Los 6 principales desafíos de Big Data y soluciones simples para resolverlos
Publicado: 2020-05-19Ninguna organización puede funcionar sin datos en estos días. Con enormes cantidades de datos que se generan cada segundo a partir de transacciones comerciales, cifras de ventas, registros de clientes y partes interesadas, los datos son el combustible que impulsa a las empresas. Todos estos datos se acumulan en un enorme conjunto de datos que se conoce como Big Data.
Estos datos necesitan ser analizados para mejorar la toma de decisiones. Pero, hay algunos desafíos de Big Data que enfrentan las empresas. Estos incluyen la calidad de los datos, el almacenamiento, la falta de profesionales de la ciencia de datos, la validación de datos y la acumulación de datos de diferentes fuentes.
Echaremos un vistazo más de cerca a estos desafíos y las formas de superarlos.
Tabla de contenido
Desafíos de Big Data
Muchas empresas se quedan estancadas en la etapa inicial de sus proyectos de Big Data. Esto se debe a que no son conscientes de los desafíos de Big Data ni están equipados para enfrentar esos desafíos.
Vamos a entenderlos uno por uno –
1. Falta de comprensión adecuada de Big Data
Las empresas fracasan en sus iniciativas de Big Data por falta de comprensión. Es posible que los empleados no sepan qué son los datos, su almacenamiento, procesamiento, importancia y fuentes. Los profesionales de datos pueden saber lo que está pasando, pero es posible que otros no tengan una idea clara.
Por ejemplo, si los empleados no entienden la importancia del almacenamiento de datos, es posible que no mantengan la copia de seguridad de los datos confidenciales. Es posible que no usen las bases de datos correctamente para el almacenamiento. Como resultado, cuando se requieren estos datos importantes, no se pueden recuperar fácilmente.
Solución
Los talleres y seminarios de Big Data deben hacerse en las empresas para todos. Se deben organizar programas de capacitación básicos para todos los empleados que manejan datos regularmente y forman parte de los proyectos de Big Data . Todos los niveles de la organización deben inculcar una comprensión básica de los conceptos de datos.
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2. Problemas de crecimiento de datos
Uno de los desafíos más apremiantes de Big Data es almacenar correctamente todos estos enormes conjuntos de datos. La cantidad de datos que se almacenan en los centros de datos y las bases de datos de las empresas está aumentando rápidamente. A medida que estos conjuntos de datos crecen exponencialmente con el tiempo, se vuelve extremadamente difícil de manejar.
La mayoría de los datos no están estructurados y provienen de documentos, videos, audios, archivos de texto y otras fuentes. Esto significa que no puede encontrarlos en las bases de datos.
Solución
Para manejar estos grandes conjuntos de datos, las empresas están optando por técnicas modernas, como la compresión , la organización en niveles y la deduplicación . La compresión se utiliza para reducir el número de bits en los datos, reduciendo así su tamaño total. La deduplicación es el proceso de eliminar datos duplicados y no deseados de un conjunto de datos.
Los niveles de datos permiten a las empresas almacenar datos en diferentes niveles de almacenamiento. Garantiza que los datos residan en el espacio de almacenamiento más adecuado. Los niveles de datos pueden ser de nube pública, nube privada y almacenamiento flash, según el tamaño y la importancia de los datos.
Las empresas también están optando por herramientas Big Data, como Hadoop , NoSQL y otras tecnologías.
Esto nos lleva al tercer problema de Big Data.
3. Confusión durante la selección de la herramienta Big Data
Las empresas a menudo se confunden al seleccionar la mejor herramienta para el análisis y almacenamiento de Big Data. ¿Es HBase o Cassandra la mejor tecnología para el almacenamiento de datos? ¿Es Hadoop MapReduce lo suficientemente bueno o Spark será una mejor opción para el análisis y el almacenamiento de datos?
Estas preguntas molestan a las empresas y, a veces, no pueden encontrar las respuestas. Terminan tomando malas decisiones y seleccionando tecnología inapropiada. Como resultado, se desperdicia dinero, tiempo, esfuerzos y horas de trabajo.
Solución
La mejor manera de hacerlo es buscar ayuda profesional. Puedes contratar profesionales experimentados que sepan mucho más sobre estas herramientas. Otra forma es apostar por la consultoría de Big Data . Aquí, los consultores recomendarán las mejores herramientas, según el escenario de su empresa. Con base en sus consejos, puede elaborar una estrategia y luego seleccionar la mejor herramienta para usted.
4. Falta de profesionales de datos
Para ejecutar estas tecnologías modernas y herramientas de Big Data, las empresas necesitan profesionales de datos capacitados. Estos profesionales incluirán científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de datos con experiencia en el trabajo con las herramientas y en la comprensión de grandes conjuntos de datos.
Las empresas se enfrentan a un problema de falta de profesionales en Big Data. Esto se debe a que las herramientas de manejo de datos han evolucionado rápidamente, pero en la mayoría de los casos, los profesionales no lo han hecho. Se deben tomar medidas procesables para cerrar esta brecha.
Solución
Las empresas están invirtiendo más dinero en la contratación de profesionales cualificados. También tienen que ofrecer programas de formación al personal existente para sacarles el máximo partido.
Otro paso importante que dan las organizaciones es la compra de soluciones de análisis de datos que funcionan con inteligencia artificial/aprendizaje automático. Estas herramientas pueden ser ejecutadas por profesionales que no son expertos en ciencia de datos pero tienen conocimientos básicos. Este paso ayuda a las empresas a ahorrar mucho dinero para la contratación.
5. Protección de datos
Asegurar estos enormes conjuntos de datos es uno de los enormes desafíos de Big Data . A menudo, las empresas están tan ocupadas en comprender, almacenar y analizar sus conjuntos de datos que impulsan la seguridad de los datos para etapas posteriores. Pero esto no es una decisión inteligente, ya que los repositorios de datos desprotegidos pueden convertirse en caldos de cultivo para piratas informáticos malintencionados.
Las empresas pueden perder hasta 3,7 millones de dólares por un registro robado o una filtración de datos.
Solución
Las empresas están contratando a más profesionales de ciberseguridad para proteger sus datos. Otros pasos tomados para proteger los datos incluyen:
- Cifrado de datos
- Segregación de datos
- Identidad y control de acceso
- Implementación de seguridad de punto final
- Monitoreo de seguridad en tiempo real
- Utilice herramientas de seguridad de Big Data, como IBM Guardian
6. Integración de datos de una variedad de fuentes
Los datos en una organización provienen de una variedad de fuentes, como páginas de redes sociales, aplicaciones ERP, registros de clientes, informes financieros, correos electrónicos, presentaciones e informes creados por empleados. Combinar todos estos datos para preparar informes es una tarea desafiante.
Esta es un área a menudo descuidada por las empresas. Pero la integración de datos es crucial para el análisis, la generación de informes y la inteligencia comercial, por lo que debe ser perfecta.
Solución
Las empresas tienen que resolver sus problemas de integración de datos comprando las herramientas adecuadas. Algunas de las mejores herramientas de integración de datos se mencionan a continuación:
- Integración de datos de Talend
- Integrador de datos Centerprise
- ArcESB
- IBM InfoEsfera
- Xplenty
- Informatica PowerCenter
- TrébolDX
- SQL de Microsoft
- QlikView
- Integrador de servicios de datos de Oracle
Para aprovechar al máximo Big Data, las empresas deben comenzar a hacer las cosas de manera diferente. Esto significa contratar mejor personal, cambiar la administración, revisar las políticas comerciales existentes y las tecnologías que se utilizan. Para mejorar la toma de decisiones, pueden contratar a un director de datos , un paso que toman muchas de las compañías Fortune 500.
Conclusión
Pero, la mejora y el progreso solo comenzarán al comprender los desafíos de Big Data mencionados en el artículo.
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