Big Data Analytics -haasteet

Tiedot ovat erittäin arvokas voimavara nykymaailmassa. Tietojen taloudellisuus perustuu ajatukseen, että datan arvo voidaan saada analytiikan avulla. Vaikka iso data ja analytiikka ovat vielä alkuvaiheessa, niiden merkitystä ei voida aliarvioida. Suurten tietojen alkaessa kasvaa ja kasvaa, suurten tietojen analysoinnin merkitys kasvaa edelleen arjessa, sekä henkilökohtaisessa että liike-elämässä. Lisäksi datan koko ja määrä kasvaa joka päivä, joten on tärkeää käsitellä tapaa, jolla iso data käsitellään joka päivä. tässä keskustellaan big data -analyysin haasteista.

Suoritettujen kyselytutkimusten mukaan monet yritykset avaavat käyttää isojen tietojen analysointia päivittäisessä toiminnassaan. Big data -analytiikan suosion kasvaessa on selvää, että sijoittaminen tähän välineeseen on se, mikä varmistaa yritysten ja tuotemerkkien tulevan kasvun.

Avain data-arvon luomiseen on Big Data Analytics, ja siksi on tärkeää keskittyä siihen osaan analytiikkaa. Monet yritykset käyttävät erilaisia ​​menetelmiä Big Data -analytiikan käyttämiseen, eikä tämän ratkaisun onnistuneeseen toteuttamiseen ole mitään maagista ratkaisua. Vaikka tiedot ovat tärkeitä, entistäkin tärkeämpi on prosessi, jonka kautta yritykset voivat saada oivalluksia avullaan. Tietämysten hankkiminen on ison datan analysoinnin tavoite, ja siksi sijoittaminen järjestelmään, joka pystyy tarjoamaan näitä oivalluksia, on erittäin tärkeä ja tärkeä asia. Suurten tietojen analysoinnin onnistunut toteuttaminen vaatii siis yhdistelmää taitoja, ihmisiä ja prosesseja, jotka voivat toimia täydellisessä synkronoinnissa keskenään.

Nykyään yritykset kehittyvät nopeasti ja samoin kuin suurten teknologioiden kehitys. Tämä tarkoittaa, että tuotemerkkien on oltava valmiita pilotoimaan ja omaksumaan suurta dataa siten, että niistä tulee olennainen osa tiedonhallinnan ja analysoinnin infrastruktuuria. Uskomattomalla potentiaalilla iso data on nykyään nouseva hajottava voima, josta on tarkoitus tulla seuraava iso asia integroidun analytiikan alalla, muuttaen siten tapaa, jolla tuotemerkit ja yritykset suorittavat velvollisuutensa eri vaiheissa ja talouksissa.

Suurella potentiaalilla ja mahdollisuuksilla on kuitenkin suuria haasteita ja esteitä. Tämä tarkoittaa, että yritysten on kyettävä ratkaisemaan kaikki asiaan liittyvät esteet, jotta ne voivat vapauttaa isojen tietojen analysoinnin ja siihen liittyvien alojen potentiaalin. Kun suurten tietoanalyysien haasteisiin puututaan asianmukaisella tavalla, suurten dataratkaisujen onnistumisaste nousee automaattisesti. Koska suuria tietoja on tulossa yrityksiin ja tuotemerkkeihin ympäri maailmaa, näihin haasteisiin vastaaminen on erittäin tärkeää.

Joitakin suurimmista haasteista, joita suurten tietojen analysointiohjelmat kohtaavat tänään, ovat seuraavat:

  1. Tietojenhallinnan maiseman epävarmuus: Koska iso data kasvaa jatkuvasti, on uusia yrityksiä ja tekniikoita, joita kehitetään päivittäin. Suuri haaste yrityksille on selvittää, mikä tekniikka toimii parhaiten heille ottamatta käyttöön uusia riskejä ja ongelmia.
  2. Big Data Talent Gap: Vaikka Big Data on kasvava ala, tällä alalla on hyvin vähän asiantuntijoita. Tämä johtuu siitä, että iso data on monimutkainen kenttä, ja ihmisiä, jotka ymmärtävät tämän kentän monimutkaisuuden ja monimutkaisuuden, on kaukana harvoista. Toinen merkittävä haaste alalla on alan kyvyttömyysvaje
  3. Tietojen hankkiminen isolle tietoalustalle: Tiedot kasvavat joka päivä. Tämä tarkoittaa, että yritysten on käsiteltävä rajaton määrä tietoa säännöllisesti. Nykyään saatavana olevan tiedon laajuus ja monimuotoisuus voi hämmästyttää mitä tahansa tietojenkäyttäjää, ja siksi on tärkeää tehdä tiedon saatavuudesta yksinkertainen ja kätevä tuotemerkkien johtajalle ja omistajalle.
  4. Tietolähteiden synkronoinnin tarve: Kun tietojoukot monimuotoistuvat, on tarpeen sisällyttää ne analyyttiseen alustaan. Jos tätä ei oteta huomioon, se voi luoda aukkoja ja johtaa väärään käsitykseen ja viestiin.
  5. Tärkeiden käsitysten saaminen ison datan analysoinnin avulla: On tärkeää, että yritykset saavat oikeat käsitykset isojen tietojen analysoinnista ja on tärkeää, että oikealla osastolla on pääsy näihin tietoihin. Tärkeä haaste isojen tietojen analysoinnissa on korjata tämä aukko tehokkaasti.

Tässä artikkelissa tarkastellaan näitä haasteita lähemmin ja ymmärretään, miten yritykset voivat vastata näihin haasteisiin tehokkaasti. Hadoop-infrastruktuurin toteuttaminen. Opi hadoop-taitoja, kuten HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Haaste 1

Tiedonhallinnan epävarmuuden kasvava haaste: Suuret tiedot -maailmassa, mitä enemmän tietoja sinulla on, sitä helpompi on saada niistä tietoa. Suurissa tiedoissa on kuitenkin nykyään useita häiritseviä tekniikoita, ja niiden valitseminen voi olla vaikea tehtävä. Siksi suurten tietojärjestelmien on tuettava sekä yrityksen toiminnallisia että suuressa määrin analyyttisiä prosessointitarpeita. Nämä lähestymistavat sulautetaan yleensä luokkaan, jota kutsutaan NoSQL-kehykseksi, joka eroaa perinteisestä relaatiotietokannan hallintajärjestelmästä.

Yrityksessä on saatavana useita erilaisia ​​NoSQL-lähestymistapoja menetelmien, kuten hierarkkisen objektien esittämisen, käyttämisestä graafisiin tietokantoihin, jotka voivat ylläpitää toisiinsa liittyviä suhteita eri kohteiden välillä. Koska iso data on vielä kehitysvaiheessa, on monia yrityksiä, jotka kehittävät uusia tekniikoita ja menetelmiä suurten tietojen analytiikan alalla.

Itse asiassa jokaisessa NoSQL-luokassa kehitetään uusia malleja, jotka auttavat yrityksiä saavuttamaan tavoitteet. Nämä isot analytiikkatyökalut soveltuvat erilaisiin tarkoituksiin, koska jotkut niistä tarjoavat joustavuutta, kun taas muut parantavat yritykset saavuttavat skaalautuvuuden tai laajemman toiminnallisuuden tavoitteet. Tämä tarkoittaa, että laaja ja laajeneva NoSQL-työkaluvalikoima on vaikeuttanut tuotemerkkien omistajia valitsemaan oikean ratkaisun, joka voi auttaa heitä saavuttamaan tavoitteensa ja integroitumaan tavoitteisiinsa.

Väärän työkalun valitseminen voi olla kallis virhe, koska se ei ehkä auta yritystä saavuttamaan tavoitteitaan ja johtaa myös ajan ja resurssien tuhlaamiseen. Tämän ymmärtäminen on erittäin tärkeää yrityksille, koska vain oikean työkalun ja ydinmagneettimaaston valitseminen on hieno raja menestyksen ja epäonnistumisen välillä.

Kuvalähde: pixabay.com

  • Haaste 2

Nykyinen aukko suurten tietojen analysoinnin asiantuntijoiden suhteen: Teollisuus on täysin riippuvainen resursseista, joita sillä on käytössään, olipa se sitten ihmistä tai materiaalia. Jotkut uusien suurten tietojen analysointityökalujen valikoimasta ovat perinteisiä relaatiotietokantatyökaluja, joissa on vaihtoehtoisia datan asetteluita, jotka on suunniteltu lisäämään pääsynopeutta vähentäen samalla tallennusjalanjälkeä, muistin sisäistä analysointia, NoSQL-tiedonhallintakehyksiä ja laajaa Hadoop-ekosysteemiä. Niin monien järjestelmien ja kehysten myötä sovelluskehittäjille, joilla on tietoa kaikista näistä järjestelmistä, on kasvava ja välitön tarve. Huolimatta siitä, että nämä tekniikat kehittyvät nopeasti, ihmisistä, joilla on vaadittu tekninen taito, ei ole pulaa. Toinen asia, joka on pidettävä mielessä, on se, että monet suurten tietojen asiantuntijat ovat saaneet kokemuksensa työkalujen toteuttamisen ja sen käytön avulla ohjelmointimallina tiedonhallinnan näkökohtien sijaan. Tämä tarkoittaa, että monilla tietotyökaluasiantuntijoilla ei ole vaadittua tietoa tiedon mallinnuksen, tietoarkkitehtuurin ja tiedon integroinnin käytännön näkökohdista.

Tämä tiedon puute johtaa tietojen ja analyyttisten prosessien vähemmän kuin onnistuneisiin toteutuksiin yrityksessä / tuotemerkissä.

Analyytikkoyrityksen McKinsey & Company mukaan ”vuoteen 2018 mennessä pelkästään Yhdysvalloissa voisi olla pulaa 140 000 - 190 000 henkilöstä, joilla on syvä analyyttinen taito, sekä 1, 5 miljoonasta johtajasta ja analyytikosta, joilla on tietotaito käyttää suurien tietojen analysointia tehdä tehokkaita päätöksiä.

Kaikki tämä tarkoittaa, että vaikka tällä alalla avataan useita työpaikkoja, on hyvin vähän asiantuntijoita, joilla on tosiasiallisesti tietoa näiden tehtävien tehokkaaseen täyttämiseen. Vaikka dataharjoittajista tulee kokeneempia jatkuvalla kentällä työskentelyllä, kykykuilu lopulta katoaa. Samanaikaisesti on tärkeää muistaa, että kun kehittäjät eivät pysty vastaamaan perustavanlaatuisiin tietoarkkitehtuureihin ja tiedonhallinnan haasteisiin, kyky viedä yritys seuraavalle kasvutasolle vaikeutuu vakavasti. Tämä tarkoittaa, että yritysten on aina investoitava oikeisiin resursseihin, olipa kyse sitten tekniikasta tai asiantuntemuksesta, jotta ne voivat varmistaa, että niiden tavoitteet saavutetaan objektiivisesti kestävällä tavalla.

  • Haaste 3

Haaste saada tietoa suurille tietoalustoille: Jokainen yritys on erilainen ja sillä on erilaiset tietomäärät käsitellä. Vaikka jotkut yritykset ovat täysin tietovetoisia, toiset saattavat olla vähemmän. Siksi on tärkeää ymmärtää nämä erot ennen oikean tietosuunnitelman lopullista toteuttamista. Kaikki yritykset eivät myöskään ymmärrä suurten tietojen analysoinnin täydellistä merkitystä. Jos oletetaan, että jokainen yritys on tietoinen yritystietojen analysoinnin eduista ja kasvustrategiasta, se vaikuttaa vakavasti tämän aloitteen onnistumiseen. Siksi on tärkeää, että liiketoiminnan kehittämisanalyysit toteutetaan yrityksen tuntemuksella.

Koska yrityksillä on paljon tietoa, tietojen ymmärtäminen on erittäin tärkeää, koska ilman tätä perustietoa on vaikea integroida sitä yritystietojen analysointiohjelmaan. Viestinnällä on tässä erittäin tärkeä rooli, koska se auttaa yrityksiä ja asianomaista ryhmää kouluttamaan, tiedottamaan ja selittämään liiketoiminnan kehittämisen analytiikan eri näkökohtia.

Ennen edes toteuttamista, yritysten on kuluttava hyvä aika selittää liiketoimintaanalyysin edut ja ominaisuudet organisaatioiden yksilöille, mukaan lukien sidosryhmät, johto ja IT-tiimit. Vaikka yritykset suhtautuvat skeptisesti liiketoimintaanalyyttisen ja big datan toteuttamiseen organisaatiossa, kun he ymmärtävät siihen liittyvän valtavan potentiaalin, ne ovat helposti avoimempia ja mukautuvampia koko big data -analyyttiseen prosessiin.

  • Haaste 4

Tietolähteiden synkronoinnin tarpeen haaste: Kun tiedot on integroitu suureen alustaan, eri lähteistä eri nopeudella ja aikatauluilla siirretyt tietokopiot voivat joskus olla synkronoimattomia koko järjestelmässä. Synkroniaa on erityyppisiä ja on tärkeää, että data on synkronoitu, muuten tämä voi vaikuttaa koko prosessiin. Kun on niin paljon tavanomaisia ​​datamerkkejä ja tietovarastoja, tiedonkeruusekvenssejä, muunnoksia ja siirtymiä, on aina vaara, että tietoja ei synkronoida.

Räjähtävien tietomäärien ja kasvavan nopeuden myötä päivitykset luodaan varmistaa, että datan synkronointi kaikilla tasoilla on vaikeaa, mutta välttämätöntä. Tämä johtuu siitä, että tiedot eivät ole synkronoituja, joten se voi johtaa virheellisiin ja virheellisiin analyyseihin. Jos jokaisessa vaiheessa tuotetaan epäjohdonmukaista tietoa, se voi johtaa epäjohdonmukaisuuksiin kaikissa vaiheissa ja johtaa täysin tuhoisiin tuloksiin. Väärä käsitys voi vahingoittaa yritystä suuressa määrin, joskus jopa enemmän kuin sillä, että sillä ei ole vaadittuja tietojulkaisuja.

  • Haaste 5

Haaste saada tärkeitä oivalluksia käyttämällä Big data -analytiikkaa: Tiedot ovat arvokkaita vain niin kauan kuin yritykset voivat saada niistä tietoa. Laajentamalla nykyistä tallennustilaa ja tarjoamalla pääsy loppukäyttäjille isodatanalytiikan on oltava kattava ja oivaltava. Tietotyökalujen on autettava yrityksiä pääsemään vain vaadittuihin tietoihin ja poistamaan myös mukautetun koodauksen tarve. Tietojen kasvaessa on tärkeää, että yritykset ymmärtävät tämän tarpeen ja käsittelevät sen tehokkaasti. Koska datan koko voi kasvaa ajasta ja jaksosta riippuen, datan asianmukaisen mukauttamisen varmistaminen on kriittinen tekijä yrityksen menestyksessä.

Johtopäätös - Big Data Analytics -haasteet

Nämä ovat vain muutamia niistä harvoista haasteista, joita yritykset kohtaavat toteuttaessaan suurten tietojen analysointiratkaisuja. Vaikka nämä haasteet saattavat vaikuttaa suurilta, on tärkeää puuttua niihin tehokkaasti, koska kaikki tietävät, että liiketoiminnan analysointi voi todella muuttaa yrityksen omaisuutta. Petosten estämisestä kilpailijoiden etujen saavuttamiseen, asiakkaiden säilyttämiseen ja liiketoimintatarpeiden ennakoimiseen - liiketoimintaanalytiikan mahdollisuudet ovat rajattomat. Viimeisen vuosikymmenen aikana big data on kulkenut hyvin pitkälle, ja näiden haasteiden voittaminen tulee olemaan isojen data-analyyttiteollisuuden suurimpia tavoitteita tulevina vuosina.

Suositellut artikkelit

Tämä on opas Big Data -analyysin haasteisiin. Tässä olemme keskustelleet Big Data -analytiikan erilaisista haasteista. Voit myös tarkastella seuraavaa artikkelia saadaksesi lisätietoja -

  1. Mikä on Big Data Technology?
  2. Mikä on iso data ja Hadoop
  3. Big Data Analytics -esimerkkejä
  4. Onko Big Data tietokanta?

Luokka:

Suuri data