ความท้าทายหลัก 6 อันดับแรกของ Big Data & วิธีแก้ปัญหาง่ายๆ

เผยแพร่แล้ว: 2020-05-19

ไม่มีองค์กรใดสามารถทำงานได้หากไม่มีข้อมูลในปัจจุบัน ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นทุกวินาทีจากธุรกรรมทางธุรกิจ ยอดขาย บันทึกของลูกค้า และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ข้อมูลเป็นเชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนบริษัทต่างๆ ข้อมูลทั้งหมดนี้ถูกกองรวมกันเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เรียกว่าบิ๊กดาต้า

ข้อมูลนี้จำเป็นต้องได้รับการวิเคราะห์เพื่อส่งเสริมการตัดสินใจ แต่มี ความท้าทายบางประการเกี่ยวกับ Big Data ที่บริษัทต่างๆ เผชิญ ซึ่งรวมถึงคุณภาพของข้อมูล การจัดเก็บ การขาดผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล และการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

เราจะพิจารณาความท้าทายเหล่านี้อย่างละเอียดถี่ถ้วนและวิธีเอาชนะความท้าทายเหล่านี้

สารบัญ

ความท้าทายของบิ๊กดาต้า

หลายบริษัทติดอยู่ในระยะเริ่มต้นของโครงการบิ๊กดาต้า เนื่องจากพวกเขาไม่ตระหนักถึง ความท้าทายของ Big Data และไม่พร้อมที่จะจัดการกับความท้าทายเหล่านั้น

ให้เราเข้าใจพวกเขาทีละคน -

1. ขาดความเข้าใจที่ถูกต้องเกี่ยวกับบิ๊กดาต้า

บริษัทต่างๆ ล้มเหลวในการริเริ่ม Big Data เนื่องจากความเข้าใจไม่เพียงพอ พนักงานอาจไม่ทราบว่าข้อมูลคืออะไร การจัดเก็บ การประมวลผล ความสำคัญ และแหล่งที่มา ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลอาจรู้ว่าเกิดอะไรขึ้น แต่คนอื่นๆ อาจไม่มีภาพที่ชัดเจน

ตัวอย่างเช่น หากพนักงานไม่เข้าใจถึงความสำคัญของการจัดเก็บข้อมูล พวกเขาอาจไม่สำรองข้อมูลที่สำคัญ พวกเขาอาจใช้ฐานข้อมูลไม่ถูกต้องสำหรับการจัดเก็บ ด้วยเหตุนี้ เมื่อจำเป็นต้องใช้ข้อมูลสำคัญนี้ จึงไม่สามารถเรียกค้นข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

สารละลาย

การประชุมเชิงปฏิบัติการและสัมมนาของ Big Data จะต้องจัดขึ้นที่บริษัทสำหรับทุกคน ต้องมีการจัดโปรแกรมการฝึกอบรมขั้นพื้นฐานสำหรับพนักงานทุกคนที่จัดการข้อมูลอย่างสม่ำเสมอและเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ บิ๊ ดาต้า ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับแนวคิดข้อมูลต้องได้รับการปลูกฝังโดยทุกระดับขององค์กร

อ่านเพิ่มเติม: หลักสูตรเชิงอาชีพหลังจบการศึกษา

2. ปัญหาการเติบโตของข้อมูล

หนึ่งใน ความท้าทายเร่งด่วนที่สุดของ Big Data คือการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมดเหล่านี้อย่างเหมาะสม ปริมาณข้อมูลที่จัดเก็บในศูนย์ข้อมูลและฐานข้อมูลของบริษัทเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เนื่องจากชุดข้อมูลเหล่านี้เติบโตแบบทวีคูณตามกาลเวลา จึงยากต่อการจัดการอย่างมาก

ข้อมูลส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้างและมาจากเอกสาร วิดีโอ ไฟล์เสียง ไฟล์ข้อความ และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ซึ่งหมายความว่าคุณไม่สามารถค้นหาได้ในฐานข้อมูล

สารละลาย

เพื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ บริษัทต่างๆ เลือกใช้เทคนิคที่ทันสมัย ​​เช่น การบีบอัด การ แบ่ง ระดับ และ การขจัด ข้อมูล ซ้ำซ้อน การบีบอัดใช้สำหรับลดจำนวนบิตในข้อมูล ซึ่งจะเป็นการลดขนาดโดยรวม การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนเป็นกระบวนการลบข้อมูลที่ซ้ำกันและไม่ต้องการออกจากชุดข้อมูล

การแบ่งชั้นข้อมูลช่วยให้บริษัทจัดเก็บข้อมูลในระดับการจัดเก็บข้อมูลที่แตกต่างกันได้ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลอยู่ในพื้นที่จัดเก็บที่เหมาะสมที่สุด ชั้นข้อมูลอาจเป็นคลาวด์สาธารณะ คลาวด์ส่วนตัว และที่เก็บข้อมูลแฟลช ขึ้นอยู่กับขนาดและความสำคัญของข้อมูล

บริษัทต่างๆ ยังเลือกใช้ เครื่องมือ Big Data เช่น Hadoop , NoSQL และเทคโนโลยีอื่นๆ

สิ่งนี้นำเราไปสู่ปัญหาบิ๊กดาต้าที่สาม

3. ความสับสนขณะเลือกเครื่องมือ Big Data

บริษัทต่างๆ มักสับสนขณะเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ HBase หรือ Cassandra เป็น เทคโนโลยีที่ดีที่สุดสำหรับการจัดเก็บข้อมูลหรือไม่? Hadoop MapReduce ดีเพียงพอหรือ Spark จะเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับการวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลหรือ ไม่

คำถามเหล่านี้สร้างความรำคาญให้กับบริษัทต่างๆ และบางครั้งพวกเขาก็ไม่สามารถหาคำตอบได้ พวกเขาลงเอยด้วยการตัดสินใจที่ไม่ดีและเลือกเทคโนโลยีที่ไม่เหมาะสม ส่งผลให้เงิน เวลา ความพยายามและชั่วโมงการทำงานสูญเปล่าไปเปล่าๆ

สารละลาย

วิธีที่ดีที่สุดคือขอความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ คุณสามารถจ้างผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ซึ่งรู้จักเครื่องมือเหล่านี้มากขึ้น อีกทางหนึ่งคือการไป ปรึกษาบิ๊ก ดาต้า ที่นี่ ที่ปรึกษาจะให้คำแนะนำเกี่ยวกับเครื่องมือที่ดีที่สุดตามสถานการณ์ของบริษัทคุณ จากคำแนะนำของพวกเขา คุณสามารถกำหนดกลยุทธ์แล้วเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับคุณ

4. ขาดผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล

เพื่อใช้งานเทคโนโลยีที่ทันสมัยและเครื่องมือ Big Data บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีทักษะ ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้จะรวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และวิศวกรข้อมูลที่มีประสบการณ์ในการทำงานกับเครื่องมือและทำความเข้าใจกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

บริษัทประสบปัญหาการขาดผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้า เนื่องจากเครื่องมือจัดการข้อมูลมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว แต่ในกรณีส่วนใหญ่ ผู้เชี่ยวชาญยังไม่มี จำเป็นต้องดำเนินการตามขั้นตอนที่สามารถดำเนินการได้เพื่อลดช่องว่างนี้

สารละลาย

บริษัทต่างๆ ลงทุนเงินมากขึ้นในการสรรหาผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะ พวกเขายังต้องเสนอโปรแกรมการฝึกอบรมให้กับพนักงานที่มีอยู่เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากพวกเขา

ขั้นตอนสำคัญอีกขั้นตอนหนึ่งที่ดำเนินการโดยองค์กรคือการซื้อโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์/แมชชีนเลิร์นนิง เครื่องมือเหล่านี้สามารถดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแต่มีความรู้พื้นฐาน ขั้นตอนนี้ช่วยให้บริษัทประหยัดเงินในการรับสมัครงานได้มาก

5. การรักษาความปลอดภัยข้อมูล

การรักษาความปลอดภัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ถือเป็นหนึ่งใน ความท้าทายที่น่ากลัว ของ Big Data บ่อยครั้งที่บริษัทต่างๆ ยุ่งอยู่กับการทำความเข้าใจ จัดเก็บ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลของตนจนต้องผลักดันการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลในขั้นต่อไป แต่นี่ไม่ใช่การเคลื่อนไหวที่ชาญฉลาด เนื่องจากที่เก็บข้อมูลที่ไม่มีการป้องกันสามารถเป็นแหล่งเพาะพันธุ์สำหรับแฮ็กเกอร์ที่ประสงค์ร้ายได้

บริษัทต่างๆ อาจสูญเสียข้อมูลได้ถึง 3.7 ล้านดอลลาร์ สำหรับบันทึกที่ถูกขโมยหรือการละเมิดข้อมูล

สารละลาย

บริษัทต่างๆ กำลังมองหาผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อปกป้องข้อมูลของตนมากขึ้น ขั้นตอนอื่นๆ ในการรักษาความปลอดภัยข้อมูล ได้แก่:

  • การเข้ารหัสข้อมูล
  • การแยกข้อมูล
  • การระบุตัวตนและการควบคุมการเข้าถึง
  • การใช้งานการรักษาความปลอดภัยปลายทาง
  • การตรวจสอบความปลอดภัยตามเวลาจริง
  • ใช้ เครื่องมือรักษาความปลอดภัย Big Data เช่น IBM Guardian

6. การบูรณาการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

ข้อมูลในองค์กรมาจากแหล่งต่างๆ เช่น หน้าโซเชียลมีเดีย แอปพลิเคชัน ERP บันทึกของลูกค้า รายงานทางการเงิน อีเมล การนำเสนอ และรายงานที่สร้างขึ้นโดยพนักงาน การรวมข้อมูลทั้งหมดนี้เพื่อจัดทำรายงานถือเป็นงานที่ท้าทาย

นี่เป็นพื้นที่ที่บริษัทมักละเลย แต่ การรวมข้อมูล เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ การรายงาน และระบบธุรกิจอัจฉริยะ ดังนั้นจึงต้องสมบูรณ์แบบ

สารละลาย

บริษัทต่างๆ ต้องแก้ปัญหาการรวมข้อมูลด้วยการซื้อเครื่องมือที่เหมาะสม เครื่องมือการรวมข้อมูลที่ดีที่สุดบางส่วนมีการกล่าวถึงด้านล่าง:

  • การรวมข้อมูลพรสวรรค์
  • Centerprise Data Integrator
  • ArcESB
  • IBM InfoSphere
  • Xplenty
  • อินฟอร์มาติกา พาวเวอร์เซ็นเตอร์
  • CloverDX
  • Microsoft SQL
  • QlikView
  • Oracle Data Service Integrator

เพื่อนำ Big Data มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด บริษัทต่างๆ ต้องเริ่มทำสิ่งต่าง ๆ ที่แตกต่างออกไป ซึ่งหมายถึงการจ้างพนักงานที่ดีขึ้น เปลี่ยนแปลงการจัดการ ทบทวนนโยบายธุรกิจที่มีอยู่และเทคโนโลยีที่ใช้ เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ พวกเขาสามารถจ้าง Chief Data Officer ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ดำเนินการโดยบริษัท Fortune 500 หลายแห่ง

บทสรุป

แต่การปรับปรุงและความคืบหน้าจะเริ่มต้นจากการทำความเข้าใจความ ท้าทายของ Big Data ที่กล่าวถึงในบทความเท่านั้น

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ปรมาจารย์ด้านเทคโนโลยีแห่งอนาคต - Big Data

โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงด้าน Big Data จาก IIIT Bangalore