什麼是資料最佳化？
資料最佳化是改善資料品質以最大限度發揮其預期用途的過程。現代組織從數千個來源收集資料，將其用於 AI、分析和資料驅動的決策。資料最佳化涉及排序和清理資料，以移除備援、不一致性和其他錯誤。該技術可確保資訊相關、有意義且全面，從而進行高品質分析。
資料最佳化有哪些優勢？
資料最佳化是實現分析準確性、資源效率和成本降低的重要功能。
高效利用資源
資料的處理需要儲存、運算和記憶體資源。套用資料最佳化技術時，基礎資料需要較少的儲存空間，並且資料處理需要較少的資源。有效降低成本以提升效率。
進階分析功能
進階分析 (包括機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI)) 需要超越傳統商業智慧 (BI) 的資料洞察。在最佳化資料時產生的高品質、高度可存取且有組織的資料有助於實作更進階的資料分析技術。
最大化資料使用率
資料最佳化透過改善資料可存取性、可用性和資料效率來最大化資料使用率。移除備援、不一致性和錯誤有助於改善資料使用率，同時擴展資料的內部和外部使用案例。
支援經濟高效的可擴展性
經濟高效的資料可擴展性包括增加資料量，同時不會對容納更大規模資料量所需的資源產生重要影響。透過實作資料最佳化，不僅可將儲存和處理成本降至最低，而且隨著大數據資料量的增長，儲存和運算資源也會降至最低。隨需運算和適當大小執行個體等雲端技術可進一步降低大數據處理的成本。
最佳資料化有哪些關鍵技術？
資料最佳化是指許多不同的最佳化策略，每種策略都可以組合以提高效率。
儲存最佳化
儲存最佳化是資料最佳化的關鍵技術，因為它可能會大幅影響效率、成本和效能。最佳化資料儲存中使用的技術包括索引、區塊儲存和分層儲存。
索引
索引使用中繼資料來實現更快的資料擷取，從而縮短資料查詢時間。
區塊儲存
區塊儲存將原始資料分割為大小相同的區塊，這些區塊可以跨媒體儲存，從而最大限度提升擷取效率。
分層儲存
分層儲存根據特定規則和程序將資料分佈到多種儲存類型，從而最佳化大數據效率。例如，頻繁存取的資料可儲存在高效能固態硬碟 (SSD) 上，而較少使用的資料可以儲存在較緩慢、更低成本的儲存上，例如硬碟 (HDD)。
品質最佳化
品質最佳化包括驗證資料一致性、識別錯誤並確保資料的最新狀態。可使用許多精密的資料品質工具來協助最佳化過程。最佳化資料品質的技術包括標準化、重複資料刪除和驗證。
最大化資料品質涉及：
- 利用資料轉換，將各種來源的不同格式資料合併為標準化的形式。
- 確保資料集中沒有重複項目。
- 透過刪除不完整的資料或填充資料以實現完整性，確保資料保持完整且格式正確。
例如，電話號碼應由 10 位數字組成，並且不包括其他字元。
處理最佳化
處理最佳化技術包括平行處理、效率最佳化演算法和快取策略。
平行處理將資料處理任務分佈到多個 CPU 中，從而大幅縮短運算時間。並非使用通用的演算法，而是可使用根據特定資料任務量身打造的演算法來降低 CPU 負載並加速資料處理。
快取技術將頻繁使用的資料儲存在最快的可用記憶體中，以最大限度地減少擷取時間。
查詢最佳化
查詢最佳化利用多種資料庫技術來提高資料擷取期間的速度、效率和資源使用率。視資料庫類型而定，查詢最佳化技術包括以下內容：
- 索引使用中繼資料來實現更快速的擷取
- 選擇性篩選僅從資料庫中擷取必要的資料列
- 資料欄投影僅從資料庫中擷取必要的資料欄
- 查詢快取將頻繁使用的查詢儲存在快速記憶體中
- 平行查詢會在多個 CPU 之間分佈查詢任務
- 分區將大型資料庫資料表分割成較小的查詢特定資料表
治理最佳化
資料治理最佳化可確保資料以有效的方式滿足所有安全和法規要求。這種類型的資料最佳化始於建立可擴展且安全的合規政策、程序和架構。
資料治理最佳化可能涉及以下工具和技術：
- 自動化合規工具，可強制執行法律合規
- 資料生命週期管理自動化，可自動化資料建立、保留、封存和刪除
- 資料品質架構，可進行自動化的資料品質檢查
- 角色型存取控制 (RBAC)，可限制對授權使用者的存取
- 用於資料管理政策和程序的集中式治理平台
- 培訓和意識計劃，以教育利害關係人相關政策和最佳實務
組織如何實作資料最佳化？
資料最佳化程序需要規劃策略、遵守內部政策以及持續改善。
在實作資料最佳化技術之前，組織應評估其目前的資料、程序和技術。從中，您可以確定新目標和關鍵績效指標 (KPI)，以此識別適當的資料最佳化技術以及證明可衡量結果的方式。
建立資料治理
開發資料治理架構是資料最佳化的第一步。資料治理包含確保資料處於適當狀態以支援業務計劃和營運的程序與政策。資料治理決定資料使用的角色、責任和標準。
透過使用資料治理架構最佳化資料，組織可以受益於提升的可用性、可擴展性、風險緩解、利害關係人協調以及合規。
實作資料即產品方法
資料即產品 (DaaP) 方法使用與商業產品相同的管理技術來處理內部資料。DaaP 包括清晰的產品擁有者、明確定義的職責、核准的資料廠商、已建立的標準、已建立的設計模式、全面的文件、良好定義的資料集和數位記錄，以及整個資料生命週期的穩健治理結構。
這種系統化的資料管理方法可透過高品質、易於存取的 DaaP，為內部和外部使用者提供資料最佳化。
設定資料編目
資料型錄會列出組織收集和處理的所有資料，並將其儲存在一個位置：資料型錄。設定資料型錄可讓資料更容易存取和探索，從而協助實現資料最佳化。
設定資料編目可減少資料備援、促進協作、增強可擴展性並實現自動化。強制執行中繼資料標準時，資料型錄也會改善資料品質。
整合您的資料
資料最佳化的關鍵原則之一是可存取性。讓任何資料可存取的最快速、最簡單、最經濟高效的方法是將資料移至雲端中的集中位置。移轉至雲端式資料湖倉儲可將資料湖的靈活性與資料倉儲的資料分析功能相結合。
資料湖倉儲的優勢包括統一的資料存取、可擴展性、增強的協作、互通性和高效率的資源使用。
設定自動化
為協助實作資料最佳化技術，最佳化程序的幾乎每個方面都可以使用合適的資料最佳化工具來實現自動化。根據您的特定使用案例和所需的最佳化技術選取合適的資料最佳化工具。
自動化工具可用於進行跨整合和 ETL、資料品質和清理、治理和編目、儲存和壓縮、資料處理、工作流程自動化和協同運作以及資料庫和查詢最佳化的資料最佳化。
確保可擴展性
使用可擴展的資源可確保組織取得許多資料最佳化技術帶來的資源效率優勢。雲端式資料儲存、處理和分析可藉助適當大小的執行個體和隨需處理，協助強制執行資料最佳化中的可擴展性。
AWS 如何支援您的資料最佳化工作？
Analytics on AWS 針對每種資料最佳化要求提供全面的功能集。從最佳化資料處理和 SQL 資料分析到串流、搜尋和商業智慧，AWS 提供無與倫比的價格效能和可擴展性，並且內建治理功能。選擇針對特定工作負載最佳化的專門打造服務，或使用 Amazon SageMaker 簡化、管理和最佳化資料與 AI 工作流程。
例如，您可以使用以下服務：
- Amazon Athena、Amazon EMR 和 AWS Glue，可分析、準備和整合用於分析與 AI 的資料。
- Amazon Data Firehose 和 Amazon Kinesis，可建置、擴展和操作即時串流資料管道，而不會增加資料儲存基礎設施管理的負擔。
- Amazon DataZone 和 Amazon SageMaker Catalogue，可記載、探索、分享和治理儲存在 AWS、內部部署與第三方來源之間的資料。
- Amazon Redshift 和 Amazon S3 資料湖，可存取、分析和最佳化資料湖倉儲、資料倉儲與資料湖中的資料。
立即建立免費帳戶，開始在 AWS 上進行資料最佳化。