数据湖对初创公司分析工作至关重要的五个原因
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与更成熟的公司对比，早期的初创公司有着截然差异的说明需求。数据湖基本办法可以使事变变得更轻易。 你也许对“数据湖”这个术语并不认识，但假如你在早期阶段的初创公司中，你也许很快就会认识。 固然数据客栈和数据集市每每迫使企业进入狭窄的数据范式和孤岛，但数据湖则偏重了更全面和更普及的说明视角。数据湖为说明数据提供了更具顺应性的要领，并夸大全部信息的代价，而不是被预先筛选的零星信息。
在大数据行业环绕数据湖的争议每每齐集在他们以为的弱点上。数据湖很是没有布局化、太宽泛和太难打点。无论怎样，数据湖具备了使其有奇异代价的要害特性，尽量这些特性相对较新，但对初创公司尤其有效。 这是由于对付初创公司而言，扬弃他们所拥有的大量数据也许会导致对市场的相识更少，并也许忽略一些要害趋势。这五个缘故起因凸显了为什么数据湖是初创公司说明范式的重要构成部门，而不是将本身锁定在严酷的数据打点实践中。 数据湖将与局限相干的本钱保持在教逑堤度 初创公司开始也许会有较少的数据流和较小的需求，可是当它们开始成长时，这种环境会敏捷改变。数据客栈是高度布局的，必要由专业的数据工程师和架构师举办高水平的维护和一连监控。个中包罗构建恰当的模式以举办说明，变动说明模子，乃至构建正确的布局来存储整理数据。 譬喻，Meta Networks等公司为企业提供“收集即处事”(Network-as-a-Service)器材，每秒可网络数百万个数据点，跟着新客户的插手，数据量呈指数级增添。通过行使Upsolver平台(它可以依靠于更轻易扩展的体系，譬喻AWS的S3云处事器)来构建数据湖，该公司已经可以或许网络所需的全部数据，而无需预先构建模式和客栈布局。 数据湖消除了数据孤岛 在一家新创立的公司，快速共享数据和执行各类横向说明可以提供洞察力以及新的、意想不到的提高阶梯。然而，很多早期初创公司为了利便而错误地建设了数据孤岛。信息严峻地被支解开，通讯和传输数据变得越发坚苦。 在企业层面，普华永道公司在加州大学欧文分校医疗中心(UC Irvine Medical Center)实验了一个数据湖体系，这极大改进了运营事变。与初创公司对比，医疗机构乃至也许更轻易呈现数据孤岛，但普华永道公司暗示，数据湖可以提供更火速的要领。因为数据没有被逼迫分别为差异模式，该医院已经可以或许提供更好的说明、更普及的研究和更快的雷同。 数据湖镌汰了排序和查询的时刻 无论初创公司选择何种数据布局，他们都必需投入一些资源来打点和优化。凡是，这意味着耗费数小时来配置仪表板、说明算法和数据模式，并要始终对全部这些事变举办打点。这意味着要配备一名全职事恋职员，假如他不是专职于这项事变，则他就会放弃其他事变使命来花时刻处理赏罚数据客栈事变。 因为数据湖具有非布局化特征和原始数据流，因此必要维护的事变量要少得多。与必要配备一名全职职员差异(这是大大都初创公司基础无法承担的)，数据湖可以让任何团队成员本身执行姑且性的说明，而无需预先举办伟大的整理和布局化进程。最重要的是，它还可以明显收缩查询时刻。 数据湖包括全部数据 大数据的要害是尽也许多地提供信息来理会和处理赏罚，但大大都数据客栈都与这种范式南辕北辙。数据客栈凡是会过滤掉不切合预定布局的重要数据块，凡是会删除去一些数据点，而这些数据点在差异视角下调查时也许包括要害看法。数据湖提供的最大代价的源泉之一是，它复杂的数据存储库有差异来历，并提供了奇异的要领来举办组合。这种上下文无关的模子在执行猜测说明或只是探求一些所存眷的趋势时很是有代价。 EMC是最受接待的数据湖办理方案之一，已乐成应用于医疗处事规模，以改进猜测性照顾护士和趋势发明。然而，其云云乐成，是由于它可以在差异的设置下研究更普及的横向数据。与数据客栈(将预定说明算法强加于数据)差异，数据湖拥有全套原始数据，这使初创公司可以或许按照需求而非技能来执行本身的说明。 数据湖让初创公司通过说明得到创意 最重要的是，数据湖也许并不会将企业锁定在说明和看法的特定范式中。数据客栈凡是具有重要的用途，但因为其牢靠性布局，使其应用范畴较窄。由于数据客栈必要细心筹划数据流和布局，以是初创公司必需在看到数据之前就抉择它的行使方法。 对付一家相识其数据和渠道的公司而言，成立限定性风俗最终也许会对说明大局发生倒霉影响。另一方面，数据湖可以或许忽略有关数据的先入之见，同时可以或许以奇异方法试探信息。 数据湖有利于事变取得乐成 对付凡是以倾覆和创新而孤高的初创公司而言，拥有一个数据的整体观以及拥有基于需求而非限定来执行姑且说明的手段，这是一个至关重要的区别。 您的初创公司基础无法精确猜测在组织生命周期中最重要的一些特定而有限的指标、信息源和用例。通过操作数据湖基本办法，您的公司及其好处相干者可以从头审阅这些决定，并在将来几年开启新的代价层面。 【编辑保举】
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