数据分析需要权衡哪些因素？这才是数据分析师现在要知道的

无论公司部署什么样的大数据技术堆栈，都必须考虑一些共同的因素，以确保大数据分析的有效框架。在开始一个大数据项目之前，更全面地了解该项目必须承担的新数据需求是非常重要的。让我们来看看需要考虑的四个因素。

1、数据分析需要权衡哪些因素——数据准确性

Bi和数据管理专业人员必须熟悉数据质量问题。许多Bi和分析团队努力确保数据的有效性，并说服业务用户相信信息资产的准确性和可靠性。电子表格或电子报表软件作为个性化分析库被广泛应用，可以弥补数据信任度的不足：Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的信心。与数据集成和数据质量工具一起，数据仓库可以通过提供用于管理Bi和分析数据的标准化过程来帮助建立信任。但是，由于数据容量的不断增加和数据类型的日益广泛，特别是在结构化和非结构化数据的混合时，会增加实现大数据的难度系数。建立评价数据质量标准并对其进行升级，以处理更大和更多样化的数据集，对于大数据的成功实施和分析框架的使用至关重要。

2、数据分析需要权衡哪些因素——适用存储

数据仓库的核心需求之一是处理和存储大型数据集的能力。但并非所有的数据仓库都能满足这方面的要求。有些是为复杂的查询处理而优化的，而另一些则不是。而在许多大数据应用中，与事务系统相比，由于增加了非结构化数据，数据的创建和收集量也在快速增长，因此有必要使用Hadoop和NoSQL技术来增强数据仓库。对于一个想要获取和分析大数据的组织来说，光靠存储容量是不够的;重要的是把数据放在最好的位置，这样数据就可以转化为有用的信息，供数据科学家和其他用户使用。

3、数据分析需要权衡哪些因素——查询性能

大数据分析依赖于及时处理和查询复杂数据的能力。一个很好的例子是：一家公司开发了一个数据仓库来维护从电能表收集的数据。在产品评估过程中，一个供应商的系统能够在15分钟内处理700万条记录，而另一个系统可以同时处理多达30万条记录。确定支持快速数据可用性和高性能查询的正确基础架构意味着成功或失败。

4、数据分析需要权衡哪些因素——稳定性

随着许多组织中数据量和数据类型的增长，未来需要考虑建立大数据平台。评估中的大数据技术是否能够扩展到满足持续发展要求的水平，需要事先考虑和验证。这超出了存储容量，包括来自社交网络、传感器、系统日志文件和其他非事务的性能。

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