Büyük Verinin En Önemli 6 Zorluğu ve Bunları Çözmek İçin Basit Çözümler
Yayınlanan: 2020-05-19Bu günlerde hiçbir kuruluş veri olmadan çalışamaz. Ticari işlemlerden, satış rakamlarından, müşteri günlüklerinden ve paydaşlardan her saniye üretilen devasa miktarda veriyle, veriler şirketleri yönlendiren yakıttır. Tüm bu veriler, Büyük Veri olarak adlandırılan devasa bir veri kümesinde yığılır.
Karar vermeyi geliştirmek için bu verilerin analiz edilmesi gerekir. Ancak Big Data'nın şirketlerin karşılaştığı bazı zorluklar var . Bunlara veri kalitesi, depolama, veri bilimi uzmanlarının eksikliği, verilerin doğrulanması ve farklı kaynaklardan veri toplanması dahildir.
Bu zorluklara ve bunların üstesinden gelmenin yollarına daha yakından bakacağız.
İçindekiler
Büyük Verinin Zorlukları
Birçok şirket, Büyük Veri projelerinin ilk aşamasında takılıp kalıyor. Bunun nedeni, ne Büyük Verinin zorluklarının farkında olmaları ne de bu zorlukların üstesinden gelecek donanıma sahip olmalarıdır.
Onları birer birer anlayalım -
1. Büyük Verinin doğru anlaşılmaması
Şirketler, yetersiz anlayış nedeniyle Büyük Veri girişimlerinde başarısız oluyor. Çalışanlar verilerin ne olduğunu, depolanmasını, işlenmesini, önemini ve kaynaklarını bilemeyebilir. Veri uzmanları neler olup bittiğini biliyor olabilir, ancak diğerleri net bir resme sahip olmayabilir.
Örneğin, çalışanlar veri depolamanın önemini anlamazlarsa, hassas verilerin yedeğini almayabilirler. Veritabanlarını depolama için uygun şekilde kullanmayabilirler. Sonuç olarak, bu önemli veriler gerektiğinde kolayca geri alınamaz.
Çözüm
Şirketlerde herkes için Büyük Veri çalıştayları ve seminerleri yapılmalıdır. Verileri düzenli olarak işleyen ve Büyük Veri projelerinin bir parçası olan tüm çalışanlar için temel eğitim programları düzenlenmelidir . Veri kavramlarına ilişkin temel bir anlayış, organizasyonun tüm seviyeleri tarafından aşılanmalıdır.
Ayrıca Okuyun: Mezuniyet Sonrası İş Odaklı Kurslar
2. Veri büyüme sorunları
Büyük Verinin en acil zorluklarından biri , tüm bu büyük veri kümelerini düzgün bir şekilde depolamaktır. Şirketlerin veri merkezlerinde ve veri tabanlarında depolanan veri miktarı hızla artmaktadır. Bu veri kümeleri zamanla katlanarak büyüdükçe, ele alınması son derece zorlaşıyor.
Verilerin çoğu yapılandırılmamış ve belgelerden, videolardan, seslerden, metin dosyalarından ve diğer kaynaklardan geliyor. Bu, onları veritabanlarında bulamayacağınız anlamına gelir.
Çözüm
Bu büyük veri kümelerini işlemek için şirketler, sıkıştırma , katmanlama ve veri tekilleştirme gibi modern teknikleri tercih ediyor . Sıkıştırma, verilerdeki bit sayısını azaltmak ve böylece toplam boyutunu küçültmek için kullanılır. Tekilleştirme, bir veri kümesinden yinelenen ve istenmeyen verileri kaldırma işlemidir.
Veri katmanlama, şirketlerin verileri farklı depolama katmanlarında depolamasına olanak tanır. Verilerin en uygun depolama alanında bulunmasını sağlar. Veri katmanları, veri boyutuna ve önemine bağlı olarak genel bulut, özel bulut ve flash depolama olabilir.
Şirketler ayrıca Hadoop , NoSQL ve diğer teknolojiler gibi Büyük Veri araçlarını da tercih ediyor .
Bu bizi üçüncü Büyük Veri sorununa götürür.
3. Büyük Veri aracı seçiminde kafa karışıklığı
Şirketler, Büyük Veri analizi ve depolaması için en iyi aracı seçerken genellikle kafaları karışır. HBase veya Cassandra veri depolama için en iyi teknoloji midir? Hadoop MapReduce yeterince iyi mi yoksa Spark, veri analizi ve depolaması için daha iyi bir seçenek mi olacak?
Bu sorular firmaları rahatsız etmekte ve bazen cevap bulamamaktadır. Sonunda kötü kararlar verirler ve uygun olmayan teknolojiyi seçerler. Sonuç olarak para, zaman, emek ve çalışma saatleri boşa gitmektedir.
Çözüm
Bunu çözmenin en iyi yolu profesyonel yardım almaktır. Bu araçlar hakkında çok daha fazlasını bilen deneyimli profesyonelleri işe alabilirsiniz. Başka bir yol da Büyük Veri danışmanlığına gitmektir . Burada danışmanlar, şirketinizin senaryosuna göre en iyi araçlara ilişkin tavsiyelerde bulunacaklardır. Onların tavsiyelerine dayanarak bir strateji geliştirebilir ve ardından sizin için en iyi aracı seçebilirsiniz.
4. Veri uzmanları eksikliği
Bu modern teknolojileri ve Büyük Veri araçlarını çalıştırmak için şirketlerin yetenekli veri uzmanlarına ihtiyacı var. Bu profesyoneller, araçlarla çalışma ve devasa veri kümelerinden anlam çıkarma konusunda deneyimli veri bilimcileri, veri analistleri ve veri mühendislerini içerecektir.
Şirketler, Büyük Veri uzmanlarının eksikliği sorunuyla karşı karşıya. Bunun nedeni, veri işleme araçlarının hızla gelişmesidir, ancak çoğu durumda profesyoneller gelişmemiştir. Bu açığı kapatmak için uygulanabilir adımlar atılmalıdır.
Çözüm
Şirketler, yetenekli profesyonellerin işe alınmasına daha fazla para yatırıyor. Ayrıca, mevcut personelden en iyi şekilde yararlanmak için eğitim programları sunmak zorundadırlar.
Kuruluşların attığı bir diğer önemli adım ise, yapay zeka/makine öğrenimi ile desteklenen veri analitiği çözümlerinin satın alınmasıdır. Bu araçlar, veri bilimi uzmanı olmayan ancak temel bilgilere sahip profesyoneller tarafından çalıştırılabilir. Bu adım, şirketlerin işe alım için çok para biriktirmesine yardımcı olur.
5. Verilerin güvenliğini sağlama
Bu devasa veri kümelerinin güvenliğini sağlamak, Büyük Verinin göz korkutucu zorluklarından biridir . Şirketler genellikle veri kümelerini anlamak, depolamak ve analiz etmekle o kadar meşguldür ki veri güvenliğini sonraki aşamalara zorlar. Ancak, korumasız veri havuzları kötü niyetli bilgisayar korsanları için üreme alanı olabileceğinden bu akıllıca bir hareket değildir.
Şirketler, çalınan bir kayıt veya veri ihlali nedeniyle 3,7 milyon dolara kadar kaybedebilir.
Çözüm
Şirketler, verilerini korumak için daha fazla siber güvenlik uzmanı işe alıyor. Verilerin güvenliğini sağlamak için atılan diğer adımlar şunlardır:
- Veri şifreleme
- Veri ayrımı
- Kimlik ve erişim kontrolü
- Uç nokta güvenliğinin uygulanması
- Gerçek zamanlı güvenlik izleme
- IBM Guardian gibi Büyük Veri güvenlik araçlarını kullanın
6. Çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre etme
Bir organizasyondaki veriler, sosyal medya sayfaları, ERP uygulamaları, müşteri günlükleri, finansal raporlar, e-postalar, sunumlar ve çalışanlar tarafından oluşturulan raporlar gibi çeşitli kaynaklardan gelir. Rapor hazırlamak için tüm bu verileri birleştirmek zorlu bir iştir.
Bu, firmalar tarafından genellikle ihmal edilen bir alandır. Ancak veri entegrasyonu , analiz, raporlama ve iş zekası için çok önemlidir, bu nedenle mükemmel olması gerekir.
Çözüm
Şirketler, veri entegrasyon sorunlarını doğru araçları satın alarak çözmek zorundadır. En iyi veri entegrasyon araçlarından bazıları aşağıda belirtilmiştir:
- Talend Veri Entegrasyonu
- Centerprise Veri Entegratörü
- ArcESB
- IBM Bilgi Küresi
- bol bol
- Informatica Güç Merkezi
- YoncaDX
- Microsoft SQL'i
- QlikView
- Oracle Veri Hizmeti Entegratörü
Büyük Veriyi en iyi şekilde kullanmak için şirketlerin işleri farklı şekilde yapmaya başlaması gerekiyor. Bu, daha iyi personelin işe alınması, yönetimin değiştirilmesi, mevcut iş politikalarının ve kullanılan teknolojilerin gözden geçirilmesi anlamına gelir. Karar verme sürecini geliştirmek için, Fortune 500 şirketlerinin çoğu tarafından atılan bir adım olan bir Baş Veri Sorumlusu tutabilirler.
Çözüm
Ancak iyileştirme ve ilerleme, ancak makalede bahsedilen Büyük Veri'nin zorluklarını anlamakla başlayacaktır .
Büyük Veri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 7+ vaka çalışması ve proje sağlayan, 14 programlama dili ve aracını kapsayan, pratik uygulamalı Büyük Veride Yazılım Geliştirme Uzmanlığı programında PG Diplomamıza göz atın çalıştaylar, en iyi firmalarla 400 saatten fazla titiz öğrenim ve işe yerleştirme yardımı.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Online Yazılım Geliştirme Kursları öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.
