Auteur : Zen et l'art de la programmation informatique
Dans l'industrie du commerce électronique, l'analyse des données d'entreprise est un processus complexe qui nécessite l'intégration, le nettoyage, la transformation et la synthèse de données provenant de plusieurs dimensions et sources avant de les fournir aux décideurs de l'entreprise. Ce processus est appelé "productisation des données". Construire un système de production de données est une tâche très importante. Il peut aider les entreprises à maximiser la valeur des données, à améliorer les capacités d'exploitation de l'entreprise, à réduire les coûts et à augmenter les revenus ; en même temps, il peut promouvoir efficacement la coopération entre les entreprises, réduire les îlots d'information et unifier Gestion des données, économie de ressources humaines. Cependant, pour les entreprises générales, il peut ne pas être économique de créer manuellement un système d'entrepôt de données complet, et il est difficile de garantir l'exactitude, l'intégrité, l'actualité et la cohérence des données. Par conséquent, la demande d'outils automatisés de production de données est devenue de plus en plus importante.
On pense qu'avec la popularisation d'Internet et le développement de la technologie du cloud computing, les outils d'automatisation de la production de données seront de plus en plus appréciés par les gens. Cependant, il manque encore sur le marché des outils d'automatisation de production de données complets et conformes aux normes de l'industrie. De nombreuses entreprises développent ou louent des outils tiers de production de données, mais ces outils présentent les problèmes suivants :
- La fréquence de stockage et de mise à jour des données est trop lente et l'efficacité du téléchargement manuel des données est faible.
- L'interface de fonctionnement est compliquée, le processus de fonctionnement est lourd et l'expérience utilisateur est médiocre.
- Elle nécessite un investissement important dans les ressources humaines, qui ne peut répondre aux besoins de réaction rapide des entreprises.
- Sans haute disponibilité, il existe un risque de perte de données en cas de panne éventuelle.
Sur la base des raisons ci-dessus, comment construire un outil d'automatisation de la production de données qui répond aux normes actuelles de l'industrie est devenu un problème urgent. Par conséquent, cet article développera les connaissances et les points techniques pertinents de "l'automatisation de la productisation des données" à partir des quatre aspects suivants :
- Ingestion et analyse de données
- Contrôle de la qualité des données (contrôle de la qualité des données)
- Moteur de règles et logique métier
- Gestion des métadonnées (Gestion des métadonnées&