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字号+ 作者:微辰云 来源:微辰云 2021-06-10 05:57 我要评论( )

了解我们收集的数据是至关重要的,它使我们能够确定趋势,并发现有关我们世界的答案。然而,我们数据中的故事常常不为人知。大型数据集由于其规模、安全限制和复杂性,很难在研究社区之间共享。即使用户可以访问这些数据集,查询它们所需的工具通常也需要

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了解我们收集的数据是至关重要的,它使我们能够确定趋势,并发现有关我们世界的答案。然而,我们数据中的故事常常不为人知。大型数据集由于其规模、安全限制和复杂性,返利折扣,很难在研究社区之间共享。即使用户可以访问这些数据集,查询它们所需的工具通常也需要深厚的技术知识。这就是为什么Redivis与Google Cloud合作,成都大数据,帮助使高等教育机构的研究数据更易于分析和访问。

Redivis的使命是创建一个无摩擦的"数据共享空间"——研究人员可以在这里发现、请求访问和查询大型数据集,以支持他们的研究。为了实现这一目标,Redivis开始重新思考传统的数据分发过程。

使数据更易访问的挑战

Redivis刚开始时,他们的团队采访了几十名研究人员,以了解他们最大的问题。大多数研究人员表示,找到新的数据集有多困难,在知道数据集所包含的信息是否对他们的研究有用之前,通常需要多少步骤来访问和处理数据。此外,数据管理员希望他们的数据集得到利用,但往往担心数据安全。

存储大量敏感数据需要正确的安全控制。为了确保数据的安全,Redivis开发了一个透明的分层数据访问系统。研究人员可以要求单独访问数据集的文档、变量、样本和完整数据,这样他们就可以评估数据集的可用性,而无需提交访问应用程序。此外,管理员可以根据他们的访问级别设置研究人员如何使用和组合不同数据集的规则。

Redivis在Google Cloud的安全基础设施上构建了他们的平台,允许公司加密数据、管理安全密钥,并通过可用的操作和物理安全层帮助保护数据集。结合详细的审计日志(由谷歌云日志支持)和强大的应用程序级安全控制,物联网技术及应用,Redivis能够让数据所有者放心,他们的数据只能在允许的情况下访问和使用。

共享数据以构建更引人注目的故事

当我们加入多个数据源时,我们可以发现一个更完整的故事,例如在检查环境条件的情况下。通过结合历史火灾数据、空气质量数据和人口健康结果,研究人员能够提供政策指导,以保护最危险的人群。然而,如果数据集保持分离,我们很可能无法洞察这些事件对彼此的影响。借助云存储和BigQuery等云解决方案,Redivis找到了在Big Query中托管的公共数据集和私有数据集之间安全连接数据的方法,为研究人员提供了丰富的见解。

使用云存储,Redivis使管理员可以轻松地将大量数据上传到平台。这些数据记录随后存储在BigQuery中,BigQuery是Google云的无服务器、可扩展的数据仓库。当研究人员使用Redivis探索他们的数据时,他们可以很容易地看到他们需要采取什么步骤来请求访问现有的记录。一旦授权,大淘客app,用户就可以使用SQL查询数据,而不需要了解数据库语言。这将为用户提供可管理的数据子集,这些数据子集可以在当前研究的背景下进行分析。最后,淘客app制作,研究人员可以将大量的分析工具集成到这个数据管道中。利用BigQuery的一键式将数据导出到Google的data Studio的能力,Redivis能够创建交互式数据可视化,并通过Python和R客户端与笔记本环境集成。

通过BigQuery管理基础设施需求,Redivis扩展到数PB的数据,1,比以前的万亿字节大1000倍,而不需要额外的基础设施工作负载。最重要的是,BigQuery的计算体系结构支持对来自公共数据集和受限数据集的数十亿条记录进行实时分析,开启了发现见解的新途径。"研究人员经常来找我说,曾经花了几个小时的查询是以秒为单位执行的,"Redivis首席执行官伊恩马修斯(ianmathews)说人们只能想象,在理解新数据集和探索新假设方面,这是多么具有变革性。"

数据可访问性的未来

随着越来越多的学术机构和研究人员加入Redivis,他们将继续找出在数据驱动的研究过程的每一步中尽量减少摩擦的方法。

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