯罪分子可以制作数据并将其引入其数据湖。例如,假设企业跟踪网站点击次数以发现流量中的异常模式,并在其网站上查找犯罪活动,网络犯罪分子可以渗透企业的系统,在企业的大数据中可以找到大量的敏感信息,如果企业没有保护周边环境,加密数据并努力匿名化数据以移除敏感信息的话,网络犯罪分子可能会挖掘其数据以获取这些信息。
大数据架构因公司的基础设施和需求而异,但通常包含以下组件:
(责任编辑:百科)
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