¿Cuáles son los pasos involucrados en el proceso de procesamiento de big data?
En función de las características de cada proceso, podemos resumir el proceso de gobernanza de datos en cuatro palabras: "gestión", "recopilación", "preservación" y "uso".
1. Racionalidad: ordenar los procesos de negocio y planificar los recursos de datos.
Para las empresas, los datos en tiempo real todos los días superarán los niveles de TB. ¿Qué datos necesitas recopilar de los usuarios? ¿Dónde poner tantos datos, cómo ponerlos, cómo ponerlos?
Estos problemas requieren una planificación previa y un proceso desde el desorden hasta el orden. Este proceso requiere cooperación entre departamentos, incluida la participación de front-end, back-end, ingenieros de datos, analistas de datos, gerentes de proyectos y otros roles.
2. Recopilación: recopilación de ETL, deduplicación, desensibilización, conversión, asociación y eliminación de valores atípicos.
El front-end y el back-end entregarán los datos recopilados al departamento de datos, que extraerá, transformará y cargará los datos desde el origen hasta el destino a través de herramientas ETL para almacenar centralmente los datos dispersos y datos complejos.
3. Almacenamiento: Almacenamiento y gestión de big data de alto rendimiento.
¿Dónde existen tantos datos empresariales? Esto requiere un sistema de almacenamiento de big data de alto rendimiento para clasificar los datos en su biblioteca correspondiente para proporcionar la máxima comodidad para su posterior gestión y uso.
4. Finalidad: consulta en tiempo real, seguimiento de informes, análisis inteligente, predicción de modelos.
El objetivo final de los datos es ayudar a la toma de decisiones empresariales. Todos los procesos anteriores están allanando el camino para la consulta, el análisis y el seguimiento finales.
Esta etapa es el campo de origen de los analistas de datos, que pueden utilizar estos datos estandarizados para realizar consultas en tiempo real, establecer sistemas de indicadores y sistemas de informes, analizar problemas comerciales e incluso predecir modelos.