大数据的 6 大主要挑战以及解决这些挑战的简单解决方案
已发表: 2020-05-19如今，任何组织都无法在没有数据的情况下运作。 随着每秒从业务交易、销售数据、客户日志和利益相关者中生成大量数据，数据是推动公司发展的动力。 所有这些数据都堆积在一个巨大的数据集中，称为大数据。
需要分析这些数据以加强决策。 但是，企业在大数据方面遇到了一些挑战。 其中包括数据质量、存储、缺乏数据科学专业人员、验证数据以及从不同来源积累数据。
我们将仔细研究这些挑战以及克服它们的方法。
目录
大数据的挑战
许多公司在大数据项目的初始阶段陷入困境。 这是因为他们既没有意识到大数据的挑战，也没有能力应对这些挑战。
让我们一一了解——
1.对大数据缺乏正确的理解
由于理解不足，公司在大数据计划中失败。 员工可能不知道什么是数据、它的存储、处理、重要性和来源。 数据专业人士可能知道发生了什么，但其他人可能不清楚。
例如，如果员工不了解数据存储的重要性，他们可能不会保留敏感数据的备份。 他们可能无法正确使用数据库进行存储。 因此，当需要这些重要数据时，无法轻松检索。
解决方案
必须在公司为每个人举办大数据研讨会和研讨会。 必须为所有定期处理数据并属于大数据项目一部分的员工安排基础培训计划。 组织的各个级别都必须灌输对数据概念的基本理解。
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2. 数据增长问题
大数据最紧迫的挑战之一是正确存储所有这些庞大的数据集。 存储在公司数据中心和数据库中的数据量正在迅速增加。 随着这些数据集随时间呈指数增长，处理起来变得极其困难。
大多数数据是非结构化的，来自文档、视频、音频、文本文件和其他来源。 这意味着您无法在数据库中找到它们。
解决方案
为了处理这些大型数据集，公司正在选择现代技术，例如压缩、分层和重复数据删除。 压缩用于减少数据中的位数，从而减小其整体大小。 重复数据删除是从数据集中删除重复和不需要的数据的过程。
数据分层允许公司将数据存储在不同的存储层中。 它确保数据驻留在最合适的存储空间中。 数据层可以是公共云、私有云和闪存，具体取决于数据大小和重要性。
公司也在选择大数据工具，例如Hadoop 、 NoSQL和其他技术。
这将我们引向第三个大数据问题。
3.大数据工具选择的困惑
公司在选择大数据分析和存储的最佳工具时经常会感到困惑。 HBase 或 Cassandra是数据存储的最佳技术吗？ Hadoop MapReduce是否足够好，或者 Spark 是否会成为数据分析和存储的更好选择？
这些问题困扰着公司，有时他们无法找到答案。 他们最终会做出错误的决定并选择不合适的技术。 结果，金钱、时间、精力和工作时间都被浪费了。
解决方案
最好的解决方法是寻求专业帮助。 您可以聘请对这些工具有更多了解的经验丰富的专业人士。 另一种方法是进行大数据咨询。 在这里，顾问将根据您公司的情况推荐最佳工具。 根据他们的建议，您可以制定策略，然后选择最适合您的工具。
4. 缺乏数据专业人员
为了运行这些现代技术和大数据工具，公司需要熟练的数据专业人员。 这些专业人员将包括数据科学家、数据分析师和数据工程师，他们在使用这些工具和从庞大的数据集中获得意义时拥有丰富的经验。
公司面临缺乏大数据专业人员的问题。 这是因为数据处理工具发展迅速，但在大多数情况下，专业人士并没有。 需要采取可操作的步骤来弥合这一差距。
解决方案
公司在招聘熟练的专业人员方面投入了更多资金。 他们还必须为现有员工提供培训计划，以充分利用他们。
组织采取的另一个重要步骤是购买由人工智能/机器学习提供支持的数据分析解决方案。 这些工具可以由不是数据科学专家但具有基本知识的专业人员运行。 这一步可以帮助公司节省大量的招聘资金。
5. 保护数据
保护这些庞大的数据集是大数据的一项艰巨挑战。 通常，公司忙于理解、存储和分析他们的数据集，以至于他们将数据安全性推到了后期阶段。 但是，这不是明智之举，因为未受保护的数据存储库可能成为恶意黑客的温床。
公司可能因记录被盗或数据泄露而损失高达370 万美元。
解决方案
公司正在招聘更多的网络安全专业人员来保护他们的数据。 为保护数据而采取的其他步骤包括：
- 数据加密
- 数据隔离
- 身份和访问控制
- 端点安全的实施
- 实时安全监控
- 使用大数据安全工具，例如IBM Guardian
6. 整合各种来源的数据
组织中的数据来自多种来源，例如社交媒体页面、ERP 应用程序、客户日志、财务报告、电子邮件、演示文稿和员工创建的报告。 结合所有这些数据来准备报告是一项具有挑战性的任务。
这是一个经常被公司忽视的领域。 但是，数据集成对于分析、报告和商业智能至关重要，因此它必须是完美的。
解决方案
公司必须通过购买正确的工具来解决他们的数据集成问题。 下面提到了一些最好的数据集成工具：
- Talend 数据集成
- 中心数据集成商
- 弧ESB
- IBM InfoSphere
- 很多
- Informatica PowerCenter
- 三叶草DX
- 微软 SQL
- QlikView
- Oracle 数据服务集成商
为了充分利用大数据，公司必须开始以不同的方式做事。 这意味着雇佣更好的员工、改变管理层、审查现有的业务政策和正在使用的技术。 为了加强决策，他们可以聘请首席数据官——许多财富 500 强公司都采取了这一步骤。
结论
但是，只有了解文章中提到的大数据的挑战，才能开始改进和进步。
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