作為大數(shù)據(jù)存儲問題的解決方案，NoSQL 倍受贊譽。由于存儲方面的限制以及缺乏靈活性的流程，SQL 以及其他常見關(guān)系數(shù)據(jù)庫無法處理非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)。而 NoSQL 則倍受支持者的廣泛贊譽，因為它可以存儲無限量的數(shù)據(jù)，并能處理不斷變化的數(shù)據(jù)架構(gòu)。但 NoSQL 并不能替代以前的分析技術(shù)。它是一款附加工具，專門處理新型數(shù)據(jù)所帶來的新問題。

 

以往，您不得不選擇在某一時間對企業(yè)至關(guān)重要的數(shù)據(jù)，并舍棄其余數(shù)據(jù)。而如今，各家企業(yè)均不希望舍棄大數(shù)據(jù)，因為這些大數(shù)據(jù)可能會在日后很有價值。利用 NoSQL，您便可以經(jīng)濟高效地存儲所有數(shù)據(jù)，以供將來使用。

 

缺乏靈活性也是一個問題。在典型數(shù)據(jù)庫體系架構(gòu)下，很難更改數(shù)據(jù)架構(gòu)。如果發(fā)生意外變更，或者需要重新對數(shù)據(jù)模式進行排序，則系統(tǒng)可能會發(fā)生中斷，并且問題可能會對下游產(chǎn)生影響。而使用 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，則無論架構(gòu)如何，您均可注入數(shù)據(jù)。

 

請按照下面三步進行操作，進一步展現(xiàn)大數(shù)據(jù)的價值：

 

1.了解數(shù)據(jù)。通常，您掌握有大量數(shù)據(jù)，而在這些數(shù)據(jù)中，有些是您所需的，而另一些則對您毫無用處。如果數(shù)據(jù)來自不同的來源，您仍需要了解數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。“讀取時架構(gòu)”技術(shù)并不意味著您無需了解數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。相反，您必須確定并修復兩個或更多文檔或數(shù)據(jù)集之間的嵌套或聯(lián)接關(guān)系。這時，對于分析至關(guān)重要的屬性應盡可能地符合標準，才能獲得有效的初始結(jié)果。

 

2.處理數(shù)據(jù)。接下來，使用具有 NoSQL 數(shù)據(jù)庫或 Hadoop 處理能力的系統(tǒng)來分析您的數(shù)據(jù)。通過篩選您的綜合數(shù)據(jù)，并從中挖掘價值。在注入并關(guān)聯(lián)相關(guān)數(shù)據(jù)后，盡早確定該數(shù)據(jù)在分析中的用途。如果數(shù)據(jù)研究人員認為數(shù)據(jù)沒有用處，則您就不需要在數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化、清理和準備環(huán)節(jié)上浪費時間。如果該數(shù)據(jù)無法解決您的問題，請?zhí)^第 3 步，并返回第 1 步，了解新的數(shù)據(jù)集。但是，請保留已有數(shù)據(jù)，因為它可能會在日后用到。

 

3.轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。如果您認為數(shù)據(jù)有用，請對數(shù)據(jù)進行準備，以便進行深入處理，并由數(shù)據(jù)研究人員之外的更多分析人員使用。如果您采用手動編碼方式進行必要的轉(zhuǎn)換、標準化和清理工作，則此方法通常速度緩慢，并且不能長久使用。應使用一種工具來處理不同的數(shù)據(jù)源，其中包括復雜數(shù)據(jù)以及來自 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。然后，將它們轉(zhuǎn)換為可供用戶閱讀的有用信息。

 

這就像淘金。為了找到一盎司的黃金，您必須挖掘數(shù)噸礦土。只要您具有一部強大的引擎，能夠篩選掉沒有用的“渣土”，并能不斷創(chuàng)造性地發(fā)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務問題，您就能找到有價值的“黃金”。