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文档简介

-3-数据不再难处理–简化工作流编排为了进一步扩大吸引力，各大云计算供应商推出丰富完整的数据服务，涵盖数据摄取、存储、处理和分析。大部分新的数据驱动应用从一开头就是采纳云技术开发的，AmazonEMR、AzureHDinsight和其他基于云的数据服务器等解决方案正在变得特别流行。

我们来谈谈数据。现在，我们知道数据有不同外形和格式，这是我们从未经受过的。更重要的是，我们现在意识到数据的重要性。学问就是力气。数据已成为您和您的企业蓬勃进展和胜利的强大动力。

然而，胜利不是仅仅取决于收集的数据量，甚至不是其质量打算的。葡萄酒制造商知道，假如不了解如何生产优质葡萄酒，再好的葡萄园也没有任何意义。因此，您可能守着最好的"葡萄园'采摘的数千"桶'数据，却仍旧得不到预期结果业务洞察。

另一个重要方面当然是有得力的工具。大数据项目意味着借助并充分利用整个技术网络来关心收集、存储、处理数据，最终进行分析。这是每一个大数据项目涉及的四个主要步骤，每个步骤都增加了简单程度。

这种简单性随着云计算的引入只会增加。数字时代产生大量数据，需要的自然是更加经济的方案，而不是不断购买越来越多的硬件。

为了进一步扩大吸引力，各大云计算供应商推出丰富完整的数据服务，涵盖数据摄取、存储、处理和分析。大部分新的数据驱动应用从一开头就是采纳云技术开发的，AmazonEMR、AzureHDinsight和其他基于云的数据服务器等解决方案正在变得特别流行。

工具和处理元素越来越多，需要很好地关联并协调运行，以确保数据管道不会中断。

如何实现?简化工作流编排。

您可以试着用脚原来解决这种简单性。很多企业花费大量时间和资源编写维护脚本把一切搞定。但是，您总不会盼望拿着高薪的数据工程师将时间用在运行管道上?这种解决方案如何扩展?您真的能够保证脚本与数据管道统一吗?

通过与许多客户交谈，我了解到采纳脚本没有想的那么好。不仅费用高，甚至会消失更为严峻的后果风险。企业真正需要的是可以协调整个数据管道的牢靠产品无论使用哪种技术。谁也不想要自动化孤岛，而是需要跨不同数据源端到端可视的数据管道。

而且，正如我们所知，唯一不变的是变化，数据驱动项

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