安全性是大数据 生态系统的另

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一个重要方面，如果没有安全性，组织可能会遭受巨大损失。 相关阅读： 精心设计的数据湖架构是什么样的 Integrate.ioIntegrate.io 现代数据团队的统一堆栈 与解决方案工程师一起获得个性化平台演示和 30 分钟问答环节 公司电子邮件地址 数据湖变成数据沼泽——好还是坏？ 缺乏治理和糟糕的数据质量使数据湖变成了沼泽。数据沼泽由结构不规则、缺少元数据信息且来源难以置信的数据组成。此类数据不可信，这就是为什么数据沼泽对组织造成的弊大于利。 数据沼泽实际上毫无用处，因为数据科学家和分析师无法将它们用于分析工具、可视化或人工智能——不准确的数据会产生不可靠的结果和见解。数据沼泽的任何输出都会将企业引向错误的方向。


此外，由于建立数据湖需要付出金钱成本，因此数据沼泽会导致财务损失。 阅读更多： 将您的数据湖变成数据沼泽 构建数据湖和克服挑战的最佳实践 数据湖设计应遵循正确的实践，以确保生产力和积 巴林电话号码列表 极的成果。下面讨论其中一些做法。 数据治理 在涉足大数据领域之前，请先纠正您的内部工作流程和管道。组织可以通过识别数据摄取点并优化和重组SQL查询以获得更好的ETL管道来实现这一点。重组内部工作流程将允许您收集所有相关信息（例如元数据），并在整个组织中维护均匀的数据结构。相同的原理可以应用于收集非结构化和半结构化数据的接触点。 组织还可以致力于识别和消除数据孤岛，以提高数据集成和质量。



隐私 数据隐私对于处理一般客户数据、医疗保健或财务记录的组织至关重要。在将此类记录转储到数据湖之前，请确保所有必要的详细信息均已去识别化或跳过。 安全 为了避免网络事故，请致力于构建数据安全基础设施。这可能需要聘请训练有素的网络安全专家，并增加云安全工具的成本，但投资是值得的。在提供湖泊访问权限的同时，确保相关方只能访问所需的数据。 开发运营 DevOps 程序有助于为数据湖建立可靠的工作流程。定义将哪些数据放入湖中以及通过什么渠道放入湖中至关重要。这将创建强大的管道，承载准确、可信和完整的信息，并确保这些指标在未来得到维护。 自动化 企业数据的收集速度如此之快，以至于执行手动转储操作是不可行的。