教你如何利用代数帮助各种数据源相互交流？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-02
尽管此数据重组过程是利用大数据进行分析的分支
但有关它的事实并不新鲜，实现数据重组目标的制约因素仍然是数据和系统集成，这都是IT的历史障碍，数据集成面临的挑战是什么使像这样采用的新颖方法如此吸引人，40年来，每个人都在建立关系数据库以将数据整合在一起，而我们一直被这些关系生态系统所主导，人们并不总是意识到，在过去几十年的技术创新过程中，现在出现了比人类语言更多的新计算机语言，与此同时，还有成百上千种不同的数据模型。
独立开发不同计算机语言和数据模型的问题在于，没有考虑集成问题，因此这些资产不会互相通信
对于公司数据聚合器，当有必要寻找使其在分析场景中协同工作的方式时，这些不同的数据模型和数据源将成为主要障碍，当我们成立公司时，它的使命是找到一个通用的通用分母，使所有这些不同的数据源彼此对话，数学一直是通用语言，无论您正在寻找可以表示图形，物联网数据，数据库还是基于文本的数据的数学表达式，所有这些数据都可以通过变量，并集，交点进行代数描述发行等等，下一步是使技术行业相信数学的普遍潜力，以及其作为一种数据“均衡器”的能力，该均衡器可以将任何类型的数据与其他数据插入单个数据社区。为此，要克服的专有和政治障碍与技术难题一样多。
我们更喜欢生物技术而非技术创业公司
我们的重点是非常深入的研发，我们就像是一家生物技术公司，首先发现了一种独特的化合物，然后必须弄清楚该化合物将在其中起作用的确切应用，公司如何推进工作，建立了积极的分析关系，改变了对其研究的看法，该研究被视为密不可分的商业秘密，相反它现在已经将其部分工作交给了开源社区，以期希望找到新的方法来将该技术商业化。
将来我们还计划开发组织可以将其与该技术一起使用的工具
但是初我们将提供技术即服务，以便通过使用我们的方法执行分析，然后提供对客户的分析终结果，技术运作得如何？它在分析查询中非常有效，所有数据都是按代数方式进行组织的，因此数据引擎确切地知道在哪里可以找到特定查询的答案，在此过程中由于这些原因不必处理数据存储库中99％的数据，选择性标准，通过在几秒钟内获得相同的结果，这可以优化Hadoop集群的性能，该性能可能需要数小时或数天才能运行。
不要沿着错误的大数据路径前进
预测分析有时会导致项目失败，通过创建大数据生态系统，可以获得更快的分析解决方案，并使结果更舒适，一家大型工业产品公司如何对预防性维护做出巨大的预测分析承诺，以在组件出现故障之前识别并修复关键组件，从而可以优化公司有限的技术服务人才，在进行这项非常昂贵的数据收集和分析检查的一半过程中，一些维修人员发现，越来越多的作为网络系统一部分，可以实时检测和远程监视许多子系统，洞察力改变了整个项目的方向，价值的重点已从预防性维护转移到关键客户的效率管理，预测重点初模糊了更大范围内的真实价值。
公司首先提出问题，然后这些问题又将它们引导到特定的方向
但是有时这是以其他方向为代价的，而这些方向可能会产生更好的结果，正是由于担心走上错误的数据分析道路，公司数据科学家和分析师才谨慎行事，并就此过程可能产生的结果发表了许多免责声明，这也是为什么许多公司从业人员寻求外部业务合作伙伴和顾问帮助他们进行分析的原因，导致可信赖的业务合作伙伴和顾问成为公司IT方向的重要影响者，尤其是在分析等新领域。
这里也向分析人员和大数据供应商传达了一条信息
如果他们在关键行业领域建立了由业务合作伙伴和顾问组成的生态系统，则可以帮助加快分析解决方案的采用速度以及客户的舒适度，这个生态系统的成员了解其垂直行业的特定信息挑战，并引入分析实践和用例，以建立客户在这些领域的信心和能力。
分析提供者的下一步是构建这样的生态系统
业务分析师，数据科学家和分析专业人员进行了调查，调查显示尽管65％的企业增加了对分析的投资，但仍有75％的企业尚未成功部署分析，以至于无法获得影响其企业的见解，企业比以往任何时候都更加致力于实施大数据分析，但是仍然有太多的企业在努力如何程度地受益，这些调查结果奠定了投资分析仅仅是步的基础，正是这些组织通过消除分析过程中的复杂性并赋予组织中的其他人员（即业务分析师）而进入了更高的层次，从而能够将数据洞察转化为切实可行的业务改进，以取得长期成功。
越来越多的公司正在提供使用语义和报告工具从大数据和分析中提取复杂性的方法
但有关它的事实并不新鲜，实现数据重组目标的制约因素仍然是数据和系统集成，这都是IT的历史障碍，数据集成面临的挑战是什么使像这样采用的新颖方法如此吸引人，40年来，每个人都在建立关系数据库以将数据整合在一起，而我们一直被这些关系生态系统所主导，人们并不总是意识到，在过去几十年的技术创新过程中，现在出现了比人类语言更多的新计算机语言，与此同时，还有成百上千种不同的数据模型。
独立开发不同计算机语言和数据模型的问题在于，没有考虑集成问题，因此这些资产不会互相通信
对于公司数据聚合器，当有必要寻找使其在分析场景中协同工作的方式时，这些不同的数据模型和数据源将成为主要障碍，当我们成立公司时，它的使命是找到一个通用的通用分母，使所有这些不同的数据源彼此对话，数学一直是通用语言，无论您正在寻找可以表示图形，物联网数据，数据库还是基于文本的数据的数学表达式，所有这些数据都可以通过变量，并集，交点进行代数描述发行等等，下一步是使技术行业相信数学的普遍潜力，以及其作为一种数据“均衡器”的能力，该均衡器可以将任何类型的数据与其他数据插入单个数据社区。为此，要克服的专有和政治障碍与技术难题一样多。
我们更喜欢生物技术而非技术创业公司
我们的重点是非常深入的研发，我们就像是一家生物技术公司，首先发现了一种独特的化合物，然后必须弄清楚该化合物将在其中起作用的确切应用，公司如何推进工作，建立了积极的分析关系，改变了对其研究的看法，该研究被视为密不可分的商业秘密，相反它现在已经将其部分工作交给了开源社区，以期希望找到新的方法来将该技术商业化。
将来我们还计划开发组织可以将其与该技术一起使用的工具
但是初我们将提供技术即服务，以便通过使用我们的方法执行分析，然后提供对客户的分析终结果，技术运作得如何？它在分析查询中非常有效，所有数据都是按代数方式进行组织的，因此数据引擎确切地知道在哪里可以找到特定查询的答案，在此过程中由于这些原因不必处理数据存储库中99％的数据，选择性标准，通过在几秒钟内获得相同的结果，这可以优化Hadoop集群的性能，该性能可能需要数小时或数天才能运行。
不要沿着错误的大数据路径前进
预测分析有时会导致项目失败，通过创建大数据生态系统，可以获得更快的分析解决方案，并使结果更舒适，一家大型工业产品公司如何对预防性维护做出巨大的预测分析承诺，以在组件出现故障之前识别并修复关键组件，从而可以优化公司有限的技术服务人才，在进行这项非常昂贵的数据收集和分析检查的一半过程中，一些维修人员发现，越来越多的作为网络系统一部分，可以实时检测和远程监视许多子系统，洞察力改变了整个项目的方向，价值的重点已从预防性维护转移到关键客户的效率管理，预测重点初模糊了更大范围内的真实价值。
公司首先提出问题，然后这些问题又将它们引导到特定的方向
但是有时这是以其他方向为代价的，而这些方向可能会产生更好的结果，正是由于担心走上错误的数据分析道路，公司数据科学家和分析师才谨慎行事，并就此过程可能产生的结果发表了许多免责声明，这也是为什么许多公司从业人员寻求外部业务合作伙伴和顾问帮助他们进行分析的原因，导致可信赖的业务合作伙伴和顾问成为公司IT方向的重要影响者，尤其是在分析等新领域。
这里也向分析人员和大数据供应商传达了一条信息
如果他们在关键行业领域建立了由业务合作伙伴和顾问组成的生态系统，则可以帮助加快分析解决方案的采用速度以及客户的舒适度，这个生态系统的成员了解其垂直行业的特定信息挑战，并引入分析实践和用例，以建立客户在这些领域的信心和能力。
分析提供者的下一步是构建这样的生态系统
业务分析师，数据科学家和分析专业人员进行了调查，调查显示尽管65％的企业增加了对分析的投资，但仍有75％的企业尚未成功部署分析，以至于无法获得影响其企业的见解，企业比以往任何时候都更加致力于实施大数据分析，但是仍然有太多的企业在努力如何程度地受益，这些调查结果奠定了投资分析仅仅是步的基础，正是这些组织通过消除分析过程中的复杂性并赋予组织中的其他人员（即业务分析师）而进入了更高的层次，从而能够将数据洞察转化为切实可行的业务改进，以取得长期成功。
越来越多的公司正在提供使用语义和报告工具从大数据和分析中提取复杂性的方法
这些工具和工具位于诸如Hadoop之类的“原始”处理引擎之上，并使终用户和数据分析师能够轻松地访问和操纵信息以获得业务成果。当专家合作伙伴实施者被召入流程时，这项工作将进一步放大和加快。
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