无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以保证为大数据分析工作提供一个有效的框架。在开始一个大数据项目之前，去审视项目所要承担的新数据需求的更大图景显得尤为关键。下面武汉金信润天小编和大家一起来检视这几个需要加以考量的因素。
数据准确性
数据仓库与数据集成和数据质量工具一起，能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，特别是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据质量标准以及对它们进行升级以处理那些更大、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是至关重要的。
存储适用
数据仓储的一个核心要求是处理和存储大数据集的能力。但并不是所有数据仓库在这方面都满足要求。一些是针对复杂查询处理进行优化，而其他的则并非如此。对于一个希望获取并分析大数据的组织来说，光有存储容量是不够的;而重要的部分在于将数据置于何处才是最佳的，这样数据就可以转化为有用信息并为所利用。
查询性能
大数据分析依赖于及时处理和查询复杂数据的能力。
稳定性
随着许多组织中数据量和数据种类的增长，大数据平台的建立需要有对未来的考量。必须提前考虑和求证正在进行评估的大数据技术是否能够进行扩展，以达到不断向前发展的需求所要求的级别。这便超出了存储容量的范畴，将性能也包含了进来，对那些从社交网络，传感器，系统日志文件以及其他非事务。
这些都是大数据一些需要权衡的因素，那么大数据这块具体如何操作，小编了解到，在武汉金信润天就可以学到大数据的体系知识，包括了大数据等等在内的知识。目前各大企业都需要这方面的人才，也是在大数据这块人才短缺，学习大数据的知识，武汉金信润天。
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