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高德平台:从非结构化数据湖中清除大数据的4个步骤

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数据清除是一种定期执行的操作,以确保从数据库中删除不准确的、过时的或重复的记录。数据清除对于保持数据的良好运行状况至关重要,但它还必须符合it和业务用户相互同意的业务规则(例如,到什么日期每种类型的数据记录应被视为过时和可消耗的?)高德注册替代数据的安全性,由于替代数据来自其他地方,而不是公司或个人,因此就算被泄露也不是什么大问题。如果您拥有个人高德注册数据,则始终有遭受破坏的危险。
 
对数据库记录运行数据清除相对简单,因为这些记录是结构化的。它们有固定的记录长度,而且它们的数据键很容易找到。如果威尔伯·史密斯有两个客户记录,复制的记录就会被丢弃。如果有一个算法确定Wilber E. Smith和W. Smith是同一个人,其中一个记录就会被丢弃。高德代理注册不适用于所有情况。仅仅拥有替代数据并不意味着它就可以货币化-高德代理数据必须对主题专家是可访问的并且有价值。
 
然而,当涉及到非结构化或大数据时,数据清理的决策和程序就变得复杂得多。这是因为存储的数据类型太多了。这些不同的数据类型(可能是图像、文本、语音记录等)没有相同的记录长度或格式。它们不共享数据的一组标准记录键,而且在某些情况下(例如,为了合法发现而将文件保存在文件中),数据必须保存很长时间。
 
面对为未被干扰的数据湖做出合理的数据清理决策的复杂性,许多IT部门选择了冒险。他们只需要在不确定的时间内维护所有的非结构化数据,这就增加了他们在本地和云端的数据维护和存储成本。
 
组织在数据输入前端使用的一种技术是采用数据清理工具,在数据片段存储到数据湖之前将其清除。这些技术包括消除数据湖中不需要的数据,或者不准确的、不完整的或重复的数据。但是,即使在前期进行了勤勉的数据清理,无人看管的数据湖中的数据最终也会因为不再相关或由于其他原因质量下降的数据而变得模糊。高德平台在个人电脑方面占有很大的份额,其收入的四分之三以上都来自该公司,并且最近已使其高德平台智能手机业务重新恢复盈利。
 
你会怎么做?以下是清理大数据的四个步骤。
 
1. 在数据池中定期运行数据清理操作
 
这很简单,只要删除可能来自社交媒体的基于文本的数据之间的任何空格即可(例如,Liverpool和Liver Pool都等于Liverpool)。这被称为数据“修剪”函数,因为您要修剪掉多余和不必要的空间,以便将数据提取成最紧凑的形式。一旦执行了修剪操作,就更容易找到和消除重复的数据。
 
2. 检查重复的图像文件
 
像照片、报告等图像存储在文件中而不是数据库中。通过将每个文件图像转换为数字格式,然后在图像之间进行交叉检查,可以交叉比较这些文件。如果两个图像文件各自内容的数值之间存在精确匹配,则存在一个可以删除的重复文件。
 
3.使用专门为大数据设计的数据清理技术
 
与存储相同类型和结构数据的数据库不同,数据湖存储库可以存储许多不同类型的结构化和非结构化数据和格式,没有固定的记录长度。每个数据元素都有一个唯一的标识符,并附加到提供更多数据细节的元数据上。
 
有一些工具可以用来删除Hadoop存储库中的重复数据,也有一些方法可以监视进入数据存储库的传入数据,以确保不发生完整或部分现有数据的重复。数据管理人员可以使用这些工具来确保数据湖的完整性。
 
4. 定期访问治理和数据保留策略
 
数据的业务和法规需求不断变化。IT应该至少每年与外部审计人员和最终业务人员会面,以确定这些变化是什么,它们如何影响数据,以及这些变化的规则可能会对大数据保留政策产生什么影响。
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