Hơn nữa, các hồ dữ liệu trên đám mây có thể tăng cường khả năng kết nối và hiểu dữ liệu đa chức năng, giúp thúc đẩy phân tích quyết định theo thời gian thực và tính năng hiện đại thuật toán học máy. Không còn nghi ngờ gì nữa, hồ dữ liệu đóng vai trò là nền tảng cho dữ liệu phân tích và tính toán nhưng bạn sẽ không mất nhiều thời gian để biến hồ dữ liệu của mình thành một đầm lầy dữ liệu.
Và với tư cách là Nishant Nishchal, Đối tác, Kearney đặt nó, nguy cơ ‘hồ dữ liệu’ trở thành ‘đầm lầy dữ liệu’ là rủi ro lớn nhất. Quản lý dữ liệu chủ kém, thiếu thông tin đầy đủ chất lượng dữ liệu các quy tắc và quản trị kém góp phần vào cùng.
Quản lý và tổ chức kém có thể làm cho hồ dữ liệu của bạn trở thành một đầm lầy dữ liệu. Để mở rộng quy mô và sử dụng hồ dữ liệu trong thời gian dài, các doanh nghiệp cần đạt được chất lượng dữ liệu và đảm bảo các tiêu chuẩn tổ chức được thực hiện sớm trong khi thiết lập hồ. Các hồ dữ liệu có thể làm cho việc trùng lặp và dư thừa dữ liệu trở thành một vấn đề lớn vì các tính năng chỉnh sửa / cập nhật vốn có không phải là một phần của thiết kế hồ dữ liệu. Sử dụng các công cụ lập phiên bản và lược đồ phân vùng có thể giúp quản lý các vấn đề như vậy.
“Hồ dữ liệu được phát minh để thu thập dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau vào một kho lưu trữ duy nhất, nhằm xây dựng các lớp dữ liệu khác nhau để phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng. Khi chúng ngày càng trở nên phức tạp hơn với lượng dữ liệu khổng lồ, có thể mất quá nhiều thời gian để tạo ra các sản phẩm dữ liệu mới tuân thủ các tiêu chuẩn của tổ chức liên quan,” Prashanth Kaddi, Đối tác, giải thích. công ty Deloitte Ấn Độ.
Kaddi gợi ý rằng khái niệm ‘lưới dữ liệu’ được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng dữ liệu trung tâm và tự phục vụ nổi lên như một giải pháp cho những thách thức của hồ dữ liệu.
Phát triển siêu dữ liệu – trong quá trình thu thập và tập trung nguồn dữ liệu, dữ liệu thô thường được lưu trữ với không đủ thông tin về ngữ cảnh do đó hạn chế việc sử dụng có ích. Để thu được giá trị, điều quan trọng là phải phát triển siêu dữ liệu để xác định vị trí, ý nghĩa và vẽ các mối quan hệ giữa các dữ liệu thô được lưu trữ bên trong.
Bạn có thể thích
Bảo mật dữ liệu – Với số lượng lớn các hồ dữ liệu thông tin thường chứa, các tổ chức cần kiểm soát người dùng nào có quyền truy cập vào phần nào của dữ liệu. Bằng cách áp dụng các biện pháp bảo mật và kiểm soát thích hợp như truy cập dựa trên vai trò, các tổ chức sẽ có vị thế tốt hơn để đáp ứng các yêu cầu tuân thủ ngày càng nghiêm ngặt.
Quản trị dữ liệu – Để có được đầu ra đáng tin cậy, thông thường cần phải làm sạch, hợp nhất và chuẩn hóa dữ liệu đi vào; và với một kho dữ liệu, trách nhiệm chuẩn bị dữ liệu phần lớn thuộc về người dùng doanh nghiệp. Các tổ chức phải làm việc để xác định các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu, xác định các chính sách quản trị dữ liệu và cung cấp cho người dùng doanh nghiệp các công cụ để chuẩn bị dữ liệu.
Một lần nữa, giải mã Data lake mang lại vô số lợi ích, nhưng để tận dụng tối đa công nghệ này, bạn nên ghi nhớ một số mẹo và thủ thuật.
Theo Sonu Somapalan- Cofounder Tenovia, điều quan trọng là xác định các nguồn dữ liệu và tần suất dữ liệu được thêm vào hồ. Bạn cần xem xét cấu trúc chi phí và khả năng mở rộng của dữ liệu định kỳ đang được lưu trữ trong một hồ dữ liệu trên đám mây. Theo Somapalan, việc thiết lập các quy trình chất lượng dữ liệu và tự động hóa để quản lý và quản trị dữ liệu hiệu quả cũng rất quan trọng.
“Sau khi dữ liệu được thiết lập trên hồ, nó sẽ yêu cầu các đường dẫn dữ liệu cho các quy trình khác nhau cho ETL, phân tích và trực quan hóa,” Somapalan nói thêm.
Nguồn : https://cio.economictimes.indiatimes.com/news/business-analytics/how-to-prevent-your-data-lake-from-turning-into-data-swamp/90770180.
Post by Automation Bot.
