大數據中蘊含的信息能夠幫助企業以更廣的視角來洞察數據，提升企業的決策力。數據驅動型的企業也如雨后春筍般冒出，但是數據驅動型企業看似前景光明，其實面臨著很多挑戰。隨著數據類型的多樣化，數據驅動型企業必須考慮很多新的數據源，比如移動應用程序、全球網站、物聯網的傳感器信息等等。這些新的數據源就要求技術人員要熟悉了解流數據平臺。
流數據平臺的集成、流數據的采集以及流媒體應用的分析，有五個核心屬性是必不可少的。
低延遲：流數據平臺需要從流中獲得數據，并匹配合適的數據源。流媒體數據平臺的關鍵之一就是要有和特定的商業模式或場景匹配的數據采集和近實時分析的能力。當你需要等待數據落到數據倉庫或基于Hadoop的數據湖時，那么流分析的實時性價值就會被降低。尤其是在一些基于位置的應用或者是預測性維護的應用程序中，一旦在數據創建或落地的過程中花費太多的時間，那么就可能會對企業業務有很大的影響，比如錯失重要客戶，甚至會造成極大的經濟損失。
可擴展性：流數據平臺不僅僅是連接兩個在企業防火墻后面的數據源，同時它還需要能夠匹配連接設備的增長速度以及物聯網的發展速度。這也就意味著流數據平臺需要獲得不同來源的大量數據，這些數據包括來自內部和外部以及第三方的數據。
多樣化：流數據平臺不僅僅要支持移動設備、云端，物聯網等等這些“新時代”的數據源，也要支持關系數據庫、數據倉庫和ERP、CRM、SCM等業務應用的“歷史遺留”的數據源。流數據平臺必須與流設備的信息相結合才能夠提高數據洞察的準確性。
集中性：一個核心租戶的流數據平臺的架構是很容易實現的。采用集中式架構的流數據平臺，不僅可以簡化流數據的來源和輸出之間的連接，而且可以提供統一的技術和業務元數據存儲庫，將數據轉換為通用的數據格式。
持久性：數據是否能夠成功落到數據倉庫或基于Hadoop的數據湖中，是考察流數據平臺的關鍵因素。這里指的不僅僅是流數據的采集和分析，還包括歷史數據的處理分析，包括基于模式的策略規則、基于流數據分析處理的聚類分析。
以上五個核心屬性是建立流數據平臺的基礎，數據驅動型企業要想有長足的發展，那么一個功能完整、架構強大的流數據平臺是必不可少的。
原文出處：http://www.infoworld.com/article/3095450/big-data/five-core-attributes-of-a-streaming-data-platform.html
京公網安備 11010502049343號