Meilleures pratiques pour l'intégration de Big Data - mannequins

De nombreuses entreprises explorent les problèmes de big data et proposent des solutions innovantes. Il est temps de prêter attention aux bonnes pratiques, ou aux principes de base, qui vous seront utiles au début de votre voyage dans le grand Big Data.

En réalité, l'intégration de Big Data s'inscrit dans le processus global d'intégration des données dans votre entreprise. Par conséquent, vous ne pouvez pas simplement rejeter tout ce que vous avez appris de l'intégration des données des sources de données traditionnelles. Les mêmes règles s'appliquent que vous pensiez à la gestion de données traditionnelle ou à la gestion de Big Data.

Conservez ces problèmes clés en tête de votre liste de priorités pour l'intégration de Big Data:

• Gardez la qualité des données en perspective. L'importance que vous accordez à la qualité des données dépend du stade de l'analyse de vos données volumineuses. Ne vous attendez pas à pouvoir contrôler la qualité des données lorsque vous effectuez votre analyse initiale sur d'énormes volumes de données. Cependant, lorsque vous affinez vos grandes données pour identifier un sous-ensemble qui est le plus significatif pour votre organisation, vous devez vous concentrer sur la qualité des données.

  En fin de compte, la qualité des données devient importante si vous voulez que vos résultats soient compris dans le contexte de vos données historiques. Comme votre entreprise mise de plus en plus sur l'analyse en tant qu'outil de planification clé, la qualité des données peut faire la différence entre le succès et l'échec.

• Tenez compte des exigences de données en temps réel. Les données volumineuses mettront les données en continu au premier plan. Par conséquent, vous devrez avoir une compréhension claire de la façon dont vous intégrez les données en mouvement dans votre environnement pour une analyse prévisible.

• Ne créez pas de nouveaux silos d'information. Tandis que l'accent mis sur Hadoop et d'autres sources non structurées et semi-structurées est si important, n'oubliez pas que vous devez gérer ces données en contexte avec l'entreprise. Vous devrez donc intégrer ces sources aux données de votre secteur d'activité et à votre entrepôt de données.