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本文目录一览：
- 1、大数据项目需考量的四个因素
- 2、在处理大数据时主要需要考虑哪些因素
- 3、大数据分析架构需权衡四要素
大数据项目需考量的四个因素
大数据项目需考量的四个因素 Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。
无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。
分析多样而复杂的数据集需要一个健壮且富有弹性的大数据架构。在筹划项目时通过对这四个因素进行考量，组织可以确定他们是否已经拥有能够处理如此严苛大数据的分析程序亦或是需要额外的软硬件以及数据管理流程来达到他们的大数据目标。
在处理大数据时主要需要考虑哪些因素
1、开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce， HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。开源生态圈活跃，并，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高）IBM PureData（Netezza）， Oracle Exadata， SAP Hana等等。
2、安全性：在某些情况下，如密码学应用，大数计算的安全性是一个重要考虑因素。这可能涉及到使用特定的加密算法来保护数据不被未授权访问或篡改。可扩展性：随着数据量的增长，算法和系统应该能够适应更大的数据集。设计可扩展的大数计算解决方案可以确保随着需求的增长，系统能够继续提供必要的性能。
3、存储适用 数据仓储的一个核心要求是处理和存储大数据集的能力。但并不是所有数据仓库在这方面都满足要求。一些是针对复杂查询处理进行优化，而其他的则并非如此。并且在许多大数据应用程序中，相较于事务系统，由于添加了非结构化数据还有数据的创建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技术增强数据仓库就成为必要。
4、测试是IT领导者经常忽略的因素。每当实施新技术时，测试并进一步调整过程以获取所需的内容就很重要。在某些行业中，这称为大型测试。只有通过培养实验文化才能获得最佳的关注。鲜为人知的事实是，数据驱动的实验使人们能够找到新的数据解释方式和创新的基于数据的产品创建方式。
5、很多人在使用医疗大数据分析过程中，也往往涉及到一大问题，就在于数据***集的转化。每一个节点就相当于噪音增加，噪音也同样会衰竭很多，导致更多的数据丢失，这也是一种传统的数据仓库技术逐渐被替代的原因。大数据，也包含海量的结构化数据，以及非结构化的数据，还有文本形式等等。
大数据分析架构需权衡四要素
1、数据分析需要权衡的四大要素 无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面来让我们检视四个需要加以考量的因素。
2、分析多样而复杂的数据集需要一个健壮且富有弹性的大数据架构。在筹划项目时通过对这四个因素进行考量，组织可以确定他们是否已经拥有能够处理如此严苛大数据的分析程序亦或是需要额外的软硬件以及数据管理流程来达到他们的大数据目标。
3、Lambda架构：数据处理的革命性设计Lambda架构划分为三个层次：批处理层、加速层和服务层，构建了一种独特且高效的数据处理模型。批处理层，作为数据仓库 ，存储原始数据并生成批处理视图，适用于离线数据分析。而速度层（Speed Layer）则处理增量数据，实时更新实时视图，与批处理层形成了互补。
4、同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。
5、同时，对于储存、分类和分析大量数据所需设施和技术的成本以及大数据的潜在收益，企业亦应充分权衡。大数据带来的是数据革命吗？虽然业界对大数据的认识显著提升，而且相关工具越来越多，但对大多数企业而言，颠覆性变革还未到来。
6、要建立一个大数据系统，我们需要从数据流的源头跟踪到最后有价值的输出，并在现有的Hadoop和大数据生态圈内根据实际需求挑选并整合各部分合适的组件来构建一个能够支撑多种查询和分析功能的系统平台。这其中既包括了对数据存储的选择，也涵盖了数据线上和线下处理分离等方面的思考和权衡。
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