数据湖的构建方法有哪些?

不同的组织有不同的偏好,因此它们构建数据湖的方式也不一样

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

不同的组织有不同的偏好,因此它们构建数据湖的方式也不一样。构建方法与业务、处理流程及现存系统等因素有关。

简单的数据湖实现几乎等价于定义一个中心数据源,所有的系统都可以使用这个中心数据源来满足所有的数据需求。虽然这种方法可能很简单,也很划算,但它可能不是一个非常实用的方法,原因如下:

只有当这些组织重新开始构建其信息系统时,这种方法才可行。

这种方法解决不了与现存系统相关的问题。

即使组织决定用这种方法构建数据湖,也缺乏明确的责任和关注点隔离(responsibility and separation of concerns)。

这样的系统通常尝试一次性完成所有的工作,但是最终会随着数据事务、分析和处理需求的增加而分崩离析。

更好的构建数据湖的策略是将企业及其信息系统作为一个整体来看待,对数据拥有关系进行分类,定义统一的企业模型。

这种方法虽然可能存在流程相关的挑战,并且可能需要花费更多的精力来对系统元素进行定义,但是它仍然能够提供所需的灵活性、控制和清晰的数据定义以及企业中不同系统实体之间的关注点隔离。

这样的数据湖也可以有独立的机制来捕获、处理、分析数据,并为消费者应用程序提供数据服务。

数字化转型网数据专题包含哪些内容

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

数字化转型网数据专题包含:

1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料

2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!

3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中

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