Provocările analizei de date mari

Datele sunt un atu foarte valoros în lumea de azi. Economia datelor se bazează pe ideea că valoarea datelor poate fi extrasă prin utilizarea analizelor. Deși datele și analizele mari sunt încă în stadiul lor inițial de creștere, importanța lor nu poate fi subestimată. Pe măsură ce datele mari încep să se extindă și să crească, Importanța analizelor de date mari va continua să crească în viața de zi cu zi, atât personală, cât și de afaceri. În plus, dimensiunea și volumul de date crește în fiecare zi, ceea ce face important să se abordeze modul în care se adresează datele mari în fiecare zi. aici vom discuta despre provocările analizei Big Data Analytics.

Conform sondajelor efectuate, multe companii se deschid la utilizarea de date de mare analiză în funcționarea lor zilnică. Odată cu popularitatea în creștere a analizelor Big Data, este evident, însă, că investiția în acest mediu este ceea ce va asigura creșterea viitoare a companiilor și a mărcilor.

Cheia creării valorii datelor este Big Data Analytics și de aceea este important să vă concentrați asupra acelui aspect al analiticii. Multe companii utilizează diferite metode pentru a utiliza analize Big Data și nu există o soluție magică pentru a implementa cu succes această problemă. Deși datele sunt importante, cu atât mai mult, este important procesul prin care companiile pot obține informații cu ajutorul lor. Obținerea informațiilor din date este obiectivul analizelor de date mari și de aceea investiția într-un sistem care poate oferi aceste informații este extrem de crucială și importantă. Prin urmare, implementarea cu succes a analizelor de date mari necesită o combinație de abilități, oameni și procese care pot funcționa într-o sincronizare perfectă între ele.

Astăzi, companiile se dezvoltă într-un ritm rapid, la fel și avansuri în tehnologiile mari. Aceasta înseamnă că mărcile trebuie să fie gata să piloteze și să adopte date mari astfel încât să devină un aspect integrant al infrastructurii de gestionare a informațiilor și analitice. Cu un potențial uimitor, datele mari reprezintă astăzi o forță perturbatoare emergentă, care este pregătită să devină următorul mare lucru în domeniul analizelor integrate, transformând astfel modul în care mărcile și companiile își îndeplinesc îndatoririle pe etape și economii.

Cu un mare potențial și oportunități, cu toate acestea, vin provocări și obstacole mari. Aceasta înseamnă că companiile trebuie să poată rezolva toate obstacolele în cauză, astfel încât să poată debloca întregul potențial al analizei de date mari și a domeniilor în cauză. Când problemele de analiză a datelor mari sunt abordate într-o manieră corectă, rata de succes a implementării soluțiilor de date mari crește automat. Deoarece datele mari se transformă în companii și mărci din întreaga lume, abordarea acestor provocări este extrem de importantă.

Unele dintre provocările majore cu care se confruntă astăzi programul de analiză a datelor mari includ următoarele:

  1. Incertitudinea peisajului de gestionare a datelor: Deoarece datele mari se extind continuu, există noi companii și tehnologii care sunt dezvoltate în fiecare zi. O mare provocare pentru companii este de a afla ce tehnologie funcționează cel mai bine pentru ele fără introducerea de noi riscuri și probleme.
  2. The Big Data Talent Gap: În timp ce Big Data este un domeniu în creștere, există foarte puțini experți disponibili în acest domeniu. Acest lucru se datorează faptului că Big Data este un câmp complex, iar persoanele care înțeleg complexitatea și natura complexă a acestui câmp sunt foarte puține și între ele. O altă provocare majoră în domeniu este decalajul talentelor care există în industrie
  3. Introducerea datelor în marea platformă de date: datele cresc în fiecare zi. Aceasta înseamnă că companiile trebuie să abordeze o cantitate nelimitată de date în mod regulat. Scara și varietatea datelor disponibile astăzi pot copleși orice practicant de date și de aceea este important ca accesibilitatea la date să fie simplă și convenabilă pentru managerii și proprietarii de marcă.
  4. Necesitatea sincronizării între sursele de date: Deoarece seturile de date devin mai diverse, este necesar să le încorporam într-o platformă analitică. Dacă acest lucru este ignorat, poate crea lacune și poate duce la informații și mesaje greșite.
  5. Obținerea unor informații importante prin utilizarea analizelor Big Data: este important ca companiile să obțină informații adecvate din analiza datelor mari și este important ca departamentul corect să aibă acces la aceste informații. O provocare majoră în domeniul analizelor de date mari constă în punerea în aplicare a acestui decalaj într-o manieră eficientă.

Acest articol va analiza aceste provocări într-o manieră mai atentă și va înțelege modul în care companiile pot aborda aceste provocări într-un mod eficient. Implementarea infrastructurii Hadoop. Aflați abilități de tip hadoop precum HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Provocarea 1

Provocarea creșterii incertitudinii în gestionarea datelor: într-o lume cu date mari, cu cât ai mai multe date, cu atât este mai ușor să obții informații cu privire la ele. Cu toate acestea, în datele mari, există o serie de tehnologii perturbatoare în ziua de azi, iar alegerea dintre ele ar putea fi o sarcină dificilă. De aceea, sistemele de date mari trebuie să sprijine atât nevoile operaționale, cât și în mare măsură, de prelucrare analitică a unei companii. Aceste abordări sunt, în general, încadrate într-o categorie care se numește cadru NoSQL care este diferită de sistemul convențional de gestionare a bazelor de date relaționale.

Există o serie de abordări NoSQL diferite disponibile în companie de la utilizarea metodelor precum reprezentarea ierarhică a obiectelor până la baze de date grafice care pot menține relații interconectate între diferite obiecte. Deoarece datele mari sunt încă în stadiul său de evoluție, există multe companii care dezvoltă tehnici și metode noi în domeniul analizei de date mari.

De fapt, noi modele sunt dezvoltate în cadrul fiecărei categorii NoSQL, care ajută companiile să își atingă obiectivele. Aceste instrumente de analiză Big sunt potrivite în scopuri diferite, deoarece unele dintre ele oferă flexibilitate, în timp ce alte companii de vindecare își ating obiectivele de scalabilitate sau o gamă mai largă de funcționalități. Acest lucru înseamnă că gama largă și în expansiune de instrumente NoSQL au îngreunat proprietarii de branduri să aleagă soluția potrivită care să îi ajute să își atingă obiectivele și să fie integrați în obiectivele lor.

Alegerea unui instrument greșit poate fi o eroare costisitoare, deoarece acest lucru nu poate ajuta compania să își atingă obiectivele și, de asemenea, poate duce la pierderea de timp și resurse. Înțelegerea acestui lucru este extrem de importantă pentru companii, deoarece alegerea instrumentului adecvat și a peisajului magnetului de date este linia perfectă dintre succes și eșec.

Sursa imaginii: pixabay.com

  • Provocarea 2

Decalajul existent în ceea ce privește experții în domeniul analizei de date mari: o industrie depinde complet de resursele la care are acces pentru a fi umană sau materială. Unele dintre noile instrumente pentru analiza de date mari variază de la instrumente tradiționale de baze de date relaționale cu machete alternative de date concepute la o viteză de acces crescută, reducând în același timp amprenta de stocare, analitice în memorie, cadre de gestionare a datelor NoSQL, precum și ecosistemul larg Hadoop. Cu atât de multe sisteme și cadre, există o nevoie tot mai mare și imediată de dezvoltatori de aplicații care au cunoștințe în toate aceste sisteme. În ciuda faptului că aceste tehnologii se dezvoltă într-un ritm rapid, lipsesc persoanele care dețin abilitățile tehnice necesare. Un alt lucru de reținut este faptul că mulți experți în domeniul datelor mari și-au câștigat experiența prin implementarea instrumentelor și utilizarea acesteia ca model de programare, spre deosebire de aspecte legate de gestionarea datelor. Aceasta înseamnă că mulți experți în instrumente de date nu au cunoștințele necesare despre aspectele practice ale modelării datelor, arhitecturii de date și integrării datelor.

Această lipsă de cunoștințe va duce la implementări mai puțin decât de succes ale datelor și proceselor analitice din cadrul unei companii / mărci.

Potrivit firmei de analiză McKinsey & Company, „Până în 2018, Statele Unite s-ar putea confrunta cu o penurie de 140.000 până la 190.000 de persoane cu abilități analitice profunde, precum și 1, 5 milioane de manageri și analiști cu cunoștințe de utilizare a analizei datelor mari pentru ia decizii eficiente.

Toate acestea înseamnă că, deși acest sector va avea mai multe deschideri de locuri de muncă, vor fi foarte puțini experți care vor avea de fapt cunoștințele pentru a ocupa aceste funcții. În timp ce practicienii de date devin mai experimentați prin lucrul continuu în domeniu, decalajul talentelor se va închide în cele din urmă. În același timp, este important să ne amintim că atunci când dezvoltatorii nu pot face față provocărilor fundamentale ale arhitecturii și gestionării datelor, capacitatea de a duce o companie la următorul nivel de creștere este puternic afectată. Aceasta înseamnă că companiile trebuie să investească întotdeauna în resursele potrivite, fie că este vorba de tehnologie sau expertiză, astfel încât să se poată asigura că obiectivele și obiectivele lor sunt îndeplinite obiectiv într-un mod susținut.

  • Provocarea 3

Provocarea de a introduce date în marea platformă de date: fiecare companie este diferită și are cantități diferite de date cu care să se ocupe. În timp ce unele companii sunt complet bazate pe date, altele ar putea fi mai puțin. De aceea, este important să înțelegem aceste distincții înainte de a implementa în sfârșit planul de date adecvat. De asemenea, nu toate companiile înțeleg implicația completă a analizelor de date mari. Presupunerea că fiecare companie are cunoștințe despre beneficiile și strategia de creștere a analizelor de date de afaceri ar avea un impact grav asupra succesului acestei inițiative. De aceea, este important ca analizele dezvoltării afacerilor să fie implementate cu cunoștințele companiei.

Întrucât companiile au o mulțime de date, înțelegerea faptului că datele sunt foarte importante, deoarece fără aceste cunoștințe de bază este dificil să se integreze în programul de analiză a datelor de afaceri. Comunicarea joacă aici un rol foarte integrant, deoarece ajută companiile și echipa în cauză să educe, să informeze și să explice diferitele aspecte ale analiticii dezvoltării afacerilor.

Înainte de a merge chiar spre implementare, companiile trebuie să explice beneficiile și caracteristicile analiticii de afaceri pentru persoanele fizice din organizații, inclusiv părțile interesate, managementul și echipele IT. În timp ce companiile vor fi sceptice în ceea ce privește implementarea de date analitice și mari de afaceri în cadrul organizației, după ce vor înțelege imensul potențial asociat cu aceasta, vor fi ușor mai deschise și adaptabile întregului proces de analiză a datelor mari.

  • Provocarea 4

Provocarea necesității sincronizării între sursele de date: odată ce datele sunt integrate într-o platformă mare, copiile de date au migrat din surse diferite la diferite rate și planificări pot fi uneori sincronizate în întregul sistem. Există diferite tipuri de sincronizare și este important ca datele să fie sincronizate, altfel acest lucru poate afecta întregul proces. Cu atât de multe mărci de date convenționale și depozite de date, secvențe de extragere de date, transformări și migrații, există întotdeauna riscul de a fi nesincronizate.

Odată cu explodarea volumelor de date și creșterea vitezei în care se creează actualizări, asigurarea sincronizării datelor la toate nivelurile este dificil, dar necesar. Acest lucru se datorează faptului că datele nu sunt sincronizate, poate duce la analize greșite și nevalide. Dacă se produc date inconsecvente în orice etapă, pot rezulta neconcordanțe în toate etapele și au rezultate complet dezastruoase. Informații greșite pot deteriora o companie într-un mare grad, uneori chiar mai mult decât să nu ai informațiile necesare.

  • Provocarea 5

Provocarea de a obține informații importante prin utilizarea analizelor Big Data: Datele sunt valoroase doar atât timp cât companiile pot obține informații din acestea. Prin creșterea stocării de date existente și oferirea accesului utilizatorilor finali, analizele de date mari trebuie să fie cuprinzătoare și cu atenție. Instrumentele de date trebuie să ajute companiile să nu aibă acces doar la informațiile solicitate, dar să elimine și nevoia de codificare personalizată. Pe măsură ce datele cresc în interior, este important ca companiile să înțeleagă această nevoie și să le proceseze într-o manieră eficientă. Întrucât dimensiunea datelor poate crește în funcție de timp și ciclu, asigurarea adaptării datelor într-o manieră corespunzătoare este un factor critic în succesul oricărei companii.

Concluzie - Provocări ale analizelor de date mari

Acestea sunt doar câteva dintre puținele provocări cu care se confruntă companiile în procesul de implementare a soluțiilor de analiză a datelor mari. În timp ce aceste provocări pot părea mari, este important să le abordăm într-o manieră eficientă, deoarece toată lumea știe că analizele de afaceri pot schimba cu adevărat averea unei companii. De la prevenirea fraudei până la câștigarea unui avantaj competitiv față de concurenți până la a ajuta la păstrarea mai multor clienți și la anticiparea cerințelor de afaceri - posibilitățile cu analitica de afaceri sunt interminabile. În ultimul deceniu, datele mari au parcurs un drum foarte lung și depășirea acestor provocări va fi unul dintre obiectivele majore ale industriei analitice Big Data în următorii ani.

Articole recomandate

Acesta a fost un ghid pentru provocările analizei Big Data. Aici am discutat despre diferitele provocări ale analizelor Big Data. De asemenea, puteți consulta articolul următor pentru a afla mai multe -

  1. Ce este tehnologia Big Data?
  2. Ce este Big Data și Hadoop
  3. Exemple de analiză de date mari
  4. Big Data este o bază de date?

Categorie:

Date mare