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大数据之动态数据

发布日期:2022-06-23 09:06:25 作者:多测师 浏览次数:

  动态数据的采集过程与静态数据是类似的,关键在于分析流程,对于动态数据而言,分析是实事发生的。例如游乐园采用手环来采集用户的信息,这些手环中记录了用户的相关行为,游乐园可以使用这些数据为用户个性化推荐一些服务,这使得在用户游览期间的定制化服务成为可能。基于动态数据,在这些场景中使企业和用户之间产生更多的商机成为可能。

  对于动态数据,需要采用实时处理方法。时延是需要考量的一个关键因素,时间就是金钱在这里体现的淋漓尽致。 通过减少多租户的资源约束和云服务的使用可以降低时延,提高性能水平,能够实时处理大流量数据.

  数据流程相似于传统的ETL流程,在数据提取时同时完成数据的初步转换和清洗,具体流程还是与目标息息相关的。数据流处理是动态数据处理的核心部分,既可以对动态数据进行进一步的清洗然后存储,又可以直接引入分析方法,与后面的流式应用连接起来。

大数据之动态数据

  数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到业务范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理对于确保数据的准确、分享和保护是至关重要的。有效的数据治理通过改进分析算法、缩减存储和计算成本、降低灾备风险和提高安全合规等方式,最终体现数据的价值。

  数据安全一是数据本身的安全,主要是指采用加密方法对数据进行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向身份认证等,同时也是数据防护的安全,主要是对数据存储进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段保证数据的安全。数据处理的安全是指如何有效的防止数据在录入、处理、统计中由于硬件故障、人为误操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的数据库损坏或数据丢失现象,某些敏感或保密的数据可能不具备资格的人员阅读,而造成数据泄密等后果。而数据存储的安全是指数据在系统运行之外的可读性。

  数据运营是指通过对动态数据的分析挖掘,把隐藏在海量数据中的信息以合规化的形式发布出去,供数据的消费者使用。动态数据的数据运营是一个非常具有挑战性的课题。

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