数据池实现传统数据分析技术的突破

mavisfine

在传统的数据分析下，有一个很难突破的难点就是数据孤岛的问题，企业内部的数据很多，但是之间的相关性怎么建立起来，怎么实现这些数据之间的关系，将这些数据进行统一的使用，是各个部门各自为政还是技术部门单打独斗，这些问题都是因为数据孤岛的存在难以解决的问题。

随着数据分析技术的不断发展，例如Hadoop一样的分布式处理技术的发展，帮助企业解决了数据孤岛的问题，大数据环境下的数据分析技术表现的更加的卓越。但是同时也存在一个问题，这样的分布式处理技术不能被所有的用户使用，想要向普通用户或者是企业的领导者来解释这样的分布式处理技术也不是一件简单的事情。

数据池是一个什么样的概念，就是一个集中处理所有数据的大池子，各种各样的渠道的得来数据都被存储在这样的一个数据池中，如果不同渠道的数据是水源的话，那么数据池就可以吸收各个方向来的水源，依托数据池的概念，分布式的数据分析处理技术就可以直接将一系列的不管是结构化的数据还是非结构化的数据都存储在数据池中。例如对于电子商务行业来说，不管是网络的点击量还会访客的数量以及评价的内容等等都是可以被实现存储的。

数据池的出现满足了大数据环境下，数据分析技术对于数据存储的需求，数据孤岛的限制被打破，在使用者进行数据分析的过程中，随时可以提取相关的数据，得到想要的数据结果。大数据技术的最终发展目标是实现终端用户的使用，怎么从数据池中提取数据的价值，也是现在分布式数据处理技术面临的问题。数据池的概念不断在发展，但是现在也只是一个模糊的架构，很多企业也只是在尝试数据池的建设，在实际的应用中，想要搭建起成熟的数据池的架构还需要一定的时间。

随着数据量的不断增加，数据分析技术的不断发展，作为一项数据分析技术，不管是数据池还是数据分析技术本身都要在不断应用过程中得到发展。

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