أهم 6 تحديات رئيسية للبيانات الضخمة وحلول بسيطة لحلها
نشرت: 2020-05-19لا يمكن لأي منظمة أن تعمل بدون بيانات هذه الأيام. مع وجود كميات هائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل ثانية من المعاملات التجارية وأرقام المبيعات وسجلات العملاء وأصحاب المصلحة ، فإن البيانات هي الوقود الذي يدفع الشركات. تتراكم كل هذه البيانات في مجموعة بيانات ضخمة يشار إليها باسم البيانات الضخمة.
هذه البيانات تحتاج إلى تحليل لتعزيز عملية صنع القرار. ولكن ، هناك بعض التحديات التي تواجهها الشركات فيما يتعلق بالبيانات الضخمة . وتشمل هذه جودة البيانات ، والتخزين ، ونقص المتخصصين في علوم البيانات ، والتحقق من صحة البيانات ، وتجميع البيانات من مصادر مختلفة.
سوف نلقي نظرة فاحصة على هذه التحديات وسبل التغلب عليها.
جدول المحتويات
تحديات البيانات الضخمة
تتعثر العديد من الشركات في المرحلة الأولى من مشاريع البيانات الضخمة. هذا لأنهم ليسوا على دراية بتحديات البيانات الضخمة وليسوا مجهزين لمواجهة تلك التحديات.
دعونا نفهمها واحدة تلو الأخرى -
1. عدم الفهم الصحيح للبيانات الضخمة
تفشل الشركات في مبادرات البيانات الضخمة بسبب عدم كفاية الفهم. قد لا يعرف الموظفون ما هي البيانات وتخزينها ومعالجتها وأهميتها ومصادرها. قد يعرف متخصصو البيانات ما يجري ، لكن قد لا يكون لدى الآخرين صورة واضحة.
على سبيل المثال ، إذا لم يفهم الموظفون أهمية تخزين البيانات ، فقد لا يحتفظون بنسخة احتياطية من البيانات الحساسة. قد لا يستخدمون قواعد البيانات بشكل صحيح للتخزين. نتيجة لذلك ، عندما تكون هذه البيانات المهمة مطلوبة ، لا يمكن استرجاعها بسهولة.
المحلول
يجب عقد ورش عمل وندوات البيانات الضخمة في الشركات للجميع. يجب ترتيب برامج التدريب الأساسية لجميع الموظفين الذين يتعاملون مع البيانات بانتظام ويشكلون جزءًا من مشاريع البيانات الضخمة . يجب غرس الفهم الأساسي لمفاهيم البيانات من قبل جميع مستويات المنظمة.
اقرأ أيضًا: الدورات التدريبية الموجهة للوظيفة بعد التخرج
2. قضايا نمو البيانات
من أكثر التحديات إلحاحًا في البيانات الضخمة تخزين كل هذه المجموعات الضخمة من البيانات بشكل صحيح. كمية البيانات المخزنة في مراكز البيانات وقواعد بيانات الشركات تتزايد بسرعة. نظرًا لأن مجموعات البيانات هذه تنمو بشكل كبير بمرور الوقت ، يصبح من الصعب للغاية التعامل معها.
معظم البيانات غير منظمة وتأتي من المستندات ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية والملفات النصية ومصادر أخرى. هذا يعني أنه لا يمكنك العثور عليها في قواعد البيانات.
المحلول
من أجل التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة هذه ، تختار الشركات التقنيات الحديثة ، مثل الضغط ، والترتيب ، وإلغاء البيانات المكررة . يتم استخدام الضغط لتقليل عدد وحدات البت في البيانات ، وبالتالي تقليل حجمها الكلي. إلغاء البيانات المكررة هو عملية إزالة البيانات المكررة وغير المرغوب فيها من مجموعة البيانات.
يسمح تصنيف البيانات للشركات بتخزين البيانات في طبقات تخزين مختلفة. يضمن أن البيانات موجودة في مساحة التخزين الأكثر ملاءمة. يمكن أن تكون طبقات البيانات عبارة عن سحابة عامة ، وسحابة خاصة ، وتخزين فلاش ، اعتمادًا على حجم البيانات وأهميتها.
تختار الشركات أيضًا أدوات البيانات الضخمة ، مثل Hadoop و NoSQL وغيرها من التقنيات.
هذا يقودنا إلى مشكلة البيانات الضخمة الثالثة.
3. الارتباك أثناء تحديد أداة البيانات الضخمة
غالبًا ما يتم الخلط بين الشركات عند اختيار أفضل أداة لتحليل البيانات الضخمة وتخزينها. هل HBase أو Cassandra أفضل تقنية لتخزين البيانات؟ هل Hadoop MapReduce جيد بما فيه الكفاية أم سيكون Spark خيارًا أفضل لتحليلات البيانات وتخزينها؟
هذه الأسئلة تزعج الشركات وأحيانًا لا تتمكن من العثور على إجابات. ينتهي بهم الأمر إلى اتخاذ قرارات سيئة واختيار التكنولوجيا غير المناسبة. نتيجة لذلك ، يضيع المال والوقت والجهود وساعات العمل.
المحلول
أفضل طريقة للقيام بذلك هي طلب المساعدة المهنية. يمكنك إما توظيف محترفين ذوي خبرة يعرفون الكثير عن هذه الأدوات. طريقة أخرى هي الذهاب لاستشارات البيانات الضخمة . هنا ، سيقدم المستشارون توصية بأفضل الأدوات ، بناءً على سيناريو شركتك. بناءً على نصائحهم ، يمكنك وضع إستراتيجية ثم اختيار أفضل أداة لك.
4. نقص المتخصصين في البيانات
لتشغيل هذه التقنيات الحديثة وأدوات البيانات الضخمة ، تحتاج الشركات إلى متخصصي البيانات المهرة. سيشمل هؤلاء المحترفون علماء البيانات ومحللي البيانات ومهندسي البيانات الذين يتمتعون بالخبرة في العمل مع الأدوات وإدراك مجموعات البيانات الضخمة.
تواجه الشركات مشكلة نقص المتخصصين في البيانات الضخمة. هذا لأن أدوات معالجة البيانات قد تطورت بسرعة ، ولكن في معظم الحالات ، لم يتطور المحترفون. يجب اتخاذ خطوات عملية لسد هذه الفجوة.
المحلول
تستثمر الشركات المزيد من الأموال في توظيف المهنيين المهرة. يجب عليهم أيضًا تقديم برامج تدريبية للموظفين الحاليين لتحقيق أقصى استفادة منهم.
خطوة أخرى مهمة اتخذتها المؤسسات هي شراء حلول تحليلات البيانات التي يتم تشغيلها بواسطة الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي. يمكن تشغيل هذه الأدوات بواسطة محترفين ليسوا خبراء في علوم البيانات ولكن لديهم معرفة أساسية. تساعد هذه الخطوة الشركات على توفير الكثير من المال للتوظيف.
5. تأمين البيانات
يعد تأمين هذه المجموعات الضخمة من البيانات أحد التحديات الهائلة للبيانات الضخمة . غالبًا ما تكون الشركات مشغولة جدًا في فهم مجموعات بياناتها وتخزينها وتحليلها لدرجة أنها تدفع بأمان البيانات إلى مراحل لاحقة. لكن هذه ليست خطوة ذكية لأن مستودعات البيانات غير المحمية يمكن أن تصبح أرضًا خصبة للمتسللين الضارين.
يمكن أن تخسر الشركات ما يصل إلى 3.7 مليون دولار بسبب سرقة سجل أو خرق للبيانات.
المحلول
تقوم الشركات بتوظيف المزيد من المتخصصين في الأمن السيبراني لحماية بياناتهم. تشمل الخطوات الأخرى المتخذة لتأمين البيانات ما يلي:
- تشفير البيانات
- فصل البيانات
- الهوية والتحكم في الوصول
- تنفيذ أمن نقطة النهاية
- مراقبة أمنية في الوقت الحقيقي
- استخدم أدوات أمان البيانات الضخمة ، مثل IBM Guardian
6. تكامل البيانات من مصادر متنوعة
تأتي البيانات في المؤسسة من مجموعة متنوعة من المصادر ، مثل صفحات الوسائط الاجتماعية وتطبيقات تخطيط موارد المؤسسات وسجلات العملاء والتقارير المالية ورسائل البريد الإلكتروني والعروض التقديمية والتقارير التي أنشأها الموظفون. يعد الجمع بين كل هذه البيانات لإعداد التقارير مهمة صعبة.
هذا مجال غالبا ما تهمله الشركات. لكن تكامل البيانات أمر بالغ الأهمية للتحليل وإعداد التقارير وذكاء الأعمال ، لذلك يجب أن يكون مثاليًا.
المحلول
يتعين على الشركات حل مشكلات تكامل البيانات عن طريق شراء الأدوات المناسبة. بعض من أفضل أدوات تكامل البيانات مذكورة أدناه:
- تاليند تكامل البيانات
- مركز تكامل البيانات
- ArcESB
- IBM InfoSphere
- إكسبلنتي
- انفورماتيكا باور سنتر
- كلوفر DX
- مايكروسوفت SQL
- QlikView
- Oracle Data Service Integrator
من أجل الاستفادة القصوى من البيانات الضخمة ، يتعين على الشركات أن تبدأ في فعل الأشياء بشكل مختلف. وهذا يعني تعيين موظفين أفضل ، وتغيير الإدارة ، ومراجعة سياسات الأعمال الحالية والتقنيات المستخدمة. لتعزيز عملية صنع القرار ، يمكنهم تعيين كبير مسؤولي البيانات - وهي خطوة اتخذتها العديد من شركات Fortune 500.
خاتمة
ولكن ، لن يبدأ التحسين والتقدم إلا من خلال فهم تحديات البيانات الضخمة المذكورة في المقالة.
إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن البيانات الضخمة ، فراجع دبلومة PG في تخصص تطوير البرمجيات في برنامج البيانات الضخمة المصمم للمهنيين العاملين ويوفر أكثر من 7 دراسات حالة ومشاريع ، ويغطي 14 لغة وأدوات برمجة ، وتدريب عملي عملي ورش العمل ، أكثر من 400 ساعة من التعلم الصارم والمساعدة في التوظيف مع الشركات الكبرى.
تعلم دورات تطوير البرمجيات عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.
