数据的持续增长导致大公司大量投资于围绕大数据量的技术，使他们能够获得较小的竞争对手无法获得的有用的商业智能。公共云的发展使小企业和初创企业可以使用大数据技术。通过使用新的进展数据架构，他们现在可以获得与更大的竞争对手相同的好处，获得洞察力并支持明智的决策。初创公司和小型企业的主要优势是他们能够更快、更有效地实施这些见解。
早期的工作通常位于本地，大型组织收集、组织和分析大量数据。然而，从那时起，公共云平台供应商已经提供了一个支持海量数据的环境，而且成本低廉。云用户现在可以开发 Hadoop持续智能, 可解释的
人工智能， 和增强分析云中的集群，根据需要运行它们，然后关闭项目，了解它们只会按使用的时间收费。
可以分析大型数据集的模式、趋势和关联，尤其是那些处理人类行为和交互的数据。小型企业比大型竞争对手更具灵活性和适应性，这可以用于组织的优势。从中获得的见解大
数据分析“应该”用于改变和重组业务，为尚未暴露的问题提供解决方案。大数据架构为处理大数据项目奠定了框架。
改进的数据架构
数据架构有走过漫漫长路. 术语大数据架构通常用于描述一个复杂的、大规模的系统，该系统收集和处理海量数据用于分析，结果用于商业目的。这些类型的架构系统包括可扩展的存储系统、自动化过程和用于研究数据的工具。
可用于分析的数据量每天都在增长。并且有比以往更多的流媒体源，包括来自交通传感器、健康传感器、事务日志和活动日志的可用数据。
但拥有数据只是成功的一半。人们必须能够理解数据并及时使用它来影响关键决策。使用高级数据架构可以通过以下方式帮助您的企业节省资金并做出关键决策：
降低成本： Hadoop（开源/免费）和基于云的分析将显着降低存储大量数据的成本。
创建新产品：帮助衡量客户需求。
更快更好的决策：高级数据架构的流方面支持实时决策。
为了运行良好，大数据分析需要一个功能架构来获得最佳结果。该架构是支持大数据分析的基础。大数据架构被设计处理以下类型的工作：
预测分析
批量处理
实时处理
机器学习
为商业智能目的预测未来趋势
高级数据架构的组件
在大数据量中发现商业智能可能是一项艰巨的任务。高级分析是一个复杂的过程，需要多个组件来管理从多个来源收集数据，并且这些组件之间的同步对于优化它们的性能是必要的。高级架构风格因组织的基础架构和需求而异。但是，它们通常包含以下组件：
数据源： 源可以包括来自实时源（例如 IoT 设备）的数据、来自“其他”数据库的数据以及从应用程序生成的文件。
实时消息摄取：这个处理流实时捕获的数据，然后以最少的停机时间进行处理。许多实时处理解决方案需要“消息摄取存储”来充当缓冲区，并协助可靠传递、横向扩展处理和消息队列。
数据存储： 需要存储对于将通过架构处理的数据。通常，数据将存储在数据湖中，这是一个易于扩展的大型非结构化数据库。
批处理和实时处理：处理能力静态数据和实时数据。这是必要的，因为可以通过批处理有效地处理大量数据，并且可以立即处理实时数据。批处理处理长期运行的项目，这些项目过滤、组合和组织数据以进行分析。
分析数据存储：数据准备好进行分析后的单独存储空间。所有准备好的数据都存储在一个地方，因此分析可以全面有效地完成。(贮存 在云端。）
分析或报告工具：之后收集和处理来自各种来源的数据，需要工具来分析数据。通常，商业智能工具用于完成这项工作，但可能需要数据科学家或大数据分析师来探索数据。
自动化：通过各种系统移动的数据将需要编排，通常在自动化形式.
高级架构和大数据分析
高级数据架构通常包含 Hadoop 数据湖，将它们用作原始传入数据流的主要数据存储。使用这种架构，可以在 Hadoop 集群中直接分析数据，或者通过 Spark 等引擎运行数据。可信数据管理是大数据分析过程中必不可少的第一步。可以使用专为高级分析流程设计的软件来分析数据。这包括使用以下工具：
数据挖掘
预测分析
机器学习
深度学习
文本挖掘
使用高级架构的挑战
使用不同的数据源可以维护数据质量一个挑战。重要的是确保数据格式匹配，并避免重复数据或丢失数据，这会使分析不可靠。在将数据与分析中使用的其他数据结合之前，应对数据进行筛选和准备。
大数据的准确性来自其数量，以及用于寻找模式的统计数据。然而，体积很快就会成为一个重大问题。如果架构没有被设计成放大, 问题会发展得非常快。首先，如果没有计划可扩展性，支持基础设施的价格可能会增加。其次，如果缩放不可用，性能可能会显着下降。这就是云真正派上用场的地方。这两个问题都可以在您的本地系统上无需大量支出的情况下得到解决。
虽然大数据可以提供对客户群的深刻洞察，但保护相同数据免受黑客攻击可能具有挑战性。安全，作为架构的一部分，在处理大量数据时应该解决。黑客可能会尝试添加自己的数据或挖掘数据以获取敏感或令人尴尬的信息。网络犯罪分子可以创建虚假数据并将其存入数据湖。此外，此类数据中可能存在大量敏感信息，如果周边不安全，则可以挖掘这些信息。加密数据和删除敏感信息会有所帮助。
寻找熟练的劳动力可能很困难。许多先进技术需要高度专业化的技能，并使用一般应用程序架构中不使用的语言和框架。一种数据科学家相当昂贵，而且很难找到。一种大数据分析师可能同样难以找到，但应该更便宜。（并考虑以自由职业者的身份雇用他们。虽然安排会有点困难，但您不必为全职、长期劳动力和福利付费。）
数据架构和云
理想情况下，一个新的组织将创建混合云，同时使用本地云和一个或多个公共云。当现金流可用时，从公共云开始并添加本地云最初可能会更便宜。混合云理念为初创企业和小型企业提供了获得竞争优势的能力。混合云涉及使用各种公共云和本地私有云。降低成本通常是主要目标，但企业也可以从灵活的 IT 基础架构和可扩展性优势中获益。
可用于在公共云和私有云中工作的工具有可能在处理数字项目时最大限度地提高效率。在私有云和公共云之间分散工作负载为企业提供了更大的灵活性，并提供了更多使用数据的方式。
Hadoop 是一种开源（免费）且流行的软件框架，旨在处理大量数据，并且是数据架构中的常见组件。但是，Hadoop 可能难以安装、配置和支持。各种公共云，例如 Google Cloud、Microsoft Azure 或 Amazon AWS 可以简化对 Hadoop 系统的访问，并且可以大大减少与在本地系统中实施 Hadoop 相关的时间、成本和困难。
大多数主要的云提供商通常会提供几个月的免费服务，让新手学习该系统。此外，公共云提供商还提供流媒体和消息传递、机器学习平台、数据仓库和生产力工具。总体而言，这些公共云优势促使许多企业追求云采用。
数据架构的未来
持续智能、可解释的人工智能和增强分析是当前数据架构中的热门话题。持续智能和可解释的人工智能都使用人工智能，而增强分析使用机器学习。这些工具提高了速度、生产力和理解力。
分析半结构化和非结构化数据的能力将在未来几年显着提高。视频、文本和其他媒体模式将需要新的建筑形式，以及分析这些媒体的新技术。例如，许多营销部门正在寻找使用 Twitter、Facebook 和 YouTube 上的帖子来研究情绪和品牌问题的方法。
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