數據編排符合圖形分析

Esther Bergmark

由Esther Bergmark
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組織麵臨困境:他們收集的數據具有巨大的潛力,但是利用這是一個重大挑戰。這篇博客文bwin开户平台章概述了解決此問題的方法將圖形技術與數據編排相結合

您的圖表的功能很大取決於您所提供的數據。這就是挑戰開始的地方 - 數據存在豐富。長期以來,組織已經意識到,通過授權數字化轉型,發現新的收入來源或發現見解,他們可以收集熊的數據以提高效率的形式具有巨大的潛力。為了收集和存儲數據,已經進行了大量投資。大多數組織都有用於數據提取,轉換和存儲的複雜係統景觀 - 數據庫,數據倉庫,數據中心或數據湖已就位,並且已經構建了數據管道以利用這些儲藏量。盡管數據現在已成功提取,清潔和存儲,但通常位於孤島中。數據孤島已成為阻止組織充分利用其數據潛力的主要問題之一。

數據編排

近年來,數據編排已成為分解筒倉的一種方法。

數據管道中的每個步驟,從數據開始萃取來自不同的來源,繼續加載和轉換在這些數據中,一直以來一直創建報告和其他數據產品,可以理解為工作流程。一套完整的管道由幾個需要管理的工作流程,以確保效率並滿足下遊流程中的業務用戶的要求。

數據編排是協調這些工作流程執行和監視的過程。

在許多方麵,編排是通過使數據可訪問來分解筒倉的做法。數據編排基礎架構的核心是數據管道和工作流程的創作,以將數據從一個位置移至另一個位置,同時協調該數據的組合,驗證和存儲以使其有用。之後,現代編排已成為促進孤島並使數據在整個組織中更容易訪問和有用的任務。現代編排通常是數據驅動的,而第一代編排工具(例如Apache氣流)是由任務驅動的。

圖分析

近年來,另一種越來越受認可的技術是。我們不需要詳細介紹該博客文章中圖形的力量進行數據分析和調查。bwin开户平台我們過去已經廣泛地撰寫了有關它的文章(閱讀我們的博客bwin开户平台圖數據科學和聚類, 或者虛擬關係),您很清楚。但是圖表的功能強大以及它為數據科學家,分析師和研究人員提供的哪些經驗取決於它如何連接到數據源,以及如何攝入,轉換和浮出水麵與用戶。

具體示例

執法機構有大量的數據源,這些數據源可提供各種格式的數據,從電話記錄到圖像或音頻文件。官員使用圖表發現未知的未知數,這使他們能夠收集情報以防止犯罪或收集已經致力於的犯罪證明。

在調查過程中,官員將探索電話記錄,從手機塔收集的位置數據,個人注冊記錄等。一旦找到證據,該官員將編譯報告並與無法訪問的人員和當局共享圖。所有這些數據來自不同的來源,被攝入和轉換,最後寫入圖形數據庫,並在圖形可視化中浮出水麵。

通常,數據工程師會考慮建立與各種來源的連接並策劃數據。假設將數據驅動的編排工具用於此任務。在這種情況下,工程師可以輕鬆地創建工作流點擊幾個來源,提取數據並以一個一致的流量進行操作。與任務驅動的方法相反,數據驅動的流程知道將要轉換的數據以及如何轉換。如果編排工具允許進行流處理,則可以始終攝入和轉換數據;該官員將始終擁有可視化中的最新數據。

結合數據編排和圖形分析

休ume, 我們用樂隊創造數據驅動的流工作流程這利用源和集成的生態係統為諸如Apache Kafka之類的事件流服務,轉換數據並使其可用於圖表中的探索和調查。除了與數據源和事件流傳輸服務的連接外,樂團還允許與任何應用程序集成。這樣,數據工程師可以利用所有可用的數據,用於業務目的,並為一個中心位置的最終用戶提供。

數據驅動的編排工具與最強大的圖形數據庫和高度複雜的圖形可視化使我們有機會橋梁筒倉並支持與我們合作的組織充分利用其數據的潛力 - 解決這種潛力被鎖定在無法接近的孤島中的困境。

這些技術中的每一個 - Neo4J,休ume可視化和樂團 - 本身都是強大的。它們結合在一起,使我們能夠深入了解我們不知道存在的數據。

您需要打破數據孤島嗎?接觸我們的專家並找出休ume樂團如何幫助您組合和管理數據,從而為您的組織創造一個真實的來源。

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