Le 6 principali sfide dei Big Data e delle soluzioni semplici per risolverle
Pubblicato: 2020-05-19Nessuna organizzazione può funzionare senza dati al giorno d'oggi. Con enormi quantità di dati generati ogni secondo da transazioni commerciali, dati sulle vendite, registri dei clienti e parti interessate, i dati sono il carburante che guida le aziende. Tutti questi dati vengono accumulati in un enorme set di dati chiamato Big Data.
Questi dati devono essere analizzati per migliorare il processo decisionale. Tuttavia, ci sono alcune sfide dei Big Data incontrate dalle aziende. Questi includono la qualità dei dati, l'archiviazione, la mancanza di professionisti della scienza dei dati, la convalida dei dati e l'accumulo di dati da diverse fonti.
Daremo uno sguardo più da vicino a queste sfide e ai modi per superarle.
Sommario
Le sfide dei Big Data
Molte aziende rimangono bloccate nella fase iniziale dei loro progetti Big Data. Questo perché non sono né consapevoli delle sfide dei Big Data né sono attrezzati per affrontarle.
Cerchiamo di capirli uno per uno –
1. Mancanza di una corretta comprensione dei Big Data
Le aziende falliscono nelle loro iniziative sui Big Data a causa di una comprensione insufficiente. I dipendenti potrebbero non sapere cosa siano i dati, la loro archiviazione, elaborazione, importanza e fonti. I professionisti dei dati possono sapere cosa sta succedendo, ma altri potrebbero non avere un quadro chiaro.
Ad esempio, se i dipendenti non comprendono l'importanza dell'archiviazione dei dati, potrebbero non conservare il backup dei dati sensibili. Potrebbero non utilizzare correttamente i database per l'archiviazione. Di conseguenza, quando questi dati importanti sono richiesti, non possono essere recuperati facilmente.
Soluzione
I workshop ei seminari sui Big Data devono essere tenuti presso le aziende per tutti. Devono essere organizzati programmi di formazione di base per tutti i dipendenti che gestiscono regolarmente i dati e fanno parte dei progetti Big Data . Una comprensione di base dei concetti di dati deve essere inculcata a tutti i livelli dell'organizzazione.
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2. Problemi di crescita dei dati
Una delle sfide più urgenti dei Big Data è archiviare correttamente tutti questi enormi set di dati. La quantità di dati archiviati nei data center e nei database delle aziende sta aumentando rapidamente. Poiché questi set di dati crescono in modo esponenziale nel tempo, diventa estremamente difficile da gestire.
La maggior parte dei dati non è strutturata e proviene da documenti, video, audio, file di testo e altre fonti. Ciò significa che non puoi trovarli nei database.
Soluzione
Per gestire questi grandi set di dati, le aziende stanno optando per tecniche moderne, come la compressione , il tiering e la deduplicazione . La compressione viene utilizzata per ridurre il numero di bit nei dati, riducendone così le dimensioni complessive. La deduplicazione è il processo di rimozione dei dati duplicati e indesiderati da un set di dati.
La suddivisione in livelli dei dati consente alle aziende di archiviare i dati in diversi livelli di archiviazione. Garantisce che i dati risiedano nello spazio di archiviazione più appropriato. I livelli di dati possono essere cloud pubblico, cloud privato e archiviazione flash, a seconda della dimensione e dell'importanza dei dati.
Le aziende stanno anche optando per strumenti Big Data, come Hadoop , NoSQL e altre tecnologie.
Questo ci porta al terzo problema dei Big Data.
3. Confusione durante la selezione dello strumento Big Data
Le aziende spesso si confondono quando scelgono lo strumento migliore per l'analisi e l'archiviazione dei Big Data. HBase o Cassandra sono la migliore tecnologia per l'archiviazione dei dati? Hadoop MapReduce è abbastanza buono o Spark sarà un'opzione migliore per l'analisi e l'archiviazione dei dati?
Queste domande infastidiscono le aziende e talvolta non riescono a trovare le risposte. Finiscono per prendere decisioni sbagliate e selezionare una tecnologia inappropriata. Di conseguenza, denaro, tempo, sforzi e ore di lavoro vengono sprecati.
Soluzione
Il modo migliore per farlo è cercare un aiuto professionale. Puoi assumere professionisti esperti che sanno molto di più su questi strumenti. Un altro modo è andare per la consulenza sui Big Data . Qui, i consulenti daranno una raccomandazione degli strumenti migliori, in base allo scenario della tua azienda. Sulla base dei loro consigli, puoi elaborare una strategia e quindi selezionare lo strumento migliore per te.
4. Mancanza di professionisti dei dati
Per eseguire queste moderne tecnologie e strumenti per Big Data, le aziende hanno bisogno di professionisti dei dati qualificati. Questi professionisti includeranno data scientist, analisti di dati e ingegneri di dati che hanno esperienza nel lavorare con gli strumenti e nel dare un senso a enormi set di dati.
Le aziende affrontano un problema di mancanza di professionisti dei Big Data. Questo perché gli strumenti di gestione dei dati si sono evoluti rapidamente, ma nella maggior parte dei casi i professionisti no. È necessario adottare misure attuabili per colmare questa lacuna.
Soluzione
Le aziende stanno investendo più soldi nel reclutamento di professionisti qualificati. Devono anche offrire programmi di formazione al personale esistente per trarne il massimo.
Un altro passo importante compiuto dalle organizzazioni è l'acquisto di soluzioni di analisi dei dati basate sull'intelligenza artificiale/apprendimento automatico. Questi strumenti possono essere eseguiti da professionisti che non sono esperti di data science ma hanno conoscenze di base. Questo passaggio aiuta le aziende a risparmiare un sacco di soldi per il reclutamento.
5. Protezione dei dati
La protezione di questi enormi set di dati è una delle sfide scoraggianti dei Big Data . Spesso le aziende sono così impegnate a comprendere, archiviare e analizzare i propri set di dati da spingere la sicurezza dei dati per le fasi successive. Ma questa non è una mossa intelligente poiché i repository di dati non protetti possono diventare terreno fertile per hacker malintenzionati.
Le aziende possono perdere fino a 3,7 milioni di dollari per un record rubato o una violazione dei dati.
Soluzione
Le aziende stanno reclutando più professionisti della sicurezza informatica per proteggere i propri dati. Altre misure adottate per la protezione dei dati includono:
- Crittografia dei dati
- Segregazione dei dati
- Identità e controllo degli accessi
- Implementazione della sicurezza degli endpoint
- Monitoraggio della sicurezza in tempo reale
- Utilizza gli strumenti per la sicurezza dei Big Data, come IBM Guardian
6. Integrazione di dati da una varietà di fonti
I dati in un'organizzazione provengono da una varietà di fonti, come pagine di social media, applicazioni ERP, registri clienti, report finanziari, e-mail, presentazioni e report creati dai dipendenti. Combinare tutti questi dati per preparare i report è un compito impegnativo.
Si tratta di un'area spesso trascurata dalle aziende. Tuttavia, l'integrazione dei dati è fondamentale per l'analisi, il reporting e la business intelligence, quindi deve essere perfetta.
Soluzione
Le aziende devono risolvere i loro problemi di integrazione dei dati acquistando gli strumenti giusti. Alcuni dei migliori strumenti di integrazione dei dati sono menzionati di seguito:
- Talend Data Integration
- Integratore di dati Centerprise
- ArcESB
- IBM InfoSphere
- Abbondanza
- Informatica Power Center
- CloverDX
- Microsoft SQL
- QlikView
- Integratore di servizi dati Oracle
Per utilizzare al meglio i Big Data, le aziende devono iniziare a fare le cose in modo diverso. Ciò significa assumere personale migliore, cambiare la gestione, rivedere le politiche aziendali esistenti e le tecnologie utilizzate. Per migliorare il processo decisionale, possono assumere un Chief Data Officer , un passaggio intrapreso da molte delle aziende Fortune 500.
Conclusione
Ma il miglioramento e il progresso inizieranno solo comprendendo le sfide dei Big Data menzionate nell'articolo.
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