Udfordringer med Big Data Analytics

Data er et meget værdifuldt aktiv i verden i dag. Dataøkonomien er baseret på ideen om, at dataværdien kan udvindes ved hjælp af analyse. Selvom Big data og analyser stadig er i deres oprindelige vækstfase, kan deres betydning ikke undervurderes. Når big data begynder at udvide og vokse, vil vigtigheden af ​​big data-analyse fortsat vokse i hverdagen, både personlig og forretning. Derudover øges størrelsen og volumen af ​​data hver eneste dag, hvilket gør det vigtigt at adressere den måde, hvorpå big data adresseres hver dag. her vil vi diskutere udfordringerne ved Big Data Analytics.

I følge undersøgelser, der er foretaget, åbner mange virksomheder sig for at bruge big data-analyse i deres daglige funktion. Med den stigende popularitet af Big data-analyse er det men indlysende, at investering i dette medium er det, der vil sikre den fremtidige vækst af virksomheder og mærker.

Nøglen til dataværdiskabelse er Big Data Analytics, og det er derfor, det er vigtigt at fokusere på det aspekt af analytics. Mange virksomheder bruger forskellige metoder til at anvende Big Data-analyse, og der er ingen magisk løsning til at implementere dette med succes. Mens data er vigtige, endnu mere vigtige, er processen, hvor virksomhederne kan få indsigt med deres hjælp. At få indblik i data er målet med big data-analyse, og det er derfor, at det er ekstremt vigtigt og vigtigt at investere i et system, der kan levere disse indsigter. Succesfuld implementering af big data-analyse kræver derfor en kombination af færdigheder, mennesker og processer, der kan arbejde i perfekt synkronisering med hinanden.

I dag udvikler virksomheder sig i hurtigt tempo, og det samme gør fremskridt inden for store teknologier. Dette betyder, at mærker skal være klar til at pilotere og vedtage big data på en sådan måde, at de bliver et integreret aspekt af informationsstyring og analyseinfrastruktur. Med et fantastisk potentiale er big data i dag en voksende forstyrrende kraft, der er klar til at blive den næste store ting inden for integreret analyse, hvorved den måde, hvorpå mærker og virksomheder udfører deres opgaver på tværs af faser og økonomier, ændres.

Men med stort potentiale og muligheder kommer store udfordringer og forhindringer. Dette betyder, at virksomheder skal være i stand til at løse alle de pågældende hindringer, så de kan frigøre det fulde potentiale i big data-analyse og dets berørte felter. Når big data analytics-udfordringer adresseres på en ordentlig måde, øges succesraten for implementering af big data-løsninger automatisk. Da big data kører ind i virksomheder og mærker i hele verden, er det ekstremt vigtigt at tackle disse udfordringer.

Nogle af de største udfordringer, som big data-analyseprogram står overfor i dag, inkluderer følgende:

  1. Usikkerhed omkring datahåndteringslandskab: Da store data kontinuerligt udvides, er der nye virksomheder og teknologier, der udvikles hver dag. En stor udfordring for virksomhederne er at finde ud af, hvilken teknologi der fungerer bedst for dem uden introduktion af nye risici og problemer.
  2. Big Data Talent Gap: Mens Big Data er et voksende felt, er der meget få eksperter tilgængelige på dette felt. Dette skyldes, at Big data er et komplekst felt, og folk, der forstår kompleksiteten og den indviklede karakter af dette felt, er langt få og mellem. En anden stor udfordring på området er talentgabet, der findes i branchen
  3. At få data ind i big data-platformen: Data øges hver eneste dag. Dette betyder, at virksomheder regelmæssigt skal tackle en ubegrænset mængde data. Omfanget og mangfoldigheden af ​​data, der er tilgængelige i dag, kan overvælde enhver datalærer, og det er derfor, det er vigtigt at gøre datatilgængelighed enkel og praktisk for brandledere og ejere.
  4. Behov for synkronisering på tværs af datakilder: Efterhånden som datasæt bliver mere forskellige, er der behov for at integrere dem i en analytisk platform. Hvis dette ignoreres, kan det skabe huller og føre til forkert indsigt og meddelelser.
  5. Få vigtig indsigt ved brug af Big data-analyse: Det er vigtigt, at virksomheder får korrekt indsigt fra big data-analyse, og det er vigtigt, at den rigtige afdeling har adgang til disse oplysninger. En stor udfordring inden for analyse af big data er at bygge bro mellem dette hul på en effektiv måde.

Denne artikel vil se nærmere på disse udfordringer og forstå, hvordan virksomheder kan tackle disse udfordringer på en effektiv måde. Implementering af Hadoop infrastruktur. Lær hadoop-evner som HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Udfordring 1

Udfordringen med stigende usikkerhed inden for datastyring: I en verden med big data, jo flere data du har, jo lettere er det at få indsigt fra dem. I big data er der imidlertid en række forstyrrende teknologier i verden i dag, og det kan være en hård opgave at vælge fra dem. Derfor er big datasystemer nødt til at understøtte både operationelle og i vid udstrækning analytiske behandlingsbehov hos en virksomhed. Disse tilgange er generelt samlet i en kategori, der kaldes NoSQL-rammer, der adskiller sig fra det konventionelle relationsdatabasestyringssystem.

Der er mange forskellige NoSQL-tilgange, der er tilgængelige i virksomheden fra at bruge metoder som hierarkisk objektrepræsentation til grafiske databaser, der kan opretholde sammenkoblede forhold mellem forskellige objekter. Da big data stadig er i sin udviklingsstadie, er der mange virksomheder, der udvikler nye teknikker og metoder inden for big data-analyse.

Faktisk udvikles nye modeller inden for hver NoSQL-kategorier, der hjælper virksomheder med at nå mål. Disse store analyseværktøjer er velegnet til forskellige formål, da nogle af dem giver fleksibilitet, mens andre helbredselskaber når deres mål om skalerbarhed eller en bredere vifte af funktionalitet. Dette betyder, at det brede og ekspanderende udvalg af NoSQL-værktøjer har gjort det vanskeligt for brandejere at vælge den rigtige løsning, der kan hjælpe dem med at nå deres mål og blive integreret i deres mål.

At vælge et forkert værktøj kan være en kostbar fejl, da dette muligvis ikke hjælper virksomheden med at nå sine mål og også føre til spild af tid og ressourcer. At forstå dette er ekstremt vigtigt for virksomheder, da det kun er det rette stykke mellem succes og fiasko at vælge det rigtige værktøj og kernedatamagnetlandskab.

Billedkilde: pixabay.com

  • Udfordring 2

Den nuværende kløft med hensyn til eksperter inden for big data-analyse: En industri er helt afhængig af de ressourcer, den har adgang til at være det menneskelige eller materielle. Nogle af de nye værktøjer til big data-analyse spænder fra traditionelle relationelle databaseværktøjer med alternative datalayouts, der er designet til at øge adgangshastigheden og samtidig reducere lagringsfodaftrykket, analyse i hukommelsen, NoSQL-datahåndteringsrammer samt det brede Hadoop-økosystem. Med så mange systemer og rammer er der et voksende og øjeblikkeligt behov for applikationsudviklere, der har viden om alle disse systemer. På trods af det faktum, at disse teknologier udvikler sig i hurtigt tempo, mangler der mennesker, der besidder den krævede tekniske færdighed. En anden ting at huske er, at mange eksperter inden for big data har fået deres erfaring gennem implementering af værktøj og dets anvendelse som programmeringsmodel i modsætning til datastyringsaspekter. Dette betyder, at mange dataværktøjseksperter ikke har den nødvendige viden om de praktiske aspekter af datamodellering, dataarkitektur og dataintegration.

Denne mangel på viden vil resultere i mindre end vellykkede implementeringer af data og analytiske processer inden for en virksomhed / brand.

I følge analytikefirmaet McKinsey & Company kunne ”USA i 2018 alene have en mangel på 140.000 til 190.000 mennesker med dybe analytiske evner samt 1, 5 millioner ledere og analytikere med knowhow til at bruge analysen af ​​big data til træffe effektive beslutninger.

Alt dette betyder, at selv om denne sektor har flere åbning af job, vil der være meget få eksperter, der faktisk har viden til effektivt at udfylde disse stillinger. Mens datapraktikere bliver mere erfarne gennem kontinuerligt arbejde i marken, vil talentgabet til sidst lukke. Samtidig er det vigtigt at huske, at når udviklere ikke kan tackle grundlæggende dataarkitektur og datastyringsudfordringer, påvirkes evnen til at føre en virksomhed til det næste vækstniveau hårdt. Det betyder, at virksomheder altid skal investere i de rigtige ressourcer, hvad enten det er teknologi eller ekspertise, så de kan sikre, at deres mål og mål objektivt opfyldes på en vedvarende måde.

  • Udfordring 3

Udfordringen med at få data ind i big data-platformen: Hver virksomhed er forskellig og har forskellige datamængder at håndtere. Mens nogle virksomheder er fuldstændigt datadrevne, er andre måske mindre. Derfor er det vigtigt at forstå disse sondringer, før man omsider implementerer den rigtige dataplan. Ikke alle virksomheder forstår den fulde implikation af big data-analyse. Hvis man antager, at enhver virksomhed har kendskab til fordelene og vækststrategien ved forretningsdataanalyse, vil dette have alvorlige konsekvenser for dette initiativs succes. Derfor er det vigtigt, at forretningsudviklingsanalyse implementeres med virksomhedens viden.

Da virksomheder har en masse data, er forståelsen af, at data er meget vigtig, fordi uden denne grundlæggende viden er det vanskeligt at integrere dem med forretningsdataanalyseprogrammet. Kommunikation spiller en meget integreret rolle her, da den hjælper virksomheder og det pågældende team med at uddanne, informere og forklare de forskellige aspekter af forretningsudviklingsanalyse.

Inden man selv går hen imod implementering, skal virksomhederne have en god tid til at forklare fordelene og funktionerne ved forretningsanalyse til enkeltpersoner inden for organisationerne, herunder interessenter, ledelse og IT-teams. Mens virksomheder vil være skeptiske overfor implementering af forretningsanalyse og big data i organisationen, når de først forstår det enorme potentiale, der er forbundet med det, vil de let være mere åbne og tilpasningsdygtige til hele big data-analytiske processen.

  • Udfordring 4

Udfordringen med behovet for synkronisering på tværs af datakilder: Når data er integreret i en stor platform, kan datakopier, der migreres fra forskellige kilder med forskellige hastigheder og skemaer undertiden være ude af synkronisering i hele systemet. Der er forskellige typer synkroni, og det er vigtigt, at data synkroniseres, ellers kan dette påvirke hele processen. Med så mange konventionelle datamærker og datalager, sekvenser af dataekstraktioner, transformationer og migrationer er der altid en risiko for, at data bliver synkroniseret.

Med eksploderende datamængder og stigende hastighed, hvor opdateringer oprettes, hvilket sikrer, at data synkroniseres på alle niveauer, er det vanskeligt, men nødvendigt. Dette skyldes, at data ikke er synkroniserede, det kan resultere i analyser, der er forkerte og ugyldige. Hvis der produceres inkonsekvente data på et hvilket som helst trin, kan det resultere i uoverensstemmelser i alle faser og have helt katastrofale resultater. Forkert indsigt kan skade en virksomhed i vid udstrækning, nogle gange endda mere end ikke at have de krævede dataindblik.

  • Udfordring 5

Udfordringen med at få vigtig indsigt gennem brug af Big data-analyse: Data er kun værdifulde, så længe virksomheder kan få indsigt fra dem. Ved at øge den eksisterende datalagring og give adgang til slutbrugerne, skal big data-analyse være omfattende og indsigt. Dataværktøjer skal hjælpe virksomheder med ikke kun at få adgang til de krævede oplysninger, men også fjerne behovet for tilpasset kodning. Når data vokser inde, er det vigtigt, at virksomhederne forstår dette behov og behandler det på en effektiv måde. Da datastørrelse kan stige afhængigt af tid og cyklus, er det en kritisk faktor for enhver virksomheds succes at sikre, at data tilpasses på en ordentlig måde.

Konklusion - Udfordringer ved Big Data Analytics

Dette er blot nogle af de få udfordringer, som virksomhederne står overfor i processen med at implementere big data-analyseløsninger. Selvom disse udfordringer kan virke store, er det vigtigt at tackle dem på en effektiv måde, fordi alle ved, at forretningsanalyse virkelig kan ændre en virksomheds formue. Fra at forhindre svig til at få et konkurrencefordel i forhold til konkurrenter til at hjælpe med at bevare flere kunder og forudse forretningskrav - mulighederne med forretningsanalyse er uendelige. I det sidste årti er big data kommet meget langt, og at overvinde disse udfordringer vil være et af de store mål for Big Data Analytics-branchen i de kommende år.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til udfordringerne ved Big Data-analyse. Her har vi drøftet de forskellige udfordringer ved Big Data-analyse. Du kan også se på den følgende artikel for at lære mere -

  1. Hvad er Big Data Technology?
  2. Hvad er Big data og Hadoop
  3. Eksempler på Big Data Analytics
  4. Er Big Data en database?

Kategori:

Big Data