数据集成 大数据应用的必要前提

优易联数据服务2019-03-14 13:22:20


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在这个大数据的时代,几乎每个企业都能够凭借技术和过去的积累找到新的资源和增长点,而这也正是企业对大数据技术趋之若鹜的根本原因。通过对各类数据的集中统一分析,我们能够找到过去不曾发现的规律,能发掘过去不曾想象的资源,从而让企业获得更多的竞争优势。但技术仍旧是技术,任何技术在应用时都有其固定的前提和要求,大数据技术也不例外。

大数据也有门槛

云计算的门前提是硬件资源的充分池化,内存计算的前提负担于高昂的采购和调试成本,那么大数据技术的前提有哪些?在笔者看来,高效的数据集成是大数据技术的绝对大前提。

关于数据集成,百度给出的解释是“把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。”简单的说,就是打通不同数据库和数据类型之间的屏障,让数据能够被大数据应用高效的存取。这个前提看似简单,想要实现却并不简单。而这也正是很多企业徘徊在大数据时代门外的重要原因。

数据集成痛点与解决

以最熟悉的“啤酒与尿布”的故事来看,想要得到故事中的结果,企业至少要在销售数据、客户行为和特征数据、商品位置数据等多个不同类型的数据库中进行来回的对比和分析。而在实际的应用中,企业想要用好大数据,情况会比“啤酒与尿布”的故事复杂的多。想要得到这种简单有效的大数据分析结果,恐怕不是部署几个大数据分析应用就能解决的。而对于那种业务线长、业务种类众多的大中型企业来说,其难度可想而知。

数据存量大、种类繁杂、存储分散几乎是所有大中型企业的通病,而想要进入大数据时代,数据集成必须完成。传统数据集成分为三个层面:数据库层面、中间件层面和应用层面。三个层面各有利弊,对于实际应用来说,选择任何一种都意味着相应的好处和弊端。而Informatica所推出的Vibe解决方案则更像是一种混合解决方案,一个独立与传统结构的数据集成引擎。操作与底层架构分离、自动化、图形化是Vibe最明显的特点。而这样的特点也让Vibe成为目前最优秀的数据集成方案之一。

通过基于Vibe架构的PowerCenter、PowerExchange Connectors、B2BData Exchange等多种工具,企业可以顺利解决数据复制、同步、质量、运营等多方面的问题,让数据达到完整集成,并灵活应对应用层面和业务层面未来可能发生的变化。而在时间和成本上的高效则是Vibe架构的核心优势。


走好大数据第一步

作为企业迈向大数据时代的第一步,数据集成的重要性毋庸置疑,但其中的困难也显而易见。面对海量的历史数据和其中隐藏的巨大机遇,数据集成完全可以说是企业未来的竞争力集成。

作为基础,数据集成平台的选择关系到企业大数据应用的最终效果,是成是败、是好是坏,全看这一步。

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