6 основных проблем, связанных с большими данными, и простые решения для их решения

В наши дни ни одна организация не может функционировать без данных. Поскольку ежесекундно генерируются огромные объемы данных из бизнес-транзакций, показателей продаж, журналов клиентов и заинтересованных сторон, данные являются топливом, которое движет компаниями. Все эти данные накапливаются в огромном наборе данных, который называется большими данными.

Эти данные необходимо анализировать для улучшения принятия решений. Но есть некоторые проблемы с большими данными , с которыми сталкиваются компании. К ним относятся качество данных, хранение, нехватка специалистов по науке о данных, проверка данных и накопление данных из разных источников.

Мы подробнее рассмотрим эти проблемы и пути их преодоления.

Проблемы больших данных

Многие компании застревают на начальном этапе своих проектов по работе с большими данными. Это связано с тем, что они не знают о проблемах больших данных и не оснащены для решения этих проблем.

Давайте разберем их один за другим –

1. Отсутствие правильного понимания больших данных

Компании терпят неудачу в своих инициативах по работе с большими данными из-за недостаточного понимания. Сотрудники могут не знать, что такое данные, их хранение, обработка, важность и источники. Специалисты по данным могут знать, что происходит, но у других может не быть четкой картины.

Например, если сотрудники не понимают важности хранения данных, они могут не хранить резервную копию конфиденциальных данных. Они могут неправильно использовать базы данных для хранения. В результате, когда требуются эти важные данные, их нелегко получить.

Решение

Мастер-классы и семинары по Big Data должны проводиться в компаниях для всех желающих. Базовые программы обучения должны быть организованы для всех сотрудников, которые регулярно работают с данными и участвуют в проектах по работе с большими данными . Базовое понимание концепций данных должно быть внедрено на всех уровнях организации.

Читайте также: Курсы по трудоустройству после окончания вуза

2. Проблемы роста данных

Одной из самых насущных проблем больших данных является правильное хранение всех этих огромных наборов данных. Объем данных, хранящихся в центрах обработки данных и базах данных компаний, быстро увеличивается. Поскольку эти наборы данных со временем растут в геометрической прогрессии, с ними становится чрезвычайно сложно работать.

Большая часть данных неструктурирована и поступает из документов, видео, аудио, текстовых файлов и других источников. Это означает, что вы не можете найти их в базах данных.

Решение

Для обработки этих больших наборов данных компании выбирают современные методы, такие как сжатие , многоуровневое хранение и дедупликация . Сжатие используется для уменьшения количества битов в данных, тем самым уменьшая их общий размер. Дедупликация — это процесс удаления повторяющихся и нежелательных данных из набора данных.

Многоуровневое хранение данных позволяет компаниям хранить данные на разных уровнях хранения. Это гарантирует, что данные находятся в наиболее подходящем месте для хранения. Уровни данных могут быть общедоступным облаком, частным облаком и флэш-хранилищем, в зависимости от размера и важности данных.

Компании также выбирают инструменты для работы с большими данными, такие как Hadoop , NoSQL и другие технологии.

Это приводит нас к третьей проблеме больших данных.

3. Путаница при выборе инструментов для работы с большими данными

Компании часто путаются, выбирая лучший инструмент для анализа и хранения больших данных. HBase или Cassandra — лучшая технология для хранения данных? Достаточно ли хорош Hadoop MapReduce или Spark будет лучшим вариантом для анализа и хранения данных?

Эти вопросы беспокоят компании, и иногда они не могут найти ответы. В конечном итоге они принимают неверные решения и выбирают неподходящие технологии. В результате деньги, время, усилия и рабочее время тратятся впустую.

Решение

Лучший способ справиться с этим – обратиться за профессиональной помощью. Вы можете либо нанять опытных специалистов, которые знают гораздо больше об этих инструментах. Другой способ — обратиться за консультацией по работе с большими данными . Здесь консультанты порекомендуют лучшие инструменты, исходя из сценария вашей компании. Основываясь на их советах, вы можете разработать стратегию, а затем выбрать лучший инструмент для вас.

4. Нехватка специалистов по данным

Чтобы использовать эти современные технологии и инструменты больших данных, компаниям нужны квалифицированные специалисты по данным. Среди этих специалистов будут специалисты по данным, аналитики данных и инженеры данных, которые имеют опыт работы с инструментами и понимания огромных наборов данных.

Компании сталкиваются с проблемой нехватки специалистов по работе с большими данными. Это связано с тем, что инструменты обработки данных быстро развивались, а профессионалы — нет. Необходимо предпринять действенные шаги, чтобы восполнить этот пробел.

Решение

Компании вкладывают больше денег в найм квалифицированных специалистов. Они также должны предлагать программы обучения существующему персоналу, чтобы получить от них максимальную отдачу.

Еще одним важным шагом, предпринятым организациями, является покупка решений для анализа данных, основанных на искусственном интеллекте/машинном обучении. Этими инструментами могут управлять профессионалы, которые не являются экспертами в области обработки данных, но имеют базовые знания. Этот шаг помогает компаниям сэкономить много денег на подборе персонала.

5. Защита данных

Защита этих огромных массивов данных — одна из самых сложных задач, связанных с большими данными . Часто компании настолько заняты пониманием, хранением и анализом своих наборов данных, что откладывают защиту данных на более поздние этапы. Но это не самый разумный шаг, поскольку незащищенные хранилища данных могут стать рассадником злонамеренных хакеров.

Компании могут потерять до 3,7 млн ​​долларов из-за кражи записей или утечки данных.

Решение

Компании нанимают больше специалистов по кибербезопасности для защиты своих данных. Другие шаги, предпринятые для защиты данных, включают:

• Шифрование данных
• Разделение данных
• Идентификация и контроль доступа
• Внедрение защиты конечных точек
• Мониторинг безопасности в режиме реального времени
• Используйте инструменты безопасности больших данных, такие как IBM Guardian

6. Интеграция данных из различных источников

Данные в организации поступают из различных источников, таких как страницы социальных сетей, приложения ERP, журналы клиентов, финансовые отчеты, электронные письма, презентации и отчеты, созданные сотрудниками. Объединение всех этих данных для подготовки отчетов является сложной задачей.

Это область, которой часто пренебрегают фирмы. Но интеграция данных имеет решающее значение для анализа, отчетности и бизнес-аналитики, поэтому она должна быть идеальной.

Решение

Компании должны решать свои проблемы с интеграцией данных, приобретая правильные инструменты. Ниже перечислены некоторые из лучших инструментов интеграции данных:

• Интеграция данных Talend
• Интегратор данных Centerprise
• ArcESB
• IBM InfoSphere
• Много
• Информатика PowerCenter
• CloverDX
• Microsoft SQL
• QlikView
• Интегратор сервисов данных Oracle

Чтобы наилучшим образом использовать большие данные, компании должны начать действовать по-другому. Это означает наем лучшего персонала, смену руководства, пересмотр существующей бизнес-политики и используемых технологий. Чтобы улучшить принятие решений, они могут нанять директора по данным — шаг, который делают многие из 500 компаний из списка Fortune 500.

Заключение

Но совершенствование и прогресс начнутся только с понимания проблем больших данных , упомянутых в статье.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Освойте технологии будущего — большие данные

Расширенная программа сертификации в области больших данных от IIIT Bangalore