Wyzwania związane z Big Data Analytics

Dane są dziś bardzo cennym zasobem na świecie. Ekonomika danych opiera się na założeniu, że wartość danych można wyodrębnić za pomocą analityki. Chociaż duże zbiory danych i analizy wciąż znajdują się w początkowej fazie wzrostu, ich znaczenia nie można przecenić. W miarę, jak duże zbiory danych zaczynają się rozszerzać i rozwijać, znaczenie analizy dużych zbiorów danych będzie nadal rosło w życiu codziennym, zarówno osobistym, jak i biznesowym. Ponadto rozmiar i objętość danych rośnie każdego dnia, dlatego ważne jest, aby zająć się sposobem, w jaki duże dane są adresowane każdego dnia. tutaj omówimy Wyzwania związane z Big Data Analytics.

Według przeprowadzonych badań wiele firm otwiera się na korzystanie z analityki dużych zbiorów danych w ich codziennym funkcjonowaniu. Wraz ze wzrostem popularności analityki Big Data, oczywiste jest, że inwestowanie w to medium jest tym, co zapewni przyszły rozwój firm i marek.

Kluczem do tworzenia wartości danych jest Big Data Analytics i dlatego ważne jest, aby skupić się na tym aspekcie analizy. Wiele firm stosuje różne metody, aby wykorzystywać analitykę Big Data i nie ma magicznego rozwiązania, aby skutecznie ją wdrożyć. Chociaż dane są ważne, jeszcze ważniejszy jest proces, dzięki któremu firmy mogą uzyskać wgląd dzięki ich pomocy. Uzyskanie wglądu w dane jest celem analizy dużych zbiorów danych, dlatego też inwestowanie w system, który może dostarczyć te dane, jest niezwykle ważne i ważne. Skuteczne wdrożenie analizy dużych zbiorów danych wymaga zatem połączenia umiejętności, ludzi i procesów, które mogą pracować w doskonałej synchronizacji ze sobą.

Obecnie firmy rozwijają się w szybkim tempie, podobnie jak postępy w zakresie dużych technologii. Oznacza to, że marki muszą być gotowe do pilotowania i przyjmowania dużych zbiorów danych w taki sposób, aby stały się integralnym aspektem infrastruktury zarządzania informacjami i analizy. Dzięki niesamowitemu potencjałowi, duże zbiory danych stają się dziś wyłaniającą się siłą zakłócającą, która może stać się kolejną wielką rzeczą w dziedzinie zintegrowanej analizy, zmieniając w ten sposób sposób, w jaki marki i firmy wykonują swoje obowiązki na różnych etapach i w różnych gospodarkach.

Z wielkim potencjałem i możliwościami wiążą się jednak wielkie wyzwania i przeszkody. Oznacza to, że firmy muszą być w stanie rozwiązać wszystkie przedmiotowe przeszkody, aby móc uwolnić pełny potencjał analizy dużych zbiorów danych i związanych z nią dziedzin. Gdy wyzwania analityczne w zakresie dużych zbiorów danych są rozwiązywane w odpowiedni sposób, wskaźnik sukcesu wdrażania rozwiązań w zakresie dużych zbiorów danych automatycznie wzrasta. Ponieważ duże zbiory danych docierają do firm i marek na całym świecie, sprostanie tym wyzwaniom jest niezwykle ważne.

Oto niektóre z głównych wyzwań, przed którymi stoi obecnie program do analizy dużych zbiorów danych:

  1. Niepewność krajobrazu zarządzania danymi: Ponieważ duże zbiory danych stale się rozwijają, codziennie pojawiają się nowe firmy i technologie. Dużym wyzwaniem dla firm jest ustalenie, która technologia jest dla nich najlepsza bez wprowadzania nowych zagrożeń i problemów.
  2. Luka w talencie Big Data : Podczas gdy Big Data jest rozwijającą się dziedziną, w tej dziedzinie dostępnych jest niewielu ekspertów. Wynika to z faktu, że Big Data to złożona dziedzina, a osób, które rozumieją złożoność i zawiłość tej dziedziny, jest niewiele osób. Innym ważnym wyzwaniem w tej dziedzinie jest luka talentowa występująca w branży
  3. Dostarczanie danych do platformy Big Data : Dane rosną każdego dnia. Oznacza to, że firmy muszą regularnie radzić sobie z nieograniczoną ilością danych. Skala i różnorodność danych, które są obecnie dostępne, mogą przytłoczyć każdego specjalistę ds. Danych, dlatego ważne jest, aby dostępność danych była prosta i wygodna dla menedżerów marek i właścicieli.
  4. Konieczność synchronizacji między źródłami danych: ponieważ zestawy danych stają się coraz bardziej zróżnicowane, istnieje potrzeba włączenia ich do platformy analitycznej. Jeśli zostanie to zignorowane, może tworzyć luki i prowadzić do błędnych spostrzeżeń i komunikatów.
  5. Uzyskiwanie ważnych informacji dzięki wykorzystaniu analityki dużych zbiorów danych: Ważne jest, aby firmy uzyskiwały właściwe informacje z analizy dużych zbiorów danych i ważne jest, aby właściwy dział miał dostęp do tych informacji. Głównym wyzwaniem w analizie dużych zbiorów danych jest skuteczne wypełnienie tej luki.

W tym artykule przyjrzymy się tym wyzwaniom bliżej i zrozumiemy, w jaki sposób firmy mogą skutecznie stawić czoła tym wyzwaniom. Wdrożenie infrastruktury Hadoop. Naucz się umiejętności hadoop, takich jak HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Wyzwanie 1

Wyzwanie związane z rosnącą niepewnością w zarządzaniu danymi: w świecie dużych zbiorów danych im więcej danych, tym łatwiej jest uzyskać od nich informacje. Jednak w przypadku dużych zbiorów danych istnieje obecnie na świecie wiele przełomowych technologii, a wybór z nich może być trudnym zadaniem. Dlatego systemy dużych zbiorów danych muszą obsługiwać zarówno operacyjne, jak i w dużym stopniu analityczne potrzeby przetwarzania w firmie. Podejścia te są ogólnie podzielone na kategorię zwaną frameworkiem NoSQL, która różni się od konwencjonalnego systemu zarządzania relacyjnymi bazami danych.

W firmie dostępnych jest wiele różnych podejść NoSQL, od metod takich jak hierarchiczna reprezentacja obiektów do graficznych baz danych, które mogą utrzymywać wzajemnie powiązane relacje między różnymi obiektami. Ponieważ big data jest wciąż w fazie ewolucji, wiele firm opracowuje nowe techniki i metody w dziedzinie analityki dużych zbiorów danych.

W rzeczywistości w ramach każdej kategorii NoSQL opracowywane są nowe modele, które pomagają firmom osiągać cele. Te duże narzędzia analityczne nadają się do różnych celów, ponieważ niektóre z nich zapewniają elastyczność, podczas gdy inne firmy lecznicze osiągają swoje cele w zakresie skalowalności lub szerszego zakresu funkcjonalności. Oznacza to, że szeroki i stale poszerzający się zakres narzędzi NoSQL utrudnił właścicielom marek wybór odpowiedniego rozwiązania, które pomoże im osiągnąć swoje cele i zintegrować się z nimi.

Wybór niewłaściwego narzędzia może być kosztownym błędem, ponieważ może to nie pomóc firmie osiągnąć jej celów, a także prowadzić do marnowania czasu i zasobów. Zrozumienie tego jest niezwykle ważne dla firm, ponieważ tylko wybór odpowiedniego narzędzia i magnesu na rdzeń danych stanowi cienką granicę między sukcesem a porażką.

Źródło obrazu: pixabay.com

  • Wyzwanie 2

Istniejąca luka pod względem ekspertów w dziedzinie analityki dużych zbiorów danych: branża jest całkowicie zależna od zasobów, do których ma dostęp, zarówno ludzi, jak i materiałów. Niektóre z nowych narzędzi do analizy dużych zbiorów danych obejmują tradycyjne narzędzia relacyjnych baz danych z alternatywnymi układami danych zaprojektowanymi w celu zwiększenia prędkości dostępu przy jednoczesnym zmniejszeniu przestrzeni dyskowej, analizy w pamięci, struktury zarządzania danymi NoSQL, a także szeroki ekosystem Hadoop. Przy tak wielu systemach i ramach, rośnie zapotrzebowanie na twórców aplikacji posiadających wiedzę na temat wszystkich tych systemów. Pomimo faktu, że technologie te rozwijają się w szybkim tempie, brakuje osób posiadających wymagane umiejętności techniczne. Inną rzeczą, o której należy pamiętać, jest to, że wielu ekspertów w dziedzinie dużych zbiorów danych zdobyło swoje doświadczenie dzięki wdrożeniu narzędzia i wykorzystaniu go jako modelu programowania w przeciwieństwie do aspektów zarządzania danymi. Oznacza to, że wielu ekspertów ds. Narzędzi danych nie ma wymaganej wiedzy na temat praktycznych aspektów modelowania danych, architektury danych i integracji danych.

Ten brak wiedzy spowoduje mniej niż udane wdrożenie danych i procesów analitycznych w firmie / marce.

Według firmy analitycznej McKinsey & Company: „Do 2018 r. W samych Stanach Zjednoczonych może wystąpić niedobór od 140 000 do 190 000 osób posiadających głębokie umiejętności analityczne, a także 1, 5 miliona menedżerów i analityków posiadających know-how do wykorzystania analizy dużych zbiorów danych do podejmować skuteczne decyzje.

Wszystko to oznacza, że ​​chociaż ten sektor będzie miał wiele ofert pracy, będzie bardzo niewielu ekspertów, którzy faktycznie będą mieli wiedzę, aby skutecznie obsadzić te stanowiska. Podczas gdy praktykujący dane stają się bardziej doświadczeni dzięki ciągłej pracy w terenie, luka talentu ostatecznie się zmniejszy. Jednocześnie należy pamiętać, że gdy programiści nie są w stanie sprostać podstawowym wyzwaniom związanym z architekturą danych i zarządzaniem danymi, poważnie wpływa to na możliwość przeniesienia firmy na kolejny poziom rozwoju. Oznacza to, że firmy muszą zawsze inwestować w odpowiednie zasoby, czy to w technologię, czy wiedzę specjalistyczną, aby mogły zagwarantować, że ich cele i zadania zostaną obiektywnie osiągnięte w sposób trwały.

  • Wyzwanie 3

Wyzwanie związane z wprowadzeniem danych do platformy dużych zbiorów danych: każda firma jest inna i ma do czynienia z inną ilością danych. Podczas gdy niektóre firmy są całkowicie oparte na danych, inne mogą być mniej. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć te rozróżnienia przed ostatecznym wdrożeniem odpowiedniego planu danych. Ponadto nie wszystkie firmy rozumieją pełną implikację analizy dużych zbiorów danych. Zakładanie, że każda firma ma wiedzę na temat korzyści i strategii rozwoju analityki danych biznesowych, miałoby poważny wpływ na sukces tej inicjatywy. Dlatego ważne jest, aby analizy rozwoju biznesu były wdrażane za wiedzą firmy.

Ponieważ firmy dysponują dużą ilością danych, zrozumienie ich jest bardzo ważne, ponieważ bez tej podstawowej wiedzy trudno jest zintegrować je z programem do analizy danych biznesowych. Komunikacja odgrywa tutaj bardzo integralną rolę, ponieważ pomaga firmom i zainteresowanemu zespołowi edukować, informować i wyjaśniać różne aspekty analityki rozwoju biznesu.

Przed wdrożeniem firmy muszą poświęcić sporo czasu na wyjaśnienie korzyści i funkcji analityki biznesowej osobom w organizacji, w tym interesariuszom, zarządom i zespołom IT. Chociaż firmy będą sceptycznie podchodzić do wdrażania analitycznych danych biznesowych i dużych zbiorów danych w organizacji, gdy zrozumieją ogromny potencjał z nimi związany, z łatwością będą bardziej otwarte i dostosowują się do całego procesu analitycznego dużych zbiorów danych.

  • Wyzwanie 4

Wyzwanie związane z potrzebą synchronizacji między źródłami danych: po zintegrowaniu danych na dużej platformie kopie danych migrowane z różnych źródeł przy różnych szybkościach i harmonogramach mogą czasami nie być zsynchronizowane w całym systemie. Istnieją różne rodzaje synchronizacji i ważne jest, aby dane były zsynchronizowane, w przeciwnym razie może to wpłynąć na cały proces. Przy tak wielu konwencjonalnych znakach danych i hurtowniach danych, sekwencjach wyodrębniania danych, transformacji i migracji, zawsze istnieje ryzyko niezsynchronizowania danych.

Z eksplodującymi ilościami danych i rosnącą prędkością tworzenia aktualizacji, synchronizacja danych na wszystkich poziomach jest trudna, ale konieczna. Wynika to z faktu, że dane nie są zsynchronizowane, co może prowadzić do błędnych i nieprawidłowych analiz. Jeżeli na dowolnym etapie powstają niespójne dane, może to prowadzić do niespójności na wszystkich etapach i mieć całkowicie katastrofalne skutki. Błędne dane mogą w dużym stopniu zaszkodzić firmie, a czasem nawet bardziej niż brak wymaganych danych.

  • Wyzwanie 5

Wyzwanie polegające na uzyskaniu ważnych informacji dzięki wykorzystaniu analityki Big Data: dane są cenne tylko wtedy, gdy firmy mogą uzyskać od nich informacje. Dzięki rozszerzeniu istniejącego magazynu danych i zapewnieniu dostępu użytkownikom końcowym, analiza dużych zbiorów danych musi być kompleksowa i wnikliwa. Narzędzia danych muszą pomóc firmom nie tylko mieć dostęp do wymaganych informacji, ale także wyeliminować potrzebę niestandardowego kodowania. Gdy dane rosną w środku, ważne jest, aby firmy rozumiały tę potrzebę i przetwarzały ją w skuteczny sposób. Ponieważ rozmiar danych może się zwiększać w zależności od czasu i cyklu, zapewnienie odpowiedniego dostosowania danych jest kluczowym czynnikiem sukcesu każdej firmy.

Wniosek - Wyzwania związane z Big Data Analytics

To tylko niektóre z nielicznych wyzwań, przed którymi stoją firmy w procesie wdrażania rozwiązań do analizy dużych zbiorów danych. Chociaż wyzwania te mogą wydawać się duże, ważne jest, aby skutecznie je rozwiązać, ponieważ wszyscy wiedzą, że analityka biznesowa może naprawdę zmienić fortunę firmy. Od zapobiegania oszustwom, poprzez uzyskanie przewagi konkurencyjnej nad konkurencją, po pomoc w utrzymaniu większej liczby klientów i przewidywanie wymagań biznesowych - możliwości analizy biznesowej są nieograniczone. W ostatnim dziesięcioleciu duże zbiory danych przeszły bardzo długą drogę, a przezwyciężenie tych wyzwań stanie się jednym z głównych celów branży analizy dużych zbiorów danych w nadchodzących latach.

Polecane artykuły

Jest to przewodnik po wyzwaniach analityki Big Data. Tutaj omówiliśmy różne wyzwania związane z analizą Big Data. Możesz także spojrzeć na następujący artykuł, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Co to jest technologia Big Data?
  2. Co to jest Big data i Hadoop
  3. Przykłady analizy dużych zbiorów danych
  4. Czy Big Data to baza danych?

Kategoria:

Big Data