大数据头痛的解决方案数据虚拟化
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-05-07
现在公司已经意识到在交易数据库和社交媒体平台等各种系统中，客户活动的踪迹要大得多，但是对于传统的BI基础架构（通常依赖于传统配置的数据仓库）而言，这类来源特别困难，为了集成来自整个公司的交易数据，公司通常会从不同的交易来源建立多个点对点集成，这是劳动密集型且昂贵的，社交媒体提要是非结构化的，因此既不适合传统准备的数据仓库，又不适合动态发布，因此它们的移动速度太快而无法被面向批处理的传统ETL流程捕获。
获得全视野
智能数据虚拟化，可以灵活地支持任何域，样式或用例，并且数据虚拟化集成了来自多个来源（包括事务系统和社交媒体源）的数据视图，而无需实时复制，通过将这些实时提要引入系统，它们将立即与合适的人相关联，因此利益相关者可以获得对客户的完整动态视图。
关键业务决策仅与基础数据一样好
在无法确定将来会发生什么时，使用可用信息来帮助我们做出更好的决策，作为决策的指导，有限的资源可使用，这听起来与企业在预测，预算和计划方面的做法很像吗？就像政治运动一样，企业也无法告诉未来，因此他们依靠内部和外部数据来构建模型，以确定在哪些领域发展业务，在何处进行投资以及在何处减少损失，支持这些预测的数据与进行决策的分析一样重要，如果您的数据是垃圾，成功的可能性是什么？
确保业务拥有强大数据基础的重要组成部分是对数据质量进行投资
为什么要保证数据质量？因为有垃圾进，垃圾出去了，如果您知道数据充满重复项，由于数据孤岛而断开连接或只是格式错误而无法使用，则不能依靠数据做出关键的业务决策，因此，请不要忘记检查自己的数据并确保您可以信任它。
物联网如何推动数据发展变化
根据分析师的说法，物联网是即将到来的下一个重要事物，传感器，移动设备，可穿戴设备，连接的机器，今天用例和业务预测的列表似乎层出不穷，每天将有550万个新的“事物”被连接起来，大量的新信息迫使我们回顾当今的（大）数据处理体系结构，众所周知的实体标识问题将以意想不到的幅度增加，在物联网之前，标识问题通常与业务实体有关，例如各方（人员和组织），产品和位置，我们已经习惯于使用复杂的匹配和合并算法来管理大量客户，并且买卖双方的产品数量相对较少，借助物联网，“产品”的定义演变为不仅包括产品模型，还包括生产和销售的每个单元，我们现在所说的是序列号，在由于单位价值或出于监管目的而需要单位可追溯性的行业中，这种趋势非常明显。
我们发出的所有产品单元都需要进行标识
我们需要将它们与他们的产品定义，他们的继任所有者联系起来，并在整个生命周期中跟踪更改，修改了哪些部件，更新了哪些固件，检测到了重要的状态变化或信号，等等，我们会跟踪出售的每个产品，就好像我们是个人拥有的一样，我们必须了解每个产品单元及其复杂性，就像我们努力亲自了解每个客户以建立更好的客户体验一样，这些是行业现在必须应对的主要挑战，在过去管理一百万个产品的产品目录似乎很极端，尽管掌握数以千万计的客户不会让任何人感到惊讶，现在这个比例可能会逆转，“物”主数据将轻易超过一亿个单位，使许多供应商的客户数据相形见。
解决方案初是作为客户数据集成
它可以处理这种数据量，但是它们是专门为处理各方而不是产品而设计的，从产品信息管理解决方案开始的解决方案不考虑此类数据量，这些卖方解决方案可以处理产品层次结构，但并不是要处理2.5亿可穿戴设备，传统产品管理的复杂性可以与物联网创建的数据量结合起来，解决方案可以成为将您的大数据观察结果与产品主数据的关键属性联系起来的关键，希望从物联网中战略性地受益的公司必须选择为满足这些新兴需求而设计的平台，这样的多向量解决方案具有独特的定位，可以处理IoT带来的新复杂性，并将大数据观察结果与产品主数据的关键属性联系起来。