处理后的数据还可以以不同的格式存储或推送至下游系统进行进一步分析或使用。
数据湖处理框架通常提供数据治理和安全功能。这包括管理访问控制、执行数据隐私法规、审核数据访问和使用情况以及确保数据质量和沿袭。
这些框架旨在高效使用和处 阅读有关作者 理存储在数据湖中的数据。这些框架提供了用于处理、转换和检查大量有组织和无组织数据的工具和功能。
数据配置包括数据管理流程中的关键阶段，可确保提供高质量的数据用于分析和决策。数据配置涉及识别和访问数据源；数据提取涉及从这些来源收集和处理数据；数据管理确保数据得到正确组织和清理。通过遵循数据配置、提取和整理方面的最佳实践，组织可以确保其数据可靠、准确并有效地支持其业务目标。
企业当前面临的 大数据流挑战由 于
企业被来自网站、社交 法国手机号码数据 媒体、数字活动记录、各种传感器、云技术以及众多机器和设备等来源的大量实时数据所淹没。这个列表越来越长。对即时分析和客户洞察 2025 年最适合企业的 的需求推动了此类数据的增长。
随之而来的是
迫切需要从中迅速收集有价值的业务洞察。
但是，收集和使用这种连 手机号码 续的数据流并不总是一个顺利的过程。我们将探讨处理这些数据时遇到的一些障碍，并提出一种可以使工作更轻松的工具。在本文中，我们将讨论处理数据流时需要考虑的所有挑战。