6 Tantangan Utama Big Data & Solusi Sederhana Untuk Mengatasinya
Diterbitkan: 2020-05-19Tidak ada organisasi yang dapat berfungsi tanpa data akhir-akhir ini. Dengan sejumlah besar data yang dihasilkan setiap detik dari transaksi bisnis, angka penjualan, catatan pelanggan, dan pemangku kepentingan, data adalah bahan bakar yang menggerakkan perusahaan. Semua data ini ditumpuk dalam kumpulan data besar yang disebut sebagai Big Data.
Data ini perlu dianalisis untuk meningkatkan pengambilan keputusan. Namun, ada beberapa tantangan Big Data yang dihadapi oleh perusahaan. Ini termasuk kualitas data, penyimpanan, kurangnya profesional ilmu data, memvalidasi data, dan mengumpulkan data dari berbagai sumber.
Kami akan melihat lebih dekat tantangan-tantangan ini dan cara-cara untuk mengatasinya.
Daftar isi
Tantangan Big Data
Banyak perusahaan terjebak pada tahap awal proyek Big Data mereka. Ini karena mereka tidak menyadari tantangan Big Data atau tidak siap untuk mengatasi tantangan tersebut.
Mari kita memahaminya satu per satu –
1. Kurangnya pemahaman yang tepat tentang Big Data
Perusahaan gagal dalam inisiatif Big Data mereka karena pemahaman yang tidak memadai. Karyawan mungkin tidak mengetahui apa itu data, penyimpanan, pemrosesan, kepentingan, dan sumbernya. Profesional data mungkin tahu apa yang sedang terjadi, tetapi yang lain mungkin tidak memiliki gambaran yang jelas.
Misalnya, jika karyawan tidak memahami pentingnya penyimpanan data, mereka mungkin tidak menyimpan cadangan data sensitif. Mereka mungkin tidak menggunakan database dengan benar untuk penyimpanan. Akibatnya, ketika data penting ini diperlukan, tidak dapat diambil dengan mudah.
Larutan
Lokakarya dan seminar Big Data harus diadakan di perusahaan untuk semua orang. Program pelatihan dasar harus diatur untuk semua karyawan yang menangani data secara teratur dan merupakan bagian dari proyek Big Data . Pemahaman dasar tentang konsep data harus ditanamkan oleh semua tingkatan organisasi.
Baca Juga: Kursus Berorientasi Pekerjaan Setelah Lulus
2. Masalah pertumbuhan data
Salah satu tantangan Big Data yang paling mendesak adalah menyimpan semua kumpulan data besar ini dengan benar. Jumlah data yang disimpan di pusat data dan database perusahaan meningkat pesat. Karena kumpulan data ini tumbuh secara eksponensial seiring waktu, ini menjadi sangat sulit untuk ditangani.
Sebagian besar data tidak terstruktur dan berasal dari dokumen, video, audio, file teks, dan sumber lainnya. Ini berarti Anda tidak dapat menemukannya di database.
Larutan
Untuk menangani kumpulan data besar ini, perusahaan memilih teknik modern, seperti kompresi , tiering, dan deduplikasi . Kompresi digunakan untuk mengurangi jumlah bit dalam data, sehingga mengurangi ukuran keseluruhannya. Deduplikasi adalah proses menghapus duplikat dan data yang tidak diinginkan dari kumpulan data.
Data tiering memungkinkan perusahaan untuk menyimpan data di tingkat penyimpanan yang berbeda. Ini memastikan bahwa data berada di ruang penyimpanan yang paling tepat. Tingkatan data dapat berupa cloud publik, cloud pribadi, dan penyimpanan flash, bergantung pada ukuran dan kepentingan data.
Perusahaan juga memilih alat Big Data, seperti Hadoop , NoSQL , dan teknologi lainnya.
Ini membawa kita ke masalah Big Data ketiga.
3. Kebingungan saat pemilihan alat Big Data
Perusahaan sering bingung saat memilih alat terbaik untuk analisis dan penyimpanan Big Data. Apakah HBase atau Cassandra merupakan teknologi terbaik untuk penyimpanan data? Apakah Hadoop MapReduce cukup baik atau akankah Spark menjadi pilihan yang lebih baik untuk analitik dan penyimpanan data?
Pertanyaan-pertanyaan ini mengganggu perusahaan dan terkadang mereka tidak dapat menemukan jawabannya. Mereka akhirnya membuat keputusan yang buruk dan memilih teknologi yang tidak tepat. Akibatnya, uang, waktu, tenaga, dan jam kerja terbuang percuma.
Larutan
Cara terbaik untuk melakukannya adalah mencari bantuan profesional. Anda dapat menyewa profesional berpengalaman yang tahu lebih banyak tentang alat ini. Cara lain adalah pergi untuk konsultasi Big Data . Di sini, konsultan akan memberikan rekomendasi alat terbaik, berdasarkan skenario perusahaan Anda. Berdasarkan saran mereka, Anda dapat menyusun strategi dan kemudian memilih alat terbaik untuk Anda.
4. Kurangnya profesional data
Untuk menjalankan teknologi modern dan alat Big Data ini, perusahaan membutuhkan profesional data yang terampil. Para profesional ini akan mencakup ilmuwan data, analis data, dan insinyur data yang berpengalaman dalam bekerja dengan alat dan memahami kumpulan data yang sangat besar.
Perusahaan menghadapi masalah kurangnya profesional Big Data. Ini karena alat penanganan data telah berkembang pesat, tetapi dalam banyak kasus, para profesional belum. Langkah-langkah yang dapat ditindaklanjuti perlu diambil untuk menjembatani kesenjangan ini.
Larutan
Perusahaan menginvestasikan lebih banyak uang dalam perekrutan profesional yang terampil. Mereka juga harus menawarkan program pelatihan kepada staf yang ada untuk mendapatkan hasil maksimal dari mereka.
Langkah penting lainnya yang diambil oleh organisasi adalah pembelian solusi analisis data yang didukung oleh kecerdasan buatan/pembelajaran mesin. Alat-alat ini dapat dijalankan oleh para profesional yang bukan ahli ilmu data tetapi memiliki pengetahuan dasar. Langkah ini membantu perusahaan menghemat banyak uang untuk perekrutan.
5. Mengamankan data
Mengamankan kumpulan data yang sangat besar ini adalah salah satu tantangan yang menakutkan dari Big Data . Seringkali perusahaan begitu sibuk dalam memahami, menyimpan, dan menganalisis kumpulan data mereka sehingga mereka mendorong keamanan data untuk tahap selanjutnya. Tapi, ini bukan langkah cerdas karena repositori data yang tidak terlindungi dapat menjadi tempat berkembang biaknya peretas jahat.
Perusahaan dapat kehilangan hingga $3,7 juta untuk catatan yang dicuri atau pelanggaran data.
Larutan
Perusahaan merekrut lebih banyak profesional keamanan siber untuk melindungi data mereka. Langkah-langkah lain yang diambil untuk mengamankan data meliputi:
- Enkripsi data
- Pemisahan data
- Identitas dan kontrol akses
- Implementasi keamanan titik akhir
- Pemantauan keamanan waktu nyata
- Gunakan alat keamanan Big Data, seperti IBM Guardian
6. Mengintegrasikan data dari berbagai sumber
Data dalam suatu organisasi berasal dari berbagai sumber, seperti halaman media sosial, aplikasi ERP, log pelanggan, laporan keuangan, email, presentasi, dan laporan yang dibuat oleh karyawan. Menggabungkan semua data ini untuk menyiapkan laporan adalah tugas yang menantang.
Ini adalah area yang sering diabaikan oleh perusahaan. Namun, integrasi data sangat penting untuk analisis, pelaporan, dan intelijen bisnis, sehingga harus sempurna.
Larutan
Perusahaan harus memecahkan masalah integrasi data mereka dengan membeli alat yang tepat. Beberapa alat integrasi data terbaik disebutkan di bawah ini:
- Integrasi Data Talent
- Integrator Data Centerprise
- ArcESB
- IBM InfoSphere
- banyak sekali
- Pusat Daya Informatika
- CloverDX
- Microsoft SQL
- QlikView
- Integrator Layanan Data Oracle
Untuk memanfaatkan Big Data dengan sebaik-baiknya, perusahaan harus mulai melakukan berbagai hal secara berbeda. Ini berarti mempekerjakan staf yang lebih baik, mengubah manajemen, meninjau kebijakan bisnis yang ada dan teknologi yang digunakan. Untuk meningkatkan pengambilan keputusan, mereka dapat mempekerjakan seorang Chief Data Officer – sebuah langkah yang diambil oleh banyak dari 500 perusahaan yang beruntung.
Kesimpulan
Namun, peningkatan dan kemajuan hanya akan dimulai dengan memahami tantangan Big Data yang disebutkan dalam artikel.
Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.
Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.
