大数据分析架构需要权衡四个要素。

通过提供对更广泛信息的访问，大数据可以帮助数据分析师和业务用户产生分析见解。成功的大数据分析应用将揭示一些趋势和模式，为决策提供更好的服务，并将指出新的创收机会和使企业领先于商业竞争对手的方法。但首先，企业通常需要增强其现有的IT基础架构和数据管理流程，以支持大数据架构的规模和复杂性。

Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。然而，在许多情况下，企业使用其现有的数据仓库设施或新旧混合技术来管理流入其系统的大数据。

无论公司部署何种类型的大数据技术堆栈，都有一些必须考虑的共同因素，以确保大数据分析的有效框架。在开始大数据项目之前，看一看项目必须承担的新数据需求的更大图景尤为重要。我们来考察一下需要考虑的四个因素。

数据准确性

BI和数据管理专业人员必须熟悉数据质量问题。许多BI和分析团队努力确保数据的有效性，并说服业务用户信任信息资产的准确性和可靠性。广泛用作个性化分析库的电子表格或电子表格软件，可以弥补对数据的不信任:Excel存储和操作分析数据的功能创造了支持自助分析能力的环境，但可能无法激发其他用户对结果的信心。数据仓库以及数据集成和数据质量工具可以通过提供管理BI和分析数据的标准化流程来帮助建立信心。但是，由于数据容量越来越大，数据类型越来越多，特别是当涉及到结构化和非结构化数据的混合时，会增加一个大数据的实施难度系数。对于大数据实施的成功和分析框架的使用来说，建立评估数据质量的标准并对其进行升级以处理更大和更多样化的数据集非常重要。

存储适用性

数据仓库的核心需求是处理和存储大型数据集的能力。但是并不是所有的数据仓库都满足这方面的要求。有些针对复杂的查询处理进行了优化，而有些则没有。并且在很多大数据应用中，与交易系统相比，由于非结构化数据的加入，数据创建和收集的快速增长，需要用Hadoop和NoSQL技术来增强数据仓库。对于一个想要获取和分析大数据的组织来说，仅仅有存储容量是不够的；重要的部分是数据应该放在哪里，以便数据可以转化为有用的信息，供数据科学家和其他用户使用。

查询性能

大数据分析依赖于及时处理和查询复杂数据的能力。一个很好的例子是，一家公司开发了一个数据仓库来维护从电能表收集的数据。在产品评估的过程中，一家供应商的系统有能力在15分钟内处理700万条记录，而另一家公司在同一时间内最多可以处理30万条记录。能否找到合适的基础设施来支持快速数据可用性和高性能查询意味着成败。

稳定性

随着许多组织的数据量和数据类型的增长，大数据平台的建立需要考虑未来。需要提前考虑和验证被评估的大数据技术是否可以扩展到不断发展的需求所要求的水平。这超出了存储容量，还包括性能，特别是对于那些从社交网络、传感器、系统日志文件和其他非交易来源获取数据作为其业务数据扩展的公司。

分析多样而复杂的数据集需要一个强大而有弹性的大数据架构。通过在规划项目时考虑这四个因素，组织可以确定他们是否已经拥有可以处理如此苛刻的大数据的分析程序，或者是否需要额外的软件、硬件和数据管理流程来实现他们的大数据目标。

以上是边肖为大家分享的关于大数据分析架构四要素的相关内容。更多信息可以关注环球常春藤分享更多干货。