Top 6 provocări majore ale Big Data și soluții simple pentru a le rezolva
Publicat: 2020-05-19Nicio organizație nu poate funcționa fără date în zilele noastre. Cu cantități uriașe de date generate în fiecare secundă din tranzacțiile comerciale, cifrele de vânzări, jurnalele clienților și părțile interesate, datele sunt combustibilul care conduce companiile. Toate aceste date sunt îngrămădite într-un set uriaș de date care se numește Big Data.
Aceste date trebuie analizate pentru a îmbunătăți procesul decizional. Dar, există unele provocări ale Big Data întâlnite de companii. Acestea includ calitatea datelor, stocarea, lipsa profesioniștilor în știința datelor, validarea datelor și acumularea de date din diferite surse.
Vom arunca o privire mai atentă asupra acestor provocări și modalităților de a le depăși.
Cuprins
Provocările Big Data
Multe companii rămân blocate în etapa inițială a proiectelor lor Big Data. Acest lucru se datorează faptului că ei nu sunt nici conștienți de provocările Big Data și nici nu sunt echipați pentru a face față acestor provocări.
Să le înțelegem unul câte unul -
1. Lipsa unei înțelegeri adecvate a Big Data
Companiile eșuează în inițiativele lor Big Data din cauza unei înțelegeri insuficiente. Este posibil ca angajații să nu știe ce sunt datele, stocarea, procesarea, importanța și sursele acestora. Profesioniștii în date pot ști ce se întâmplă, dar alții pot să nu aibă o imagine clară.

De exemplu, dacă angajații nu înțeleg importanța stocării datelor, este posibil să nu păstreze backup-ul datelor sensibile. Este posibil să nu folosească bazele de date în mod corespunzător pentru stocare. Ca urmare, atunci când aceste date importante sunt necesare, acestea nu pot fi recuperate cu ușurință.
Soluţie
Atelierele și seminariile Big Data trebuie să fie organizate la companii pentru toată lumea. Programele de formare de bază trebuie aranjate pentru toți angajații care manipulează datele în mod regulat și fac parte din proiectele Big Data . O înțelegere de bază a conceptelor de date trebuie să fie inculcată de toate nivelurile organizației.
Citește și: Cursuri orientate spre locuri de muncă după absolvire
2. Probleme de creștere a datelor
Una dintre cele mai presante provocări ale Big Data este stocarea corectă a tuturor acestor seturi uriașe de date. Cantitatea de date stocate în centrele de date și bazele de date ale companiilor crește rapid. Pe măsură ce aceste seturi de date cresc exponențial în timp, devine extrem de dificil de gestionat.
Majoritatea datelor sunt nestructurate și provin din documente, videoclipuri, audio, fișiere text și alte surse. Aceasta înseamnă că nu le puteți găsi în bazele de date.
Soluţie
Pentru a gestiona aceste seturi mari de date, companiile optează pentru tehnici moderne, cum ar fi compresia , gradarea și deduplicarea . Comprimarea este utilizată pentru reducerea numărului de biți din date, reducând astfel dimensiunea totală. Deduplicarea este procesul de eliminare a datelor duplicate și nedorite dintr-un set de date.
Nivelul de date permite companiilor să stocheze date în diferite niveluri de stocare. Se asigură că datele se află în cel mai potrivit spațiu de stocare. Nivelurile de date pot fi cloud public, cloud privat și stocare flash, în funcție de dimensiunea și importanța datelor.
Companiile optează și pentru instrumente Big Data, precum Hadoop , NoSQL și alte tehnologii.
Acest lucru ne duce la a treia problemă Big Data.
3. Confuzie în timpul selectării instrumentului Big Data
Companiile devin adesea confuze în timp ce selectează cel mai bun instrument pentru analiza și stocarea Big Data. Este HBase sau Cassandra cea mai bună tehnologie pentru stocarea datelor? Este Hadoop MapReduce suficient de bun sau Spark va fi o opțiune mai bună pentru analiza și stocarea datelor?
Aceste întrebări deranjează companiile și uneori nu reușesc să găsească răspunsurile. Ei ajung să ia decizii proaste și să selecteze tehnologii nepotrivite. Ca urmare, banii, timpul, eforturile și orele de lucru sunt irosite.
Soluţie
Cel mai bun mod de a face acest lucru este să căutați ajutor profesional. Puteți fie să angajați profesioniști cu experiență care știu mult mai multe despre aceste instrumente. O altă modalitate este să apelezi la consultanța Big Data . Aici, consultanții vor oferi o recomandare cu cele mai bune instrumente, pe baza scenariului companiei dumneavoastră. Pe baza sfatului lor, puteți elabora o strategie și apoi puteți selecta cel mai bun instrument pentru dvs.

4. Lipsa profesioniștilor de date
Pentru a rula aceste tehnologii moderne și instrumente Big Data, companiile au nevoie de profesioniști calificați în domeniul datelor. Acești profesioniști vor include oameni de știință ai datelor, analiști de date și ingineri de date care au experiență în lucrul cu instrumentele și în înțelegerea unor seturi uriașe de date.
Companiile se confruntă cu o problemă de lipsă de profesioniști în Big Data. Acest lucru se datorează faptului că instrumentele de prelucrare a datelor au evoluat rapid, dar în cele mai multe cazuri, profesioniștii nu au evoluat. Trebuie luate măsuri care să poată fi acționate pentru a reduce această diferență.
Soluţie
Companiile investesc mai mulți bani în recrutarea de profesioniști calificați. De asemenea, trebuie să ofere programe de formare personalului existent pentru a profita la maximum de ele.
Un alt pas important făcut de organizații este achiziționarea de soluții de analiză a datelor care sunt alimentate de inteligență artificială/învățare automată. Aceste instrumente pot fi gestionate de profesioniști care nu sunt experți în știința datelor, dar au cunoștințe de bază. Acest pas ajută companiile să economisească mulți bani pentru recrutare.
5. Securizarea datelor
Securizarea acestor seturi uriașe de date este una dintre provocările descurajante ale Big Data . Adesea, companiile sunt atât de ocupate să înțeleagă, să stocheze și să-și analizeze seturile de date încât împing securitatea datelor pentru etapele ulterioare. Dar, aceasta nu este o mișcare inteligentă, deoarece depozitele de date neprotejate pot deveni un teren propice pentru hackeri rău intenționați.
Companiile pot pierde până la 3,7 milioane de dolari pentru o înregistrare furată sau o încălcare a datelor.
Soluţie
Companiile recrutează mai mulți profesioniști în securitate cibernetică pentru a-și proteja datele. Alți pași luați pentru securizarea datelor includ:
- Criptarea datelor
- Segregarea datelor
- Controlul identității și accesului
- Implementarea securității punctelor finale
- Monitorizare în timp real a securității
- Utilizați instrumente de securitate pentru Big Data, cum ar fi IBM Guardian
6. Integrarea datelor dintr-o varietate de surse
Datele dintr-o organizație provin dintr-o varietate de surse, cum ar fi pagini de social media, aplicații ERP, jurnalele clienților, rapoarte financiare, e-mailuri, prezentări și rapoarte create de angajați. Combinarea tuturor acestor date pentru a pregăti rapoarte este o sarcină dificilă.
Acesta este un domeniu adesea neglijat de firme. Dar, integrarea datelor este crucială pentru analiză, raportare și business intelligence, așa că trebuie să fie perfectă.
Soluţie

Companiile trebuie să își rezolve problemele de integrare a datelor prin achiziționarea instrumentelor potrivite. Unele dintre cele mai bune instrumente de integrare a datelor sunt menționate mai jos:
- Integrarea datelor Talend
- Integrator de date Centerprise
- ArcESB
- IBM InfoSphere
- Xplenty
- Informatica PowerCenter
- CloverDX
- Microsoft SQL
- QlikView
- Oracle Data Service Integrator
Pentru a folosi Big Data la cea mai bună utilizare, companiile trebuie să înceapă să facă lucrurile diferit. Aceasta înseamnă angajarea unui personal mai bun, schimbarea managementului, revizuirea politicilor de afaceri existente și a tehnologiilor utilizate. Pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor, aceștia pot angaja un Chief Data Officer - un pas care este făcut de multe dintre cele 500 de companii.
Concluzie
Însă, îmbunătățirea și progresul vor începe doar prin înțelegerea provocărilor Big Data menționate în articol.
Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.
Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.
