Afin que nous puissions effectuer une bonne administration du Big Data, il est essentiel que l'équipe d'experts réalise une procédure de création de données dont les principales caractéristiques sont l'évolutivité., intelligence et flexibilité. Dans ce contexte, Il faut faire attention au fait que pour une administration correcte de l'architecture Big Data, nous devons examiner plusieurs piliers essentiels qui seront ceux qui marqueront cette administration à l'avenir. De quels piliers parlons-nous?
L'intégration
Pour bien intégrer le Big Data dans notre entreprise, une série de actions qui conditionnent la bonne administration de toutes les données qu'est-ce qu'on gère. Il se distingue par l'utilisation de tous les outils dont nous devons disposer pour que l'accès que nous ayons à ces données soit le plus rapide possible. en outre, ces données doivent être universellement connectées, qui nous permettra d'avoir un accès complet à tous, même s'ils peuvent provenir de différentes sources.
Ça oui, Il est également essentiel de profiter de toutes les structures dont nous disposons dans le matériel et nous devons centraliser l'administration et la gouvernance de ces données. Nous ne pouvons pas oublier de commenter que dans cette procédure une autre des actions fondamentales est de donner la priorité aux données dont nous disposons en fonction de l'usage que nous allons leur donner.. Pour atteindre cet objectif, nous devrons diviser toutes ces informations en départements fonctionnels appelés zones de transit..
Qualité
Après l'intégration du Big Data, il faut faire attention à la qualité des données que nous gérons, puisque cela doit être automatisé pour améliorer la gouvernance des données, en gardant toujours à l'esprit que ces informations seront trouvées dans le contexte dans lequel l'entreprise en question opère. La qualité est un autre des piliers fondamentaux du Big Data, nous permettant de mieux gérer les relations de données et de rendre les données de référence pertinentes.
Sécurité
Pour obtenir la meilleure sécurité au sein du Big Data nous pouvons faire différentes actions très utiles. Les experts optent pour des mesures de sécurité pour saisir ces données telles que l'authentification, cryptage ou masquage des informations. En ce moment, l'une des mesures les plus répandues est la tokenisation, qu'il s'agit de remplacer les données les plus sensibles par des données moins importantes et de conserver ainsi la première 100% Assurance.
Comment est l'architecture Big Data?
Ceci est créé à partir de trois couches en gardant à l'esprit les exigences technologiques auxquelles chacun d'eux doit répondre. On retrouve une première couche qui se concentre sur l'analyse et la visualisation des données, prendre une grande importance. La deuxième couche est celle de la gestion du Big Data et la troisième est utilisée pour le stockage. Régulièrement, les entités se concentrent sur la première et la troisième couche, même s'il faut dire que le second est aussi très important et qu'il faut bien plus prendre en compte. Que pouvons-nous trouver dans chaque couche?
Première couche
C'est l'analyse Big Data qui se fait à travers de multiples actions. De cette manière Les données seront affichées en premier et les outils seront utilisés. comme analyse prédictive, des statistiques plus avancées et une technologie d'apprentissage automatique.
quatrième de couverture
Il y a trois piliers dans la gestion: intégration de données, gouvernance et sécurité. Il est nécessaire d'intégrer les données les plus performantes, les traiter de manière optimisée, s'assurer qu'ils sont évolutifs et bien sûr, qui sont mis en œuvre avec la plus grande flexibilité. Pour sa part, gouvernance des données se concentrera sur la préparation de toutes les informations que nous gérons, s'assurer qu'il est de la plus haute qualité. Ces données recevront une lignée et toutes les relations entre elles devront être détectées. Finalement, la sécurité est utilisée pour analyser les risques, garder les données sensibles sous contrôle et les protéger au maximum avec une politique de protection maximale.
Troisième couche
Se rapporte à traitement et stockage des données, ne pas utiliser le système SQL, sino Hadoop ou MPP, le système de traitement parallèle massif. L'utilisation correcte des trois couches et l'application de ces connaissances au quotidien de l'entreprise dépendront de la capacité des entreprises à gérer avec succès le Big Data..
