Die Vor- und Nachteile verschiedener Dateiformate für die Datenlieferung

Die Menge an Daten, die Unternehmen sammeln, speichern und verarbeiten, hat um ein Vielfaches zugenommen, ebenso wie die Komplexität, die mit der Datenverarbeitung und dem Datenmanagement verbunden ist. Diese Situation erfordert einfachere und zuverlässigere Lösungen für die Big-Data-Anforderungen von Unternehmen und die Standardisierung der Dateiformate für die Datenbereitstellung.

Sofern Sie keine bestimmte Anforderung haben, bei der ein bestimmter Dateityp einem anderen vorgezogen wird, könnten Sie leicht durch die verschiedenen verfügbaren Optionen verwirrt werden. In diesem Beitrag würden wir die Vor- und Nachteile der verschiedenen Datenbereitstellungsformate entmystifizieren.

Dateiformate für die Datenbereitstellung

1. CSV-Datei

CSV ist ein Datenformat mit flacher Struktur, das nur für kleine Anwendungen ideal ist. Im Vergleich zu XML und JSON erfordert CSV weniger technische Kenntnisse und kann mit den meisten Anwendungen aufgerufen werden. Der Nachteil der Verwendung von CSV besteht darin, dass die Codierung in der Anwendung eingestellt werden muss, die die Datei verarbeitet, damit alle Zeichen richtig angezeigt werden. CSV wird nicht für umfangreiche und komplexe Datenprojekte empfohlen.

2. JSON

JSON ist ein sehr flexibles Datenformat, das die verschachtelte Struktur unterstützt, was bedeutet, dass Ihre Datenpunkte mehrere Unterkategorien haben können. Die Handhabung des JSON-Formats erfordert im Vergleich zu seinen Gegenstücken etwas weniger Rechenleistung und ist außerdem leichtgewichtig. Der einzige Nachteil ist, dass ein Parser programmiert werden muss, um auf die Daten in einer JSON-Datei zuzugreifen, was möglicherweise technische Arbeit erfordert. JSON ist das empfohlene Datenformat für komplexe und umfangreiche Anwendungen.

3. XML

Abgesehen von einer etwas höheren Anforderung an die Rechenleistung ist XML in vielerlei Hinsicht JSON ähnlich. Es unterstützt verschachtelte Strukturen wie JSON und ist das beliebteste Datenformat im Web. Wenn Sie die Daten für webbezogene Projekte verwenden, kann XML hervorragend geeignet sein.

4. MS-Excel

MS Excel ist kein geeignetes Datenformat für ernsthafte Big-Data-Projekte und wird nicht als Teil unserer Lösungen angeboten. Sie können mehr darüber lesen, warum MS Excel nicht gut für Datenprojekte geeignet ist.

Arten der Datenbereitstellung

1. Dropbox

Dropbox ist ein verbraucherorientierter Dienst, der extrem einfach zu bedienen ist. Die Speicherkapazität ist jedoch begrenzt und möglicherweise keine gute Option, wenn Sie große Datenmengen erwarten.

2. Schachtel

Box funktioniert ähnlich wie Dropbox und kann eine geeignete Lösung sein, wenn das erwartete Datenvolumen nicht sehr hoch ist. Es ist auch benutzerfreundlich und kann besonders gut sein, wenn Sie mit AWS und Microsoft Azure nicht vertraut sind.

3. PromptCloud-API

Wir liefern die Daten über unsere eigene API als kostenlose Option für den Zugriff auf die Daten. Das Abrufen der Daten aus der API würde einige technische Fähigkeiten erfordern, ist aber eine ideale Option, wenn Sie eine Anwendung zum Extrahieren von Daten erstellen können, sobald diese verfügbar sind. Wenn Ihre Daten jedoch Dateien wie Bilder oder PDFs enthalten, kann die API nicht verwendet werden und Sie müssten sich für eine Datei-Upload-Option entscheiden.

4. Amazon S3

Amazon S3 ist eine großartige und vielseitige Option für Unternehmen mit komplexen und umfangreichen Datenanforderungen. Aufgrund seiner Robustheit und Sicherheitsfunktionen ist S3 ein idealer Datenbereitstellungsmodus. Wenn Sie jemals Zweifel haben, welchen Liefermodus Sie wählen sollen, ist S3 eine sichere Wahl.

5.FTP

Wir können die Daten auch direkt auf Ihren eigenen FTP-Server pushen. Dieser Bereitstellungsmodus funktioniert wie jede andere Option, aber der Sicherheitsaspekt Ihrer Daten sollte intern gehandhabt werden, und das könnte für viele kleine Unternehmen eine Herausforderung darstellen.

Hinweis: Abgesehen von den oben genannten Bereitstellungsmodi sind wir auch bereit, Daten in Microsoft Azure und Google Cloud hochzuladen.

Zu berücksichtigende Faktoren bei der Auswahl Ihres Datenbereitstellungsformats

1. Kompatibilität mit Ihrem System

Sie sollten die Kompatibilität zwischen Ihrem vorhandenen Big-Data-Analysesystem und dem Bereitstellungsformat und -modus prüfen. Obwohl dies ein Kinderspiel ist, können Kompatibilitätsprobleme zu einem späteren Zeitpunkt dazu führen, dass Sie riesige Datenmengen erneut verarbeiten müssen, was nicht sehr bequem ist und ganz zu schweigen von einer Verschwendung von Zeit, Mühe und Kosten.

2. Flexibilität

Es ist eine gute Idee, sich immer für flexible Datenformate zu entscheiden, da dies mehr Spielraum für Optimierungen lässt, wenn Sie sich entscheiden, Ihr Big-Data-System neu aufzubauen. Einfach ausgedrückt, flexible Formate bieten Ihnen mehr Möglichkeiten im Vergleich zu starren Formaten wie MS Excel, die nur für begrenzte und kleine Projekte geeignet sind.

3. Anforderungen an die Verarbeitungsleistung

Die Anforderungen an die Verarbeitungsleistung variieren je nach Datenformat und Bereitstellungsmodus, für den Sie sich entscheiden. Einige Formate sind etwas ressourcenintensiver als die anderen und Sie können sich für dasjenige entscheiden, das zu Ihrer Rechnung passt.

4. Speicherplatz

Sie sollten eine klare Vorstellung von den Datenmengen haben, die Sie von dem Web-Crawling-Projekt erwarten, und sich für einen Datenbereitstellungsmodus entscheiden, der mit solchen Mengen umgehen kann. Dies hilft Ihnen bei der Auswahl der optimalen Lieferoptionen und hilft, Engpässe zu einem späteren Zeitpunkt zu vermeiden.

Fazit

Die Wahl des richtigen Datenbereitstellungsformats und -modus wirkt sich langfristig auf die Einfachheit der Datenverarbeitung in Ihrem Unternehmen aus. Kompatibilität, Flexibilität, Rechenleistungsanforderungen und Speicherplatz sind einige der entscheidenden Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich für eine Datenbereitstellungsmethode entscheiden. Ihre Bereitstellungsformate bestimmen auch, ob oder wie Sie Ihre Big-Data-Pipeline skalieren können. Die Bewertung verschiedener Datenbereitstellungsformate mit ihren Vor- und Nachteilen hilft Ihnen, die richtige Entscheidung zu treffen, wenn es darum geht, das richtige auszuwählen.