1. 数据质量：架构设计中使用的数据质量应该是首要考虑因素。基础数据集必须准确、一致和完整，并且它们的来源应该是可信的。
2. 数据安全和隐私：从智能传感器、移动设备和其他来源生成的大数据可能包含敏感信息，应防止未经授权的访问。在设计架构时必须考虑数据安全和隐私。
3.可扩展性：大数据系统的架构设计应该是可扩展的，因为系统产生的数据量会随着时间的推移而增加。
4. 与现有系统集成：大数据系统应该能够与现有的 IT 系统和数据管理工具集成。该体系结构应设计为支持数据交换和数据格式的互操作性。
5.数据分析：架构设计应允许数据分析和可视化。该系统应使用户能够轻松地从大型数据集中获得洞察力，并根据这些洞察力及时采取行动。
6. 性能：大数据系统必须快速执行，尤其是当数据量很大时。系统还应提供实时数据处理和分析，以满足用户的需求。
7. 成本：实施和维护大数据系统的成本可能很高。架构设计应考虑总拥有成本，包括硬件、软件、人员和培训成本。
8. 治理与合规：架构设计应符合数据隐私、安全和保密等方面的相关法规和法律要求。
9. 用户需求：在设计架构时，用户需求应该是一个关键的考虑因素。架构应该满足用户的需求，包括访问数据的能力、分析数据的能力以及跨团队共享数据的能力。
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