今天来为您讲一讲什么叫做高容量和多源分析？

来源：CPDA数据分析师网　/　时间：2020-05-27

在2000年代后期导致了搜索图形以及其他类型的新数据和大数据技术的兴起

所有这些技术都试图做旧的数据库系统无法做到或根本做不到的事情，尽管这些方法，项目和产品中的某些方法已经成功，而有些方法没有成功，但发生的一件事是，数据现在存储在比以前更独特的系统中，熵开始涌现，数据现在比以前拥有更多的地方。

下一个转变是在2010年物联网开始腾飞

除了数十亿次的交易和交互行之外，传感器，机器，应用程序，日志和物联网设备的数十亿行（有时甚至数万亿行）也开始涌入。这些观测数据的添加再次使对数据体系结构的需求提高了几个数量级远远超出了交互和交易数据的要求。并且，该数据通常是半结构化的，从而进一步增加了数据熵。

难题的一部分是向云的狂奔，而在2018年，很少有人真正抵制向云的全面迁移

在当今的计算和存储环境中，所有这些来源中的所有数据都在通往云的途中或途中。新的超可伸缩云原生SQL数据库既可以处理此级别的数据规模，又可以更好地提供分析和事务并发，但这本身并不能解决将数据隔离在不同的存储和数据引擎中的问题。到目前为止，我们只考虑了公司自己的数据，关于公司合作伙伴，供应商和客户的数据呢？或者，您可能想从数据经纪人和联合组织那里购买数据呢？来自第三方的数据带来了更多不同的数据孤岛，这些孤岛不仅与企业自身的数据神奇地共处，排列或联接在一起。这引入了更多的数据熵。

这是一个很大的挑战数据湖试图解决这个问题

但它们增加了很多复杂性，并面临着自己的挑战，您可以使用ETL或数据联合将完全不同的数据整合在一起，但是您今天可以尝试两种更快的方法：

解决方案1：数据共享

提供的云数据库具有本机功能，称为数据共享（又称为数据共享屋）功能使每个公司可以彼此共享数据视图，而无需实际复制或移动任何数据。数据共享还允许一个公司将其数据与另一家公司的数据连接起来，这有助于逻辑上合并第二方和第三方数据。这实际上使本来是数据孤岛的彼此崩溃，从而减少了数据集的熵而又不花费很多能源。

解决方案2：多源BI分析

另一种方法要求将数据层提高到终用户工具（例如BI工具）的数据层之上。一些BI工具具有多源分析功能，这些功能允许跨不同的后端数据集，存储方法和查询引擎进行数据混合。这种方法还允许一些更高级的终用户自己进行一些混合，同时需要较少的设置和数据工程。

所需要的是用户可以直接从其仪表板直接启用的高级数据混合

这包括直接从报告创建和应用群组，以从一个来源的分析结果中获取一组客户ID，并使用它来过滤另一个来源的分析，然后用户可以并排可视化它们，通过使用这两种方法，再加上现代的云原生数据存储，数据引擎和BI工具，相对简单但可扩展性强的方法可以开始帮助驯服数据熵，处理指数级增长的大小，速度和潜在来源，数据并且仍然可以为终用户提供可靠的价值和见解。

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