真正的4對非結構化數據

進步的強大的大數據處理平台和算法來分析日益龐大而複雜的數據集的能力。Beplay体育安卓版本這遠遠超出結構化和半結構化數據集兼容數據倉庫,如有相當大的商業價值實現從非結構化數據分析。

為什麼組織需要處理非結構化數據的能力呢

非結構化數據的數量和多樣性還在繼續增長。非結構化數據之間的共享70%和90%產生的所有數據。它的增長估計60%同比總計數百zetabytes的數據。雖然它肯定是有價值的管理這些數據的存儲和訪問雲數據倉庫,大部分的價值來自於自定義處理非結構化數據為特定的用例。

用例分析非結構化數據

最廣為人知的例子非結構化數據分析來自於醫療和汽車領域。非結構化的醫療數據的價值是顯而易見的:生命保存通過深入了解人體成像數據為例。然而,在其他行業,也有很多實際用例情緒等非結構化數據分析、預測分析和實時決策。當然,沒有限製的數據類型:圖像、音頻和文本都可能包含有價值的信息。

在磚上,任何類型的數據可以以一種有意義的方式處理,而無需移動或複製數據,如最近的本地機器學習庫支持。這允許我們的客戶包括所有屬性的非結構化數beplay体育app下载地址據——從社交媒體文章和元數據目錄圖片——在他們的分析和模型。

這給我們帶來了真正的4對非結構化數據:價值,價值,價值,價值。這裏,我們策劃了一組示例用例基於非結構化數據從不同的行業,隨著獲得商業價值。

處理非結構化數據的數據磚Lakehouse平台Beplay体育安卓版本

大多數用例基於非結構化數據遵循類似的計算模式。結構化數據的分析和建模相比,它通常需要有一個相對深刻的特征提取步驟前這樣的建模。換句話說,非結構化數據需要構建。但除此之外,沒有根本區別而簡陋的機器學習。

磚Lakehouse平台Beplay体育安卓版本本機可以處理非結構化數據,如數據可攝入相同的方式(半)結構化數據。這裏,我們按照圖案架構逐步細化到原始數據的可消費的形式:

• 磚毫升運行時創建一個集群的有關Python庫特征提取和機器學習可以在司機和工人節點。
• 接數據文件雲存儲在一個批處理或流攝取方案和附加到青銅(也稱為“原始”)三角洲表。
• 利用Apache火花的™分布式處理能力通過並行集群工人進行特征提取,並將這些特性與其他數據集包含額外的信息,需要有意義的建模和分析。由此產生的數據集通常存儲在一個銀δ表。
• 銀表現在包含的特性和目標變量(s),可以使用機器學習算法訓練模型的任務,如語音識別、圖像分類、自然語言處理或任何上述用例。通常,這些推理結果提取(即新數據文件。,除了數據用於模型訓練)和存儲在金色的表。

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