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了解您的数据导航数据复杂性矩阵

数据环境呈指数级增长。IDC 报告称,到 2020 年,数据的年复合增长率将接近 50%。不仅有更多的数据,而且有更多的数据来源。据 Ventana Research 称,70% 的组织需要集成超过 6 个不同的数据源。与此同时,解锁该数据并使用它做出业务决策的价值也在增加。对于业务用户而言,了解这些复杂数据并释放其潜力是在竞争中保持领先地位的关键。对于 IT 组织而言,复杂的数据可能是许多程序的克星,在数据管理方面造成各种麻烦并阻碍系统性能。 我们之前写过 什么使数据变得复杂:数据越大,查询和存储它所需的工作量(成本)就越大。数据源(数据表)越多,准备分析数据所需的工作量(成本)就越多。数据复杂度矩阵从这两个角度描述数据。您的数据可能是简单的、多样化的、大的或复杂的。在考虑业务分析程序时,不同的方法更适合每种数据状态。

这些是您可能会遇

到的四种主要数据类型。 更多阅读 中国会计准则委员会 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 大数据如何改变海运业 利用数据发现您的商业模式中的缺点 简单数据 简单的 简单数据由来自有限数量来源的较 电话号码列表 小数据集组成。此数据很简单,因为它不需要数据模型优化或大量处理来为分析做准备。可以直接查询小数据集,无需创建索引或聚合的中间步骤。只有一个或两个数据源,正确地建模数据关系是直截了当的,有助于拖放建模工具。Simple Data 还提供了直接查询实时数据库的选项,而不是中间数据分析存储。Simple Data 的特性使其成为自助式数据可视化工具的理想选择。 挑战:扩展 由于拥有简单数据的组织通常会选择简单、轻量级的解决方案,因此当组织及其交互的数据开始增长时,就会出现挑战。

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当数据的规模或数据源

数量开始堆积时,数据可视化工具开始显示出它们的局限性:在处理大量数据、ETL 功能和数据建模方面。 这些挑战在与事务数据库的实时连接的上下文中被放大。如果有大量用户执行复杂的查询,性能影响可能会很大。性能不佳仍然是阻碍用户采用业务分析的第一大障碍。这种连接不仅会使业 BTC数据库AS 务分析解决方案面临性能不佳的风险,而且还会阻碍核心交易系统的性能。管理这些性能问题最终会影响 IT 组织,而“简单”的事情变得不那么简单了。 大数据 大的 虽然大数据有许多可用的定义,但在数据复杂性矩阵的上下文中,大数据由更大的数据集(其中行数超过数亿)组成,但源自有限数量的数据源(表格)。影响数据大小的另一个因素是它的“宽度”——即使是几百万行,如果它们分布在十几列中,也可能会遇到与更大的数据集相同的困难。 挑战:数据准备 大数据因其规模而需要特殊准备。