Für eine gute Big-Data-Administration ist es unabdingbar, dass das Expertenteam ein Datenerstellungsverfahren durchführt, dessen Hauptmerkmal die Skalierbarkeit ist., Intelligenz und Flexibilität. In diesem Kontext, Es ist zu beachten, dass wir für die korrekte Verwaltung der Big-Data-Architektur müssen Betrachten Sie mehrere wesentliche Säulen wer wird diese Verwaltung in Zukunft prägen. Von welchen Säulen sprechen wir?
Die Integration
Um die richtig zu integrieren Große Daten in unserer Firma, eine Reihe von Aktionen, die die korrekte Verwaltung aller Daten voraussetzen was verwalten wir?. Es zeichnet sich durch die Verwendung aller Tools aus, die wir zur Verfügung haben müssen, damit wir so schnell wie möglich auf diese Daten zugreifen können. in Ergänzung, solche Daten müssen universell verbunden sein, wodurch wir vollen Zugriff auf alle haben, auch wenn sie aus unterschiedlichen Quellen stammen können.
Ja in der Tat, Es ist auch wichtig, alle Strukturen zu nutzen, die uns in der Hardware zur Verfügung stehen, und wir müssen Zentralisierung der Verwaltung und Steuerung dieser Daten. Wir dürfen nicht vergessen zu bemerken, dass innerhalb dieses Verfahrens eine weitere der grundlegenden Maßnahmen darin besteht, den uns zur Verfügung stehenden Daten entsprechend der Verwendung, die wir ihnen geben werden, Vorrang einzuräumen.. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen wir all diese Informationen in funktionale Abteilungen unterteilen, die als Staging Areas bekannt sind..
Qualität
Nach der Integration von Big Data, Es ist notwendig, auf die Qualität der von uns verwalteten Daten zu achten, denn das muss sein automatisiert, damit die Governance verbessert werden kann der Daten, Denken Sie immer daran, dass diese Informationen in dem Kontext zu finden sind, in dem das betreffende Unternehmen tätig ist. Qualität ist ein weiterer Grundpfeiler von Big Data, Dadurch können wir Datenbeziehungen besser verwalten und Stammdaten relevant machen.
Sicherheit
Um die beste Sicherheit innerhalb von Big Data zu erreichen Wir können verschiedene sehr nützliche Aktionen ausführen. Experten entscheiden sich für Sicherheitsmaßnahmen, um diese Daten einzugeben, wie z. B. Authentifizierung, Verschlüsselung oder Maskierung von Informationen. Im Augenblick, eine der am weitesten verbreiteten Maßnahmen ist die Tokenisierung, dass es darum geht, die sensibelsten Daten durch weniger wichtige zu ersetzen und so die ersten zu behalten 100% Versicherung.
Wie ist die Big-Data-Architektur??
Dies wird aus drei Schichten erstellt, die im Hinterkopf behalten werden die technologischen Anforderungen, die jeder von ihnen erfüllen muss. Wir finden eine erste Schicht, die sich auf die Analyse und Visualisierung der Daten konzentriert, große Bedeutung bekommen. Die zweite Ebene ist die des Big-Data-Managements und die dritte wird für die Speicherung verwendet. Regelmäßig, Entitäten konzentrieren sich auf die erste und dritte Schicht, auch wenn man sagen muss, dass das zweite auch sehr wichtig ist und noch viel mehr berücksichtigt werden muss. Was können wir in jeder Schicht finden??
Erste Schicht
Es ist die Big-Data-Analyse, die durch mehrere Aktionen durchgeführt wird. Diesen Weg Die Daten werden zuerst angezeigt und die Tools werden verwendet. als Predictive Analytics, fortschrittlichere Statistik- und Machine-Learning-Technologie.
Rückseite
Es gibt drei Säulen im Management: Datenintegration, Governance und Sicherheit. Es ist notwendig, die Daten zu integrieren, die eine höhere Leistung haben, optimiert verarbeiten, sicherstellen, dass sie skalierbar sind und natürlich, die mit größter Flexibilität umgesetzt werden. Für seinen Teil, Datenamt konzentriert sich auf die Aufbereitung aller Informationen das wir verwalten, um sicherzustellen, dass es von höchster Qualität ist. Diesen Daten wird eine Abstammungslinie zugewiesen und alle Beziehungen zwischen ihnen müssen erkannt werden. Schließlich, Sicherheit wird verwendet, um Risiken zu analysieren, behalten Sie sensible Daten unter Kontrolle und schützen Sie sie so gut wie möglich mit einer maximalen Schutzrichtlinie.
Dritte Schicht
Bezieht sich auf Datenverarbeitung und -speicherung, kein SQL-System verwenden, Chinesisch Hadoop oder MPP, das massive Parallelverarbeitungssystem. Der richtige Einsatz der drei Schichten und die Anwendung dieses Wissens im Unternehmensalltag hängt davon ab, ob Unternehmen Big Data erfolgreich managen können.
