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模板网站制作时间,建设网站需要具备什么条件,cms建设网站,网站主持人大数据组织挑战与关联数据统一模型解析 1. 大数据组织挑战概述 大数据组织挑战主要分为两个方面：一是为数据集提供结构良好且组织有序的元数据；二是对数据集本身进行结构化和组织。在大数据环境下，我们需要从可用资源中捕获正确的元素。 2. 外部数据集成 寻找集成结构化…大数据组织挑战与关联数据统一模型解析1. 大数据组织挑战概述大数据组织挑战主要分为两个方面：一是为数据集提供结构良好且组织有序的元数据；二是对数据集本身进行结构化和组织。在大数据环境下，我们需要从可用资源中捕获正确的元素。2. 外部数据集成寻找集成结构化和非结构化信息的最佳方法是当前的研究热点。早在 2002 年就开始考虑为数据仓库提供外部信息，并提出使用 RDF 来表示文本文档和数据仓库配置文件的元数据。数据仓库解决了以统一方式访问多个独立数据源的问题，使数据能够从中央存储库进行收集、组织和访问。而如今，数据分析师对访问组织外部数据的需求日益增长，主要驱动因素包括数据量的增加、跨数据集链接技术的发展以及集成结构化和非结构化数据的需求。网络上大量免费可用的开放数据，包括结构化和非结构化数据，被称为“广泛数据”。对于广泛数据，重要的是链接元数据而非数据本身，因为在广泛数据中，多样性比规模更为重要，数据量问题可通过分布式技术解决，而多样性则是大数据面临的真正挑战。Hendler 提出了一种处理广泛数据的方法——DIVE：-发现（Discovery）：企业内部的数据搜索就很复杂，在网络上搜索则更难。可使用各种轻量级元数据支持数据集发现，简单的发现方法是分面搜索，如按主题、位置、日期、数据集格式等。更复杂的搜索应涉及联合目录、关键词含义的相似性以及特定领域元数据的开发。-集成（Integration）：数据集通常是独立创建的，在企业环境中，需要语义来创建数据混搭，有时还需要额外的数据集来集成其他数据。使用