大数据架构最佳处理方式

经验丰富的技术领导者为我们提供了以下最佳做法，用于设计和运行可提供价值的大数据架构：

• 确定企业希望通过大数据计划实现的业务价值，并用以指导所需技术的敏捷交付。
• 根据战略构想构建架构，并将其作为敏捷程序，同时创建足够的模版以使其可扩展。Balakrishnan建议说：“应以全面的视角构建技术基础。”
• Jagannathan称，解耦系统“以确保新工具和技术可集成，而不会造成重大中断”。
• 创建全面的数据治理计划，以确保数据受到保护，对于计划的用例是完整的，并收到用户的信任。

可用技术示例

很多技术共同形成大数据架构，因此在部署其基础架构时，企业IT架构师可以从多个供应商中选择工具。

根据Research and Markets的报告显示，全球大数据市场的估计价值预计将以每年近20%的速度增长，到2027年将超过2430亿美元。构成大数据生态系统的技术包括：

• 提取、转换和加载工具;
• 数据湖和数据仓库;
• 用于处理和存储的云平台;
• 商业智能和数据可视化软件;
• 以及 数据治理和数据安全工具

Cunningham建议：“调查企业对数据的当前需求和未来前景，并对所需的概念技术制定计划。通过尽早研究潜在的产品和选择，你可以将问题缩小到可管理的规模，然后从同行那里获得有关潜在问题或意外收获的意见。重要的是，适当地研究并选择正确的技术来完成正确的工作，最大限度地提高生产力，同时最大程度地减少时间和成本。”

（编辑：大同站长网）

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