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数据引力

什么是数据引力?

数据引力用于描述数据集的体量特征。大型数据集的引力大,小型数据集的引力小并可能被大型数据集所吸附。数据引力影响数据的迁移与合并,随着商务数据的不断扩张,在设计数据应用方案时,必须要考虑当前的及潜在的数据引力。

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数据引力用于描述数据集的体量特征。大型数据集的引力大,小型数据集的引力小并可能被大型数据集所吸附。数据引力影响数据的迁移与合并,随着商务数据的不断扩张,在设计数据应用方案时,必须要考虑当前的及潜在的数据引力。

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数据引力对企业的影响

数据引力对企业的影响

随着时间的增长,数据引力将逐渐成为企业数据治理的阻碍。数据引力会对企业的数据管理平台产生持久性的影响。企业集中存储的数据会导致数据引力在短时间内大幅提升,产生的海量数据会使企业的数据平台不堪重压,从而影响信息的准确性与及时性。如果数据没有被充分地分析与利用,还可能导致应用程序的所有者做出片面、错误的决策。因此,企业要意识到数据引力的重要性并及时采取必要的应对措施。企业应时刻关注自身的数据处理架构,确保其可以应对数据引力的洪流。

数据引力的危害

数据引力的危害

数据延迟

数据引力的提升会增加数据的延迟率。数据引力会增大企业业务的数据吞吐量,致使业务系统运行速度大幅降低,从而影响企业的正常管理。这要求企业在设计数据架构时要将引力因素考虑进去,既要关注当前的数据引力也要考虑到未来可能产生的数据引力。

难移植性

数据集越大移动越缓慢,因为在移动大数据集时会占用大量的资源。企业在数据迁移时应制定具有针对性的计划,要考虑应用程序与附加数据会被吸引到数据集上,避免产生较大的数据引力。

如何应对数据引力

如何应对数据引力

数据治理_如何应对数据引力

数据治理

数据引力会随着时间的推移而增强,解决数据引力的先决条件是进行数据治理。随着大数据的不断发展,数据治理技术也得到了质的提升。先进的数据治理技术可通过数据映射等方式,保证数据的完整性与准确性,并提升数据服务的质量。

引入云端_如何应对数据引力

引入云端

将数据引入云端是解决数据引力问题的方法之一。当前,企业需要共享数据以降低运营成本,提高效率。为了实现双赢,企业逐渐将业务向云技术靠近。这使得企业拥有了新的扩展业务的手段,从而摒弃了传统且繁杂的方式,也致使数据引力发生分散。

主动管理_如何应对数据引力

主动管理

为防止数据引力的形成,企业应主动采取有效的方法进行数据管理。缓解数据引力的另一种方法就是应用数据编织技术架构。它引入了网络状的新架构,可以做到从数据源层面将企业数据进行统一管理。编织架构具有灵活性,可以链接多个数据源,使用户可以随时随地的应用数据。

数据治理_如何应对数据引力

数据治理

数据引力会随着时间的推移而增强,解决数据引力的先决条件是进行数据治理。随着大数据的不断发展,数据治理技术也得到了质的提升。先进的数据治理技术可通过数据映射等方式,保证数据的完整性与准确性,并提升数据服务的质量。

引入云端_如何应对数据引力

引入云端

将数据引入云端是解决数据引力问题的方法之一。当前,企业需要共享数据以降低运营成本,提高效率。为了实现双赢,企业逐渐将业务向云技术靠近。这使得企业拥有了新的扩展业务的手段,从而摒弃了传统且繁杂的方式,也致使数据引力发生分散。

主动管理_如何应对数据引力

主动管理

为防止数据引力的形成,企业应主动采取有效的方法进行数据管理。缓解数据引力的另一种方法就是应用数据编织技术架构。它引入了网络状的新架构,可以做到从数据源层面将企业数据进行统一管理。编织架构具有灵活性,可以链接多个数据源,使用户可以随时随地的应用数据。

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