1. Qualidade dos Dados: A qualidade dos dados usados no projeto de arquitetura deve ser uma consideração primária. Os conjuntos de dados subjacentes devem ser precisos, consistentes e completos, e as fontes das quais são derivados devem ser confiáveis.
2. Segurança e privacidade de dados: Big data gerado a partir de sensores inteligentes, dispositivos móveis e outras fontes podem conter informações confidenciais e devem ser protegidos contra acesso não autorizado. A segurança e a privacidade dos dados devem ser levadas em consideração ao projetar a arquitetura.
3. Escalabilidade: O projeto arquitetônico de sistemas de big data deve ser escalável, pois a quantidade de dados gerados pelo sistema aumentará com o tempo.
4. Integração com sistemas existentes: Os sistemas de big data devem ser capazes de se integrar com sistemas de TI existentes e ferramentas de gerenciamento de dados. A arquitetura deve ser projetada para suportar a troca de dados e a interoperabilidade dos formatos de dados.
5. Análise de dados: O projeto da arquitetura deve permitir a análise e visualização dos dados. O sistema deve facilitar para os usuários obter insights de grandes conjuntos de dados e tomar ações oportunas a partir desses insights.
6. Desempenho: Os sistemas de big data devem ser executados rapidamente, especialmente quando os volumes de dados são grandes. O sistema também deve fornecer processamento e análise de dados em tempo real para atender às necessidades dos usuários.
7. Custo: O custo de implementação e manutenção de sistemas de big data pode ser alto. O projeto de arquitetura deve considerar o custo total de propriedade, incluindo custos de hardware, software, pessoal e treinamento.
8. Governança e Conformidade: O projeto de arquitetura deve cumprir os requisitos regulatórios e legais relevantes em áreas como privacidade de dados, segurança e confidencialidade.
9. Requisitos do usuário: Os requisitos do usuário devem ser uma consideração importante ao projetar a arquitetura. A arquitetura deve atender às necessidades dos usuários, incluindo a capacidade de acessar dados, analisar dados e compartilhar dados entre as equipes.
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