Mejores prácticas para la gran integración de datos
Muchas empresas están explorando problemas de datos grandes y dar con algunas soluciones innovadoras. Ahora es el momento de prestar atención a algunos mejores prácticas, o principios básicos, que serán muy útiles a medida que comienza su viaje de grandes datos.
En realidad, la integración de datos grandes se inscribe en el proceso global de integración de datos a través de su empresa. Por lo tanto, no se puede simplemente dejar de lado todo lo que han aprendido de la integración de datos de fuentes de datos tradicionales. Las mismas reglas se aplican si usted está pensando en la gestión de datos tradicional o la gestión de grandes datos.
Mantenga estas cuestiones clave en la parte superior de su lista de prioridades para la gran integración de datos:
Mantener la calidad de datos en perspectiva. Su énfasis en calidad de los datos depende de la etapa de su análisis de grandes datos. No hay que esperar para poder controlar la calidad de los datos cuando usted hace su análisis inicial de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, al reducir sus grandes datos para identificar un subconjunto que es más significativo para su organización, esto es cuando es necesario centrarse en la calidad de los datos.
En última instancia, la calidad de datos se vuelve importante si desea que sus resultados sean entendidas n el contexto de sus datos históricos. A medida que su empresa se basa cada vez más en la analítica como una herramienta clave de planificación, calidad de los datos puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Considere las necesidades de datos en tiempo real. Big data traerán flujo de datos a la vanguardia. Por lo tanto, usted tendrá que tener una comprensión clara de cómo integrar los datos en movimiento en su entorno para el análisis predecible.
No crear nuevos silos de información. Si bien gran parte de la atención en torno a los grandes datos se centra en Hadoop y otras fuentes no estructurados y semi-estructurados, recuerde que usted tiene que manejar estos datos en el contexto de la empresa. Por lo tanto, tendrá que integrar estas fuentes con su línea de datos de negocio y su almacén de datos.
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