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作者:弹性jamesd工程师
今天的数据是企业的首要任务。使用欺诈检测,以减少金融风险,或者建立一个推荐系统来改善用户体验,所有的数据都需要为了解决日益复杂的业务问题。
因为数据已经成为企业的重要元素,领域的数据多年来我们都学会了?有各种不同的软件模型,包括私人专有软件,云SAAS软件和开源软件,因此,当大数据分析项目,开发人员、架构师和数据选择的科学家在许多软件,有些软件可能需要昂贵的前期投资或需要大量的资源,当然,也有一些工具,很容易部署和构建原型(prototype)提供了一个广泛的支持。
寻找合适的工具来提高项目的成功率,是非常重要的,以避免落入一个常见的陷阱。以下产品为大数据分析项目选择的五个建议:
开始从简单的小
企业构建一个数据分析项目常见的最大错误是经常参加的项目。推动,特别是管理团队的项目更有可能需要构建一套既不清楚结果相当复杂的解决方案,项目成本和工期很长。
从小于项目,使决策者可以很快看到结果,增强他们的信心。使用现代开源技术,企业不仅用作大量前期投资,更可以让开发者迅速工作,在数天或数周构建所需的应用程序或原型。
尽早考虑可伸缩性
即使只是构建一个框架,还应该尽可能早地测试它的可伸缩性。由于许多项目的失败的应用程序在构建时没有测试它的可扩展性,也可能因为所选技术不是被设计来处理大量数据。
确保性能测试之后。预计在第一个时间内将产生多少数据,测试和评估,并建立适当的架构,同时确保数据量增加,需要扩展时,也不会影响业务吗。
实时数据是非常重要的
我们一直在应用程序或网站没有反应,或者慢的痛苦,今天,任何不能实时反应我们都无法接受。如果有请求不及时处理,很快就会离开网站的用户或应用程序因为缺乏耐心,导致客户流失和收入的下降。
公司以确保软件不仅可以处理大量的数据,也有能力实时响应这些请求。建议收集和地理位置分析功能,可以结合实时搜索数据分析软件。
采用灵活的数据模型
今天的系统主要包括结构化和非结构化数据。但是不要让那些为结构化设计图表和数据关系数据库的限制。这种数据库很难添加索引,解析、搜索和分析这些积累大量的数据往往是非常困难的。
企业应该使用与通用软件的数据结构。许多用于数据分析软件包括数据库和Elasticsearch所有使用JSON作为一种数据格式,如字母、数字、字符串、布尔值、数组和散列结构化和非结构化数据类型。
选择开发人员很容易使用的工具
数据流到企业或开发人员在处理大数据分析项目,很难用不包括开放的API接口的软件。API接口是用于数据输入、索引和数据分析,这些数据通常来自不同的数据源或数据业务系统本身。
企业应该提供开发人员一个丰富、完整的应用程序API接口开放和信息,使他们更快速有效地解决问题。随着时间的推移,当越来越多的项目,开发人员也可以继续创新和改进应用程序。
结论
基于上述五大数据分析项目选择最合适的工具,将有助于改善项目的价值,并确保公司为长期成功做准备。许多如华为、联想、英国广播公司、高盛集团(Goldman sachs group),《卫报》和其他大型企业已经使用这种方式,选择弹性等开源软件栈解决重点项目。只要正确,它可以快速分析所需的数据,一个简单的和具有成本效益的。
Jamesd(Medcl),弹性工程师和传教士,在加入弹性之前,分布式搜索,高性能、高可用性架构,自动化操作等方面积累了七年多的经验。Elasticsearch国内第一批用户,自2010年开始接触Elasticsearch和使用到生产环境中,并写了一系列处理相关的插件,在中国也是赞助商Elasticsearch华人社区。