ビッグデータとそれらを解決するためのシンプルなソリューションの上位6つの主要な課題
公開: 2020-05-19最近の組織は、データなしでは機能できません。 商取引、売上高、顧客ログ、および利害関係者から毎秒大量のデータが生成されるため、データは企業を動かす燃料です。 このすべてのデータは、ビッグデータと呼ばれる巨大なデータセットに積み上げられます。
このデータは、意思決定を強化するために分析する必要があります。 しかし、企業が直面するビッグデータにはいくつかの課題があります。 これらには、データ品質、ストレージ、データサイエンスの専門家の不足、データの検証、さまざまなソースからのデータの蓄積が含まれます。
これらの課題とそれらを克服する方法を詳しく見ていきます。
目次
ビッグデータの課題
多くの企業は、ビッグデータプロジェクトの初期段階で立ち往生しています。 これは、ビッグデータの課題を認識しておらず、それらの課題に取り組む準備が整っていないためです。
それらを1つずつ理解しましょう–
1.ビッグデータの適切な理解の欠如
理解が不十分なため、企業はビッグデータイニシアチブに失敗しています。 従業員は、データとは何か、そのストレージ、処理、重要性、およびソースを知らない場合があります。 データの専門家は何が起こっているのかを知っているかもしれませんが、他の人は明確な見通しを持っていないかもしれません。
たとえば、従業員がデータストレージの重要性を理解していない場合、機密データのバックアップを保持できない可能性があります。 データベースをストレージに適切に使用しない可能性があります。 その結果、この重要なデータが必要な場合、簡単に取得することはできません。
解決
ビッグデータのワークショップやセミナーは、すべての人のために企業で開催する必要があります。 データを定期的に処理し、ビッグデータプロジェクトの一部であるすべての従業員のために、基本的なトレーニングプログラムを手配する必要があります。 データの概念の基本的な理解は、組織のすべてのレベルで教え込まれなければなりません。
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2.データ増加の問題
ビッグデータの最も差し迫った課題の1つは、これらすべての膨大なデータセットを適切に保存することです。 企業のデータセンターやデータベースに保存されるデータの量は急速に増加しています。 これらのデータセットは時間とともに指数関数的に増加するため、処理が非常に困難になります。
ほとんどのデータは構造化されておらず、ドキュメント、ビデオ、オーディオ、テキストファイル、その他のソースから取得されます。 これは、データベースでそれらを見つけることができないことを意味します。
解決
これらの大規模なデータセットを処理するために、企業は圧縮、階層化、重複排除などの最新の手法を選択しています。 圧縮は、データのビット数を減らし、全体のサイズを減らすために使用されます。 重複排除は、データセットから重複した不要なデータを削除するプロセスです。
データ階層化により、企業はさまざまなストレージ階層にデータを保存できます。 これにより、データが最も適切なストレージスペースに存在することが保証されます。 データ層は、データのサイズと重要性に応じて、パブリッククラウド、プライベートクラウド、フラッシュストレージになります。
企業は、 Hadoop 、 NoSQL 、その他のテクノロジーなどのビッグデータツールも選択しています。
これは、3番目のビッグデータの問題につながります。
3.ビッグデータツールの選択中の混乱
企業は、ビッグデータの分析とストレージに最適なツールを選択する際に混乱することがよくあります。 HBaseまたはCassandraはデータストレージに最適なテクノロジーですか？ Hadoop MapReduceは十分に優れていますか、それともSparkはデータ分析とストレージのためのより良いオプションですか？
これらの質問は企業を悩ませ、時には答えを見つけることができません。 彼らは最終的に悪い決定を下し、不適切な技術を選択することになります。 その結果、お金、時間、労力、労働時間が無駄になります。
解決
それを実行するための最良の方法は、専門家の助けを求めることです。 これらのツールについて詳しく知っている経験豊富な専門家を雇うこともできます。 別の方法は、ビッグデータコンサルティングに行くことです。 ここでは、コンサルタントが会社のシナリオに基づいて最適なツールを推奨します。 彼らのアドバイスに基づいて、あなたは戦略を立てて、あなたに最適なツールを選ぶことができます。
4.データ専門家の不足
これらの最新テクノロジーとビッグデータツールを実行するには、企業は熟練したデータ専門家を必要とします。 これらの専門家には、ツールの操作と膨大なデータセットの理解に経験のあるデータサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアが含まれます。
企業はビッグデータの専門家が不足しているという問題に直面しています。 これは、データ処理ツールが急速に進化したためですが、ほとんどの場合、専門家は進化していません。 このギャップを埋めるために、実行可能な手順を実行する必要があります。
解決
企業は熟練した専門家の採用により多くのお金を投資しています。 また、既存のスタッフを最大限に活用するためのトレーニングプログラムを提供する必要があります。
組織がとるもう1つの重要なステップは、人工知能/機械学習を利用したデータ分析ソリューションの購入です。 これらのツールは、データサイエンスの専門家ではないが、基本的な知識を持っている専門家が実行できます。 このステップは、企業が採用のために多くのお金を節約するのに役立ちます。
5.データの保護
これらの膨大なデータセットを保護することは、ビッグデータの困難な課題の1つです。 多くの場合、企業はデータセットの理解、保存、分析に忙しく、後の段階でデータセキュリティを推進しています。 ただし、保護されていないデータリポジトリが悪意のあるハッカーの温床になる可能性があるため、これは賢明な方法ではありません。
企業は、レコードの盗難やデータ侵害により最大370万ドルを失う可能性があります。
解決
企業は、データを保護するために、より多くのサイバーセキュリティ専門家を採用しています。 データを保護するために実行されるその他の手順は次のとおりです。
- データ暗号化
- データの分離
- IDとアクセス制御
- エンドポイントセキュリティの実装
- リアルタイムのセキュリティ監視
- IBMGuardianなどのビッグデータセキュリティツールを使用する
6.さまざまなソースからのデータを統合する
組織内のデータは、ソーシャルメディアページ、ERPアプリケーション、顧客ログ、財務報告、電子メール、プレゼンテーション、従業員が作成したレポートなど、さまざまなソースから取得されます。 このすべてのデータを組み合わせてレポートを作成することは、困難な作業です。
これは、企業によってしばしば無視される領域です。 ただし、データ統合は分析、レポート、ビジネスインテリジェンスにとって非常に重要であるため、完全である必要があります。
解決
企業は、適切なツールを購入することにより、データ統合の問題を解決する必要があります。 最高のデータ統合ツールのいくつかを以下に示します。
- Talendデータ統合
- Centerprise Data Integrator
- ArcESB
- IBM InfoSphere
- たっぷり
- Informatica PowerCenter
- CloverDX
- Microsoft SQL
- QlikView
- Oracle Data Service Integrator
ビッグデータを最大限に活用するために、企業は別の方法で物事を開始する必要があります。 これは、より良いスタッフを雇い、管理を変更し、既存のビジネスポリシーと使用されているテクノロジーを確認することを意味します。 意思決定を強化するために、彼らはチーフデータオフィサーを雇うことができます。これは、フォーチュン500企業の多くが取っているステップです。
結論
しかし、改善と進歩は、記事で言及されているビッグデータの課題を理解することから始まります。
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