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别被忽悠了!我来谈谈大数据平台的4个要点,你们写的都不是干货
阅读量:692 次
发布时间:2019-03-17

本文共 1113 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

数据平台建设:方案选择与实践经验

在企业数据化转型的浪潮中,数据平台的建设从一个被视为技术选项逐渐升级为战略需求。以下是对数据平台建设的思考与实践经验总结。

一、数据平台建设的必要性

企业在业务发展过程中,往往面临以下痛点,亟需构建数据平台:

  • 数据孤岛问题

    各个业务系统数据分散,数据分析需从多个源提取并整合,效率低下,出错率高,难以满足快速决策需求。

  • 系统性能瓶颈

    传统数据库在面对海量数据时, INSERT、SELECT 操作效率低下,对业务系统产生压力。

  • 数据日益复杂

    企业数据量指数增长,传统处理方式难以应对,需要更高效、更可扩展的处理能力。

  • 二、数据平台建设方案选择

    在众多数据平台方案中,可以根据企业需求选择适合的方案:

  • 常规数据仓库

    适用于对业务逻辑梳理和数据整合要求较高的情况,但性能提升有限。

  • 敏捷型数据集市

    适合快速整合、灵活分析需求,拖拽式分析和快速建模是其主要优势。

  • MPP架构(以GreenPlum为例)

    通过快捷的并行处理提升数据处理效率,适合对数据安全性和可靠性要求较高的场景。

  • Hadoop分布式架构

    更适合处理大数据量及分布式计算需求,具有高扩展性和容错性,但技术门槛较高。

  • 三、方案选型的关键要素

    在选择方案时,需从目标、数据量、成本等方面综合考量:

  • 明确建设目标

    • 需要满足的具体业务需求:实时分析还是历史数据建模?
    • 数据平台的级别:企业级数据中心还是业务系统支持。
  • 评估数据规模

    • 小量数据:传统数据库即可满足需求。
    • 大规模数据:需考虑Hadoop或MPP架构。
  • 成本考量

    • 时间成本:实施周期是否符合企业发展节奏?
    • 金钱成本:选择开源或商业方案需权衡。
  • 四、实际应用中的经验分享

  • 场景化方案选择

    根据数据特点和业务需求选择合适方案:

    • 快速提取与分析:敏捷型BI工具适合多系统无需复杂梳理的场景。
    • 公司级数据中心:传统数据仓库或GreenPlum适合,Hadoop用于大数据量。
    • 历史数据优化:可采用GreenPlum或组合敏捷工具提升性能。
  • 避免典型误区

    • restrained:部分企业盲目追求敏捷型产品,忽视业务复杂性。
    • 过度追求大数据:Hadoop等方案适合特定规模数据,不盲目追求。
  • 五、数据平台建设的思考

  • 灵活性

    数据中心应具有灵活性,应对未来需求变化。

  • 技术可控性

    transparent:需掌握核心技术,避免被工具驱动。

  • 平衡与权衡

    在不同方案间找到最佳结合点,避免过度投入或技术复杂化。

  • 可迭代性

    采用分阶段实施方式,逐步验证和调整方案,用小项目证明方案适配性。

  • 数据平台建设是企业转型的重要环节,方案选择需结合自身需求和发展前景。希望以上思考能为企业在数据化过程中提供参考。

    转载地址:http://nziez.baihongyu.com/

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