1.传统方式一般是以单表数据交换作为单位进行作业开发,随着企业中数据库以及表的增多这种方式的开发效率低下、容易出错。整库数据交换时工作量巨大。
2. 传统方式下开发交换模型只能手工一个一个进行,任务多、易出错。需要一种能够在同一种业务下批量进行开发的模式。
3. 在进行实时数据同步时需要许多额外的操作配合才能完成,过程复杂,对人员技术要求高。
4. 在进行PB级数据交换时传统交换方式效率较低,需要很长时间才能完成。
5. 传统的数据交换工具不具备业务化的开发能力,遇到相同的数据交换需求需要重头开发。
6. 在安全保障上传统的方式是手工编写加密、脱敏的脚本来实现
7. 进行跨区域数据同步时需要多种技术配合,实现方案复杂。
关于企业数据交换面临的挑战有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。