Die 6 wichtigsten Herausforderungen von Big Data und einfache Lösungen, um sie zu lösen
Veröffentlicht: 2020-05-19Keine Organisation kann heutzutage ohne Daten funktionieren. Da jede Sekunde riesige Datenmengen aus Geschäftsvorgängen, Verkaufszahlen, Kundenprotokollen und Stakeholdern generiert werden, sind Daten der Treibstoff, der Unternehmen antreibt. All diese Daten werden in einem riesigen Datensatz angehäuft, der als Big Data bezeichnet wird.
Diese Daten müssen analysiert werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Es gibt jedoch einige Herausforderungen von Big Data , denen sich Unternehmen gegenübersehen. Dazu gehören Datenqualität, Speicherung, Mangel an Data-Science-Experten, Validierung von Daten und Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen.
Wir werden uns diese Herausforderungen und die Möglichkeiten zu ihrer Bewältigung genauer ansehen.
Inhaltsverzeichnis
Herausforderungen von Big Data
Viele Unternehmen bleiben in der Anfangsphase ihrer Big-Data-Projekte stecken. Denn sie sind sich der Herausforderungen von Big Data weder bewusst noch sind sie dafür gerüstet.
Lassen Sie uns sie einen nach dem anderen verstehen –
1. Mangelndes Verständnis von Big Data
Unternehmen scheitern bei ihren Big-Data-Initiativen an mangelndem Verständnis. Mitarbeiter wissen möglicherweise nicht, was Daten sind, wie sie gespeichert, verarbeitet, wie wichtig sie sind und woher sie stammen. Datenexperten wissen vielleicht, was vor sich geht, aber andere haben möglicherweise kein klares Bild.
Wenn Mitarbeiter beispielsweise die Bedeutung der Datenspeicherung nicht verstehen, bewahren sie möglicherweise keine Sicherungskopie sensibler Daten auf. Sie verwenden Datenbanken möglicherweise nicht richtig für die Speicherung. Wenn diese wichtigen Daten benötigt werden, können sie daher nicht einfach abgerufen werden.
Lösung
Big Data Workshops und Seminare müssen in Unternehmen für alle durchgeführt werden. Für alle Mitarbeiter, die regelmäßig mit Daten umgehen und Teil der Big-Data-Projekte sind, müssen grundlegende Schulungen organisiert werden . Ein grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten muss auf allen Ebenen der Organisation vermittelt werden.
Lesen Sie auch: Berufsorientierte Kurse nach dem Abschluss
2. Datenwachstumsprobleme
Eine der dringendsten Herausforderungen von Big Data ist die ordnungsgemäße Speicherung all dieser riesigen Datensätze. Die Menge an Daten, die in Rechenzentren und Datenbanken von Unternehmen gespeichert werden, nimmt rasant zu. Da diese Datensätze mit der Zeit exponentiell wachsen, wird es extrem schwierig, damit umzugehen.
Die meisten Daten sind unstrukturiert und stammen aus Dokumenten, Videos, Audios, Textdateien und anderen Quellen. Das bedeutet, dass Sie sie nicht in Datenbanken finden können.
Lösung
Um mit diesen großen Datensätzen umgehen zu können, entscheiden sich Unternehmen für moderne Techniken wie Komprimierung , Tiering und Deduplizierung . Die Komprimierung wird verwendet, um die Anzahl der Bits in den Daten zu reduzieren und somit ihre Gesamtgröße zu reduzieren. Bei der Deduplizierung werden doppelte und unerwünschte Daten aus einem Datensatz entfernt.
Data Tiering ermöglicht es Unternehmen, Daten in verschiedenen Speicherebenen zu speichern. Es stellt sicher, dass sich die Daten im am besten geeigneten Speicherplatz befinden. Datenebenen können je nach Datengröße und Wichtigkeit Public Cloud, Private Cloud und Flash-Speicher sein.
Unternehmen entscheiden sich auch für Big-Data-Tools wie Hadoop , NoSQL und andere Technologien.
Das führt uns zum dritten Big-Data-Problem.
3. Verwirrung bei der Auswahl von Big-Data-Tools
Unternehmen sind oft verwirrt, wenn sie das beste Tool für die Analyse und Speicherung von Big Data auswählen. Ist HBase oder Cassandra die beste Technologie für die Datenspeicherung? Ist Hadoop MapReduce gut genug oder wird Spark die bessere Option für Datenanalyse und -speicherung sein?
Diese Fragen beschäftigen Unternehmen und finden manchmal keine Antworten. Am Ende treffen sie schlechte Entscheidungen und wählen ungeeignete Technologien aus. Infolgedessen werden Geld, Zeit, Bemühungen und Arbeitsstunden verschwendet.
Lösung
Der beste Weg, dies zu tun, ist, sich professionelle Hilfe zu suchen. Sie können entweder erfahrene Fachleute einstellen, die viel mehr über diese Tools wissen. Ein anderer Weg ist Big Data Consulting . Hier geben Berater basierend auf dem Szenario Ihres Unternehmens eine Empfehlung der besten Tools. Basierend auf ihren Ratschlägen können Sie eine Strategie erarbeiten und dann das beste Tool für Sie auswählen.
4. Mangel an Datenexperten
Um diese modernen Technologien und Big-Data-Tools auszuführen, benötigen Unternehmen qualifizierte Datenexperten. Zu diesen Fachleuten gehören Data Scientists, Data Analysts und Data Engineers, die Erfahrung im Umgang mit den Tools und im Umgang mit riesigen Datensätzen haben.
Unternehmen stehen vor einem Problem des Mangels an Big-Data-Experten. Dies liegt daran, dass sich die Tools zur Datenverarbeitung schnell weiterentwickelt haben, die Fachleute jedoch in den meisten Fällen nicht. Es müssen konkrete Schritte unternommen werden, um diese Lücke zu schließen.
Lösung
Unternehmen investieren mehr Geld in die Rekrutierung von Fachkräften. Sie müssen auch Schulungsprogramme für das vorhandene Personal anbieten, um das Beste aus ihnen herauszuholen.
Ein weiterer wichtiger Schritt von Unternehmen ist der Kauf von Datenanalyselösungen, die auf künstlicher Intelligenz/maschinellem Lernen basieren. Diese Tools können von Fachleuten ausgeführt werden, die keine Data-Science-Experten sind, aber über Grundkenntnisse verfügen. Dieser Schritt hilft Unternehmen, viel Geld für die Rekrutierung zu sparen.
5. Daten sichern
Die Sicherung dieser riesigen Datensätze ist eine der gewaltigen Herausforderungen von Big Data . Oft sind Unternehmen so damit beschäftigt, ihre Datensätze zu verstehen, zu speichern und zu analysieren, dass sie die Datensicherheit für spätere Phasen vorantreiben. Dies ist jedoch kein kluger Schachzug, da ungeschützte Datenspeicher zu Brutstätten für böswillige Hacker werden können.
Unternehmen können bis zu 3,7 Millionen US-Dollar für einen gestohlenen Datensatz oder eine Datenschutzverletzung verlieren.
Lösung
Unternehmen stellen mehr Cybersicherheitsexperten ein, um ihre Daten zu schützen. Weitere Maßnahmen zur Datensicherung sind:
- Datenverschlüsselung
- Datentrennung
- Identitäts- und Zugriffskontrolle
- Implementierung von Endpunktsicherheit
- Sicherheitsüberwachung in Echtzeit
- Verwenden Sie Big-Data-Sicherheitstools wie IBM Guardian
6. Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
Daten in einer Organisation stammen aus einer Vielzahl von Quellen, wie z. B. Social-Media-Seiten, ERP-Anwendungen, Kundenprotokollen, Finanzberichten, E-Mails, Präsentationen und von Mitarbeitern erstellten Berichten. Die Kombination all dieser Daten zur Erstellung von Berichten ist eine anspruchsvolle Aufgabe.
Dies ist ein Bereich, der von Unternehmen oft vernachlässigt wird. Aber die Datenintegration ist entscheidend für Analysen, Berichte und Business Intelligence, also muss sie perfekt sein.
Lösung
Unternehmen müssen ihre Datenintegrationsprobleme lösen, indem sie die richtigen Tools kaufen. Einige der besten Datenintegrationstools sind unten aufgeführt:
- Talend-Datenintegration
- Centerprise Datenintegrator
- ArcESB
- IBM InfoSphere
- Viel
- Informatica PowerCenter
- CloverDX
- Microsoft-SQL
- QlikView
- Oracle Data Service Integrator
Um Big Data optimal zu nutzen, müssen Unternehmen anfangen, die Dinge anders anzugehen. Dies bedeutet, besseres Personal einzustellen, das Management zu ändern, bestehende Geschäftsrichtlinien und die verwendeten Technologien zu überprüfen. Um die Entscheidungsfindung zu verbessern, können sie einen Chief Data Officer einstellen – ein Schritt, der von vielen der Fortune-500-Unternehmen unternommen wird.
Fazit
Verbesserungen und Fortschritte beginnen jedoch erst, wenn die im Artikel erwähnten Herausforderungen von Big Data verstanden werden.
Wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten, schauen Sie sich unser PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data-Programm an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 7 Fallstudien und Projekte bietet, 14 Programmiersprachen und Tools abdeckt und praktische praktische Übungen enthält Workshops, mehr als 400 Stunden gründliches Lernen und Unterstützung bei der Stellenvermittlung bei Top-Unternehmen.
Lernen Sie Softwareentwicklungskurse online von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.
