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使用开源数据分析堆栈的意义
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使用开源数据分析堆栈的意义
技术社区 | 发布日期: 2021年3月5日

如今,几乎所有企业都在尝试以数据驱动,主要垂直领域的业务也需要利用数据更好地了解客户、优化业务流程,最终使其利益最大化。

不过在使用数据进行分析时,往往面临两个主要挑战。一个是数据跟踪,从多个源跟踪所需的数据,以便从中获取见解,以及在数据与商业智能之间建立联系,这就表明良好的数据分析堆栈对于应对这些应用至关重要,在更合适的位置以更智能的方式使用可用的数据。

事实上,数据分析堆栈就是一个工具组合,放在一起时,可以让把所有的数据在一个平台上,并用它来获取可操作的洞察力,在更好的决策帮助。据Varidata所知,数据分析堆栈建立通常需要经过三个基本步骤:

  1. 数据集成:此步骤涉及从多个来源收集和混合数据,并以兼容的格式对其进行转换以进行存储。来源可能多种多样,例如数据库(例如MySQL)、日志文件或事件数据。数据分析堆栈允许可以一起使用所有这些数据,并使用它们执行有意义的分析。
  2. 数据库:下一步涉及存储数据以进行分析。随着数据复杂性的增加,将所有数据整合到一个数据仓库中是可行的。一些流行的现代数据仓库包括Amazon的Redshift、Google BigQuery和Snowflake和MarkLogic等平台。
  3. 数据分析:使用可视化工具从仓库中加载数据,并使用其以图表,图形和报告的形式从数据中提取有意义的见解和模式,是最后体现价值的部分。

而在选择数据分析堆栈时,购买还是自己构建都各具好坏。一方面,专有工具由供应商负责其配置和管理,重点放在项目管理,而不是技术管理。但它们也有一些弊端,主要围绕成本、数据共享、隐私问题等方面。结果,当今的企业越来越多地探索开源替代方案以构建其数据分析堆栈。开源工具也通常是免费使用。

虽然我们无法确定开源是否能够继续保持主流,但是合理的数据分析堆栈将使业务在创新方面处于领先。有了它,就能够利用充满价值的数据的力量以更有效的方式开发更好的服务。

本文标签: 数据分析,数据分析堆栈

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