빅 데이터의 6가지 주요 과제 및 이를 해결하기 위한 간단한 솔루션
게시 됨: 2020-05-19오늘날 어떤 조직도 데이터 없이 작동할 수 없습니다. 비즈니스 거래, 매출 수치, 고객 로그 및 이해 관계자로부터 매초 엄청난 양의 데이터가 생성되는 가운데 데이터는 기업을 움직이는 원동력입니다. 이 모든 데이터는 빅 데이터라고 하는 거대한 데이터 세트에 쌓여 있습니다.
이 데이터는 의사 결정을 향상시키기 위해 분석되어야 합니다. 그러나 기업이 직면하는 빅 데이터의 몇 가지 문제가 있습니다. 여기에는 데이터 품질, 저장, 데이터 과학 전문가 부족, 데이터 유효성 검사 및 다양한 소스의 데이터 축적이 포함됩니다.
우리는 이러한 도전과 그것을 극복하는 방법에 대해 자세히 살펴볼 것입니다.
목차
빅 데이터의 과제
많은 기업이 빅 데이터 프로젝트의 초기 단계에서 막힙니다. 빅데이터의 문제점을 인식하지 못 하거나 이러한 문제점을 해결할 준비가 되어 있지 않기 때문 입니다.
하나씩 이해해 봅시다.
1. 빅데이터에 대한 올바른 이해 부족
기업은 불충분한 이해로 인해 빅 데이터 이니셔티브에 실패합니다. 직원은 데이터가 무엇인지, 저장, 처리, 중요도 및 소스가 무엇인지 모를 수 있습니다. 데이터 전문가는 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있지만 다른 사람들은 명확한 그림을 가지고 있지 않을 수 있습니다.
예를 들어 직원이 데이터 저장의 중요성을 이해하지 못하면 민감한 데이터의 백업을 보관하지 않을 수 있습니다. 그들은 저장을 위해 데이터베이스를 적절하게 사용하지 않을 수 있습니다. 결과적으로 이 중요한 데이터가 필요할 때 쉽게 검색할 수 없습니다.
해결책
빅데이터 워크숍과 세미나 는 기업에서 모두를 위해 개최되어야 합니다. 정기적으로 데이터를 취급하고 빅 데이터 프로젝트 의 일부인 모든 직원을 대상으로 기본 교육 프로그램을 마련해야 합니다 . 조직의 모든 수준에서 데이터 개념에 대한 기본 이해를 교육해야 합니다.
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2. 데이터 증가 문제
빅 데이터 의 가장 시급한 과제 중 하나는 이러한 방대한 데이터 세트를 모두 적절하게 저장하는 것입니다. 기업의 데이터센터와 데이터베이스에 저장되는 데이터의 양이 빠르게 증가하고 있습니다. 이러한 데이터 세트는 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가함에 따라 처리하기가 극도로 어려워집니다.
대부분의 데이터는 구조화되지 않고 문서, 비디오, 오디오, 텍스트 파일 및 기타 소스에서 가져옵니다. 즉, 데이터베이스에서 찾을 수 없습니다.
해결책
이러한 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 기업은 압축 , 계층화 및 중복 제거 와 같은 최신 기술을 선택하고 있습니다. 압축은 데이터의 비트 수를 줄여 전체 크기를 줄이는 데 사용됩니다. 중복 제거는 데이터 세트에서 불필요한 중복 데이터를 제거하는 프로세스입니다.
데이터 계층화를 통해 기업은 데이터를 다양한 스토리지 계층에 저장할 수 있습니다. 데이터가 가장 적절한 저장 공간에 있는지 확인합니다. 데이터 계층은 데이터 크기와 중요도에 따라 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드 및 플래시 스토리지가 될 수 있습니다.
기업들은 또한 Hadoop , NoSQL 및 기타 기술과 같은 빅 데이터 도구 를 선택하고 있습니다.
이것은 우리를 세 번째 빅 데이터 문제로 이끕니다.
3. 빅데이터 도구 선택 시 혼란
기업은 빅 데이터 분석 및 저장에 가장 적합한 도구를 선택하는 과정에서 종종 혼동을 겪습니다. HBase 또는 Cassandra 가 데이터 저장을 위한 최고의 기술입니까? Hadoop MapReduce 가 충분히 좋은 가요? 아니면 Spark가 데이터 분석 및 스토리지에 더 나은 옵션이 될까요?
이러한 질문은 회사를 괴롭히고 때로는 답을 찾지 못할 수도 있습니다. 그들은 결국 잘못된 결정을 내리고 부적절한 기술을 선택합니다. 결과적으로 돈, 시간, 노력 및 작업 시간이 낭비됩니다.
해결책
가장 좋은 방법은 전문가의 도움을 받는 것입니다. 이러한 도구에 대해 더 많이 알고 있는 숙련된 전문가를 고용할 수도 있습니다. 또 다른 방법은 빅데이터 컨설팅 을 받는 것 입니다. 여기에서 컨설턴트는 회사의 시나리오를 기반으로 최고의 도구를 권장합니다. 그들의 조언에 따라 전략을 수립한 다음 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.
4. 데이터 전문가 부족
이러한 최신 기술과 빅 데이터 도구를 실행하려면 기업에 숙련된 데이터 전문가가 필요합니다. 이러한 전문가에는 도구로 작업하고 방대한 데이터 세트를 이해하는 데 경험이 있는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 데이터 엔지니어가 포함됩니다.
기업은 빅데이터 전문가 부족 문제에 직면해 있습니다. 데이터 처리 도구는 빠르게 발전했지만 대부분의 경우 전문가는 그렇지 않았기 때문입니다. 이 간극을 메우기 위해 실행 가능한 조치를 취해야 합니다.
해결책
기업들은 숙련된 전문가의 채용에 더 많은 돈을 투자하고 있습니다. 또한 기존 직원을 최대한 활용하기 위해 교육 프로그램을 제공해야 합니다.
조직이 취하는 또 다른 중요한 단계는 인공 지능/머신 러닝으로 구동되는 데이터 분석 솔루션을 구매하는 것입니다. 이러한 도구는 데이터 과학 전문가는 아니지만 기본 지식이 있는 전문가가 실행할 수 있습니다. 이 단계는 기업이 채용을 위해 많은 돈을 절약하는 데 도움이 됩니다.
5. 데이터 보안
이러한 거대한 데이터 세트를 보호하는 것은 빅 데이터의 어려운 과제 중 하나입니다 . 종종 기업은 데이터 세트를 이해, 저장 및 분석하는 데 너무 바쁘기 때문에 나중 단계를 위해 데이터 보안을 추진합니다. 그러나 보호되지 않은 데이터 저장소가 악의적인 해커의 온상이 될 수 있으므로 이는 현명한 조치가 아닙니다.
기업은 기록 도난이나 데이터 유출로 인해 최대 370만 달러 의 손실을 입을 수 있습니다.
해결책
기업은 데이터를 보호하기 위해 더 많은 사이버 보안 전문가를 모집하고 있습니다. 데이터 보안을 위해 취한 다른 단계는 다음과 같습니다.
- 데이터 암호화
- 데이터 분리
- ID 및 액세스 제어
- 엔드포인트 보안 구현
- 실시간 보안 모니터링
- IBM Guardian 과 같은 빅 데이터 보안 도구 사용
6. 다양한 소스의 데이터 통합
조직의 데이터는 소셜 미디어 페이지, ERP 애플리케이션, 고객 로그, 재무 보고서, 이메일, 프레젠테이션 및 직원이 작성한 보고서와 같은 다양한 소스에서 제공됩니다. 이 모든 데이터를 결합하여 보고서를 준비하는 것은 어려운 작업입니다.
기업들이 종종 소홀히 하는 부분이다. 그러나 데이터 통합 은 분석, 보고 및 비즈니스 인텔리전스에 매우 중요하므로 완벽해야 합니다.
해결책
기업은 올바른 도구를 구입하여 데이터 통합 문제를 해결해야 합니다. 최고의 데이터 통합 도구 중 일부는 다음과 같습니다.
- 인재 데이터 통합
- Centerprise 데이터 통합업체
- ArcESB
- IBM 인포스피어
- 넉넉
- 인포매티카 파워센터
- 클로버DX
- 마이크로소프트 SQL
- QlikView
- Oracle 데이터 서비스 통합업체
빅 데이터를 최대한 활용하기 위해 기업은 일을 다르게 시작해야 합니다. 즉, 더 나은 직원을 고용하고, 경영진을 변경하고, 기존 비즈니스 정책과 사용 중인 기술을 검토해야 합니다. 의사 결정을 향상시키기 위해 최고 데이터 책임자 를 고용할 수 있습니다 . 이는 많은 포춘 500대 기업이 취하는 단계입니다.
결론
그러나 개선과 발전은 기사에서 언급한 빅 데이터의 과제를 이해하는 것에서부터 시작될 것입니다.
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