大數據的 6 大主要挑戰以及解決這些挑戰的簡單解決方案
已發表: 2020-05-19如今，任何組織都無法在沒有數據的情況下運作。 隨著每秒從業務交易、銷售數據、客戶日誌和利益相關者中生成大量數據，數據是推動公司發展的燃料。 所有這些數據都堆積在一個巨大的數據集中，稱為大數據。
需要分析這些數據以加強決策。 但是，企業在大數據方面遇到了一些挑戰。 其中包括數據質量、存儲、缺乏數據科學專業人員、驗證數據以及從不同來源積累數據。
我們將仔細研究這些挑戰以及克服它們的方法。
目錄
大數據的挑戰
許多公司在大數據項目的初始階段陷入困境。 這是因為他們既沒有意識到大數據的挑戰，也沒有能力應對這些挑戰。
讓我們一一了解——
1.對大數據缺乏正確的理解
由於理解不足，公司在大數據計劃中失敗。 員工可能不知道什麼是數據、它的存儲、處理、重要性和來源。 數據專業人士可能知道發生了什麼，但其他人可能不清楚。
例如，如果員工不了解數據存儲的重要性，他們可能不會保留敏感數據的備份。 他們可能無法正確使用數據庫進行存儲。 因此，當需要這些重要數據時，無法輕鬆檢索。
解決方案
必須在公司為每個人舉辦大數據研討會和研討會。 必須為所有定期處理數據並屬於大數據項目一部分的員工安排基礎培訓計劃。 組織的各個級別都必須灌輸對數據概念的基本理解。
另請閱讀：畢業後以工作為導向的課程
2. 數據增長問題
大數據最緊迫的挑戰之一是正確存儲所有這些龐大的數據集。 存儲在公司數據中心和數據庫中的數據量正在迅速增加。 隨著這些數據集隨時間呈指數增長，處理起來變得極其困難。
大多數數據是非結構化的，來自文檔、視頻、音頻、文本文件和其他來源。 這意味著您無法在數據庫中找到它們。
解決方案
為了處理這些大型數據集，公司正在選擇現代技術，例如壓縮、分層和重複數據刪除。 壓縮用於減少數據中的位數，從而減小其整體大小。 重複數據刪除是從數據集中刪除重複和不需要的數據的過程。
數據分層允許公司將數據存儲在不同的存儲層中。 它確保數據駐留在最合適的存儲空間中。 數據層可以是公共雲、私有云和閃存，具體取決於數據大小和重要性。
公司也在選擇大數據工具，例如Hadoop 、 NoSQL和其他技術。
這將我們引向第三個大數據問題。
3.大數據工具選擇的困惑
公司在選擇大數據分析和存儲的最佳工具時經常會感到困惑。 HBase 或 Cassandra是數據存儲的最佳技術嗎？ Hadoop MapReduce是否足夠好，或者 Spark 是否會成為數據分析和存儲的更好選擇？
這些問題困擾著公司，有時他們無法找到答案。 他們最終會做出錯誤的決定並選擇不合適的技術。 結果，金錢、時間、精力和工作時間都被浪費了。
解決方案
最好的解決方法是尋求專業幫助。 您可以聘請對這些工具有更多了解的經驗豐富的專業人士。 另一種方法是進行大數據諮詢。 在這裡，顧問將根據您公司的情況推薦最佳工具。 根據他們的建議，您可以製定策略，然後選擇最適合您的工具。
4. 缺乏數據專業人員
為了運行這些現代技術和大數據工具，公司需要熟練的數據專業人員。 這些專業人員將包括數據科學家、數據分析師和數據工程師，他們在使用這些工具和理解龐大的數據集方面經驗豐富。
公司面臨缺乏大數據專業人員的問題。 這是因為數據處理工具發展迅速，但在大多數情況下，專業人士並沒有。 需要採取可操作的步驟來彌合這一差距。
解決方案
公司在招聘熟練的專業人員方面投入了更多資金。 他們還必須為現有員工提供培訓計劃，以充分利用他們。
組織採取的另一個重要步驟是購買由人工智能/機器學習提供支持的數據分析解決方案。 這些工具可以由不是數據科學專家但具有基本知識的專業人員運行。 這一步可以幫助公司節省大量的招聘資金。
5. 保護數據
保護這些龐大的數據集是大數據的一項艱鉅挑戰。 通常，公司忙於理解、存儲和分析他們的數據集，以至於他們將數據安全性推到了後期階段。 但是，這不是明智之舉，因為未受保護的數據存儲庫可能成為惡意黑客的溫床。
公司可能因記錄被盜或數據洩露而損失高達370 萬美元。
解決方案
公司正在招聘更多的網絡安全專業人員來保護他們的數據。 為保護數據而採取的其他步驟包括：
- 數據加密
- 數據隔離
- 身份和訪問控制
- 端點安全的實施
- 實時安全監控
- 使用大數據安全工具，例如IBM Guardian
6. 整合各種來源的數據
組織中的數據來自多種來源，例如社交媒體頁面、ERP 應用程序、客戶日誌、財務報告、電子郵件、演示文稿和員工創建的報告。 結合所有這些數據來準備報告是一項具有挑戰性的任務。
這是一個經常被公司忽視的領域。 但是，數據集成對於分析、報告和商業智能至關重要，因此它必須是完美的。
解決方案
公司必須通過購買正確的工具來解決他們的數據集成問題。 下面提到了一些最好的數據集成工具：
- Talend 數據集成
- 中心數據集成商
- 弧ESB
- IBM InfoSphere
- 很多
- Informatica PowerCenter
- 三葉草DX
- 微軟 SQL
- QlikView
- Oracle 數據服務集成商
為了充分利用大數據，公司必須開始以不同的方式做事。 這意味著僱傭更好的員工、改變管理層、審查現有的業務政策和正在使用的技術。 為了加強決策，他們可以聘請首席數據官——許多財富 500 強公司都採取了這一步驟。
結論
但是，只有了解文章中提到的大數據的挑戰，才能開始改進和進步。
如果您有興趣了解有關大數據的更多信息，請查看我們的 PG 大數據軟件開發專業文憑課程，該課程專為在職專業人士設計，提供 7 多個案例研究和項目，涵蓋 14 種編程語言和工具，實用的動手操作研討會，超過 400 小時的嚴格學習和頂級公司的就業幫助。
從世界頂級大學在線學習軟件開發課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。
