Os 6 principais desafios do Big Data e soluções simples para resolvê-los
Publicados: 2020-05-19Nenhuma organização pode funcionar sem dados nos dias de hoje. Com enormes quantidades de dados sendo gerados a cada segundo a partir de transações comerciais, números de vendas, registros de clientes e partes interessadas, os dados são o combustível que impulsiona as empresas. Todos esses dados são empilhados em um enorme conjunto de dados conhecido como Big Data.
Esses dados precisam ser analisados para melhorar a tomada de decisão. Mas, existem alguns desafios de Big Data encontrados pelas empresas. Isso inclui qualidade de dados, armazenamento, falta de profissionais de ciência de dados, validação de dados e acúmulo de dados de diferentes fontes.
Analisaremos mais de perto esses desafios e as formas de superá-los.
Índice
Desafios do Big Data
Muitas empresas ficam presas no estágio inicial de seus projetos de Big Data. Isso ocorre porque eles não estão cientes dos desafios do Big Data nem estão preparados para enfrentar esses desafios.
Vamos entendê-los um por um –
1. Falta de compreensão adequada de Big Data
As empresas falham em suas iniciativas de Big Data devido ao entendimento insuficiente. Os funcionários podem não saber o que são dados, seu armazenamento, processamento, importância e fontes. Os profissionais de dados podem saber o que está acontecendo, mas outros podem não ter uma visão clara.

Por exemplo, se os funcionários não entendem a importância do armazenamento de dados, eles podem não manter o backup de dados confidenciais. Eles podem não usar bancos de dados corretamente para armazenamento. Como resultado, quando esses dados importantes são necessários, eles não podem ser recuperados facilmente.
Solução
Workshops e seminários de Big Data devem ser realizados nas empresas para todos. Programas básicos de treinamento devem ser organizados para todos os funcionários que lidam regularmente com dados e fazem parte dos projetos de Big Data . Uma compreensão básica dos conceitos de dados deve ser inculcada em todos os níveis da organização.
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2. Problemas de crescimento de dados
Um dos desafios mais prementes do Big Data é armazenar adequadamente todos esses enormes conjuntos de dados. A quantidade de dados armazenados em data centers e bancos de dados de empresas está aumentando rapidamente. À medida que esses conjuntos de dados crescem exponencialmente com o tempo, fica extremamente difícil de lidar.
A maioria dos dados não é estruturada e vem de documentos, vídeos, áudios, arquivos de texto e outras fontes. Isso significa que você não pode encontrá-los em bancos de dados.
Solução
Para lidar com esses grandes conjuntos de dados, as empresas estão optando por técnicas modernas, como compactação , camadas e desduplicação . A compactação é usada para reduzir o número de bits nos dados, reduzindo assim seu tamanho geral. A desduplicação é o processo de remoção de dados duplicados e indesejados de um conjunto de dados.
A camada de dados permite que as empresas armazenem dados em diferentes camadas de armazenamento. Ele garante que os dados residam no espaço de armazenamento mais apropriado. As camadas de dados podem ser nuvem pública, nuvem privada e armazenamento flash, dependendo do tamanho e da importância dos dados.
As empresas também estão optando por ferramentas de Big Data, como Hadoop , NoSQL e outras tecnologias.
Isso nos leva ao terceiro problema do Big Data.
3. Confusão na seleção de ferramentas de Big Data
As empresas muitas vezes ficam confusas ao selecionar a melhor ferramenta para análise e armazenamento de Big Data. O HBase ou Cassandra é a melhor tecnologia para armazenamento de dados? O Hadoop MapReduce é bom o suficiente ou o Spark será uma opção melhor para análise e armazenamento de dados?
Essas perguntas incomodam as empresas e, às vezes, elas não conseguem encontrar as respostas. Eles acabam tomando más decisões e selecionando tecnologia inadequada. Como resultado, dinheiro, tempo, esforços e horas de trabalho são desperdiçados.
Solução
A melhor maneira de fazer isso é procurar ajuda profissional. Você pode contratar profissionais experientes que sabem muito mais sobre essas ferramentas. Outra forma é optar pela consultoria de Big Data . Aqui, os consultores darão uma recomendação das melhores ferramentas, com base no cenário da sua empresa. Com base em seus conselhos, você pode elaborar uma estratégia e selecionar a melhor ferramenta para você.

4. Falta de profissionais de dados
Para executar essas tecnologias modernas e ferramentas de Big Data, as empresas precisam de profissionais de dados qualificados. Esses profissionais incluirão cientistas de dados, analistas de dados e engenheiros de dados com experiência em trabalhar com as ferramentas e entender grandes conjuntos de dados.
As empresas enfrentam um problema de falta de profissionais de Big Data. Isso ocorre porque as ferramentas de manipulação de dados evoluíram rapidamente, mas na maioria dos casos, os profissionais não. Medidas acionáveis precisam ser tomadas para preencher essa lacuna.
Solução
As empresas estão investindo mais dinheiro no recrutamento de profissionais qualificados. Eles também têm que oferecer programas de treinamento para o pessoal existente para tirar o máximo proveito deles.
Outro passo importante dado pelas organizações é a compra de soluções de análise de dados que são alimentadas por inteligência artificial/aprendizado de máquina. Essas ferramentas podem ser executadas por profissionais que não são especialistas em ciência de dados, mas possuem conhecimentos básicos. Esta etapa ajuda as empresas a economizar muito dinheiro para o recrutamento.
5. Protegendo dados
Proteger esses enormes conjuntos de dados é um dos grandes desafios do Big Data . Muitas vezes, as empresas estão tão ocupadas em entender, armazenar e analisar seus conjuntos de dados que empurram a segurança dos dados para estágios posteriores. Mas essa não é uma jogada inteligente, pois repositórios de dados desprotegidos podem se tornar terreno fértil para hackers maliciosos.
As empresas podem perder até US$ 3,7 milhões por um registro roubado ou uma violação de dados.
Solução
As empresas estão recrutando mais profissionais de segurança cibernética para proteger seus dados. Outras etapas tomadas para proteger os dados incluem:
- Criptografia de dados
- Segregação de dados
- Identidade e controle de acesso
- Implementação de segurança de endpoint
- Monitoramento de segurança em tempo real
- Use ferramentas de segurança de Big Data, como o IBM Guardian
6. Integrando dados de várias fontes
Os dados em uma organização vêm de uma variedade de fontes, como páginas de mídia social, aplicativos ERP, logs de clientes, relatórios financeiros, e-mails, apresentações e relatórios criados por funcionários. Combinar todos esses dados para preparar relatórios é uma tarefa desafiadora.
Esta é uma área muitas vezes negligenciada pelas empresas. Mas, a integração de dados é crucial para análise, relatórios e inteligência de negócios, por isso tem que ser perfeita.
Solução

As empresas precisam resolver seus problemas de integração de dados comprando as ferramentas certas. Algumas das melhores ferramentas de integração de dados são mencionadas abaixo:
- Integração de dados do Talend
- Integrador de Dados Centerprise
- ArcESB
- IBM InfoSphere
- Xplenty
- Informatica PowerCenter
- Clover DX
- Microsoft SQL
- QlikViewName
- Integrador de serviços de dados Oracle
Para usar o Big Data da melhor maneira, as empresas precisam começar a fazer as coisas de maneira diferente. Isso significa contratar melhores funcionários, mudar a gestão, revisar as políticas de negócios existentes e as tecnologias que estão sendo utilizadas. Para melhorar a tomada de decisões, eles podem contratar um Chief Data Officer – um passo que é dado por muitas das empresas da Fortune 500.
Conclusão
Mas, a melhoria e o progresso só começarão com a compreensão dos desafios do Big Data mencionados no artigo.
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