为什么要做大数据分层？秘密就藏在大数据工程师在意的这一点里

让我们抱怨吧。大数据公司必须建立数据仓库。而且，无论是传统行业还是互联网企业，都需要关注数据仓库，而不是说自己在搞大数据。数据仓库更能代表一种管理和使用数据的方式。它是一个完整的理论体系，包括ETL、调度和建模。现在所谓大数据更多的是数据量的增加和工具的更新。相反，两者之间没有冲突，而是更好的结合。

我们之所以要对数据进行分层管理，主要原因之一就是我们要对数据进行分层管理。具体来说，原因如下：

1、为什么要做大数据分层——清晰的数据结构

每个数据层次结构都有其作用域，这使得我们在使用表时更容易定位和理解。

2、为什么要做大数据分层——数据血缘跟踪

简单地说，我们可以理解，我们最终给予业务完整性的是一个可以直接使用的业务表，但是它有很多来源。如果源表出现问题，我们希望能够快速准确地定位问题并明确其危害范围。

3、为什么要做大数据分层——减少重复开发

规范数据分层，开发一些常见的中间层数据，可以减少大量的重复计算。

简化复杂问题。一个复杂的任务分为几个步骤来完成，每一层只处理一个步骤，相对简单易懂。此外，还可以方便地保持数据的准确性。当数据出现问题时，不必修复所有数据，只需从有问题的步骤开始。

4、为什么要做大数据分层——屏蔽原始数据的异常

为了屏蔽服务的影响，不需要改变服务一次，需要重新访问数据。

数据系统中表的依赖性就像导线的流向。我们都希望这是定期和易于管理。

以上就是《为什么要做大数据分层？秘密就藏在大数据工程师在意的这一点里》的全部内容，从文字中我们可以看到，大数据公司必须建立数据仓库。而且，无论是传统行业还是互联网企业，都需要关注数据仓库，而不是说自己在搞大数据，如果你想抓住这些机遇，小编建议大家点击下方资料下载链接。