引言: 數據已成為單位的重要元素,市面上有多種不同的軟件模式,,現在開展大數據分析項目時,開發者、架構師及數據科學家要在眾多軟件中進行選型,尋找合適的工具對提高項目成功率及避免落入常見陷阱至關重要。本文為在大數據分析項目中進行產品選型的五個建議。
企業構建數據分析項目常見的最大錯誤往往是貪大求全。特別是如果項目是從上往下推,執行團隊很有可能會被要求構建一套既沒有明確成效卻又十分復雜的解決方案,造成項目成本高昂且工期很長。企業不如從規模較小的項目起步,讓決策者很快可以看到成效,提升他們對同類項目的信心。利用現代化開源技術,企業不但不用作大量的前期投資,更可以讓開發者迅速投入工作,在幾天或幾周內就能構建出所需的應用程序或是原型。
即使只是構建一個框架,也應盡早測試其可擴展性。很多項目之所以失敗,全因應用程序在構建時并沒有測試其擴展性,也可能是因為其所選技術并不是為處理大數據而設計的。確保性能測試不是事后的事。先預計在這段時間內將會產生多少數據,并進行測試和評估,構建合適的架構,同時確保當數據量增加并需要橫向擴展時,也不會影響業務。
時至今日,任何不能實時響應的事情我們都不能接受。企業要確保所用的軟件不但能處理大量數據,還要有能力實時響應這些請求。……