A nagy adatelemzés kihívásai

Az adatok nagyon értékes eszköz a mai világban. Az adatok gazdaságossága azon az elképzelésen alapul, hogy az adatok értékét elemzési módszerrel lehet kinyerni. Noha a nagy adatok és az elemzés még mindig a kezdeti növekedési szakaszban vannak, fontosságukat nem szabad alábecsülni. Ahogy a nagy adatok növekedni kezdnek és növekedni kezdenek, a nagy adatok elemzésének fontossága továbbra is növekszik a mindennapi életben, mind a személyes, mind az üzleti életben. Ezen túlmenően az adatok mérete és mennyisége minden nap növekszik, ezért fontos, hogy foglalkozzunk azzal a módszerrel, amellyel a nagy adatokkal minden nap foglalkozunk. itt a Big Data Analytics kihívásait fogjuk megvitatni.

Az elvégzett felmérések szerint sok vállalat nyitva áll a nagy adatok elemzésének a mindennapi működésében. A Big data analytics növekvő népszerűségével nyilvánvaló, hogy erre a médiumra történő befektetés biztosítja a vállalatok és márkák jövőbeli növekedését.

Az adatértékek létrehozásának kulcsa a Big Data Analytics, és ezért fontos az elemzés ezen aspektusára összpontosítani. Számos vállalat különböző módszereket alkalmaz a Big Data elemzés alkalmazására, és nincs varázslatos megoldás ennek sikeres végrehajtására. Míg az adatok fontosak, még fontosabb az a folyamat, amelyen keresztül a vállalatok betekintést nyerhetnek segítségükkel. Az adatokból való betekintés megszerzése a nagy adatanalitika célja, és ezért rendkívül fontos és fontos a beruházás egy olyan rendszerbe, amely ezeket az ismereteket szolgáltatja. A nagy adatok elemzésének sikeres megvalósítása ezért olyan készségek, emberek és folyamatok kombinációját igényli, amelyek tökéletesen szinkronizálhatók egymással.

Manapság a vállalatok gyors ütemben fejlődnek, és így haladnak a nagy technológiák terén is. Ez azt jelenti, hogy a márkáknak készen kell állniuk arra, hogy kísérletezzenek és elfogadjanak a nagy adatokat, oly módon, hogy azok az információkezelési és elemzési infrastruktúra szerves részévé váljanak. Csodálatos potenciállal bíró nagy adatok egyre inkább felbomló erő, amely az integrált elemzés területén a következő nagy dolog lesz, és ezáltal megváltoztatja azt a módot, amellyel a márkák és a vállalatok feladataikat különböző szakaszokon és gazdaságokon keresztül végzik.

A nagy lehetőségekkel és lehetőségekkel azonban nagy kihívások és akadályok jelentkeznek. Ez azt jelenti, hogy a vállalatoknak képesnek kell lenniük megoldani az összes érintett akadályt, hogy felszabadítsák a nagy adatok elemzésének és az érintett területeknek a teljes potenciálját. Ha a nagy adatelemzéssel kapcsolatos kihívásokkal megfelelő módon foglalkoznak, akkor a nagy adatmegoldások sikeres végrehajtása automatikusan növekszik. Mivel a nagy adatok világszerte bekerülnek a vállalatokba és a márkákba, ezen kihívások kezelése rendkívül fontos.

A nagy adatanalitikai program által jelenleg szembesülő fő kihívások között szerepel a következők:

  1. Az adatkezelési táj bizonytalansága: Mivel a nagy adatok folyamatosan bővülnek, vannak új cégek és technológiák, amelyeket minden nap fejlesztenek. A vállalatok számára nagy kihívás az, hogy kiderítsék, melyik technológia működik a legjobban számukra új kockázatok és problémák bevezetése nélkül.
  2. A Big Data Talent Gap: Bár a Big Data egyre növekvő terület, nagyon kevés szakértő áll rendelkezésre ezen a területen. Ennek oka az, hogy a nagy adat egy összetett terület, és sokan vannak, akik nem értik meg a mező összetettségét és bonyolult jellegét. A terület másik jelentős kihívása az iparban létező tehetséghiány
  3. Adatok beolvasása a nagy adatplatformra: Az adatok száma nap mint nap növekszik. Ez azt jelenti, hogy a vállalatoknak korlátlan mennyiségű adatot kell rendszeresen kezelniük. A jelenleg rendelkezésre álló adatok nagysága és sokfélesége túlterhelhet minden adatkezelőt, ezért fontos, hogy az adatok hozzáférhetőségét egyszerűvé és kényelmessé tegyük a márkavezetők és a tulajdonosok számára.
  4. Az adatforrások közötti szinkronizálás szükségessége: Mivel az adatkészletek egyre szélesebb körűek, be kell építeni azokat egy elemző platformba. Ha ezt figyelmen kívül hagyják, hiányosságokat okozhat, és téves betekintést és üzeneteket eredményezhet.
  5. Fontos betekintést nyerhet a nagy adatanalitika segítségével: Fontos, hogy a vállalatok megfelelő betekintést nyerjenek a nagy adatok elemzéséből, és fontos, hogy a megfelelő részleg hozzáférjen ehhez az információhoz. A nagy adatok elemzésében a legnagyobb kihívás e hiányosság hatékony áthidalása.

Ez a cikk közelebbről vizsgálja ezeket a kihívásokat, és megérti, hogy a vállalatok hogyan tudják hatékonyan kezelni ezeket a kihívásokat. Hadoop infrastruktúra megvalósítása. Ismerje meg a hadoop készségeket, mint például a HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • 1. kihívás

Az adatkezelés növekvő bizonytalansága: a nagy adatok világában minél több adat van, annál könnyebb betekintést nyerni tőlük. A nagy adatokban azonban a mai világban számos zavaró technológia létezik, és ezek közül a választás nehéz feladat lehet. Ezért kell a nagy adatrendszereknek támogatniuk egy vállalat működési és nagyrészt analitikai feldolgozási igényeit. Ezeket a megközelítéseket általában egy olyan kategóriába sorolják, amelyet NoSQL-keretrendszernek hívnak, amely különbözik a hagyományos relációs adatbázis-kezelési rendszertől.

Számos különböző NoSQL megközelítés érhető el a társaságban, kezdve a módszerek használatát, például a hierarchikus objektumok ábrázolását a grafikon adatbázisokig, amelyek képesek fenntartani összekapcsolt kapcsolatokat a különböző objektumok között. Mivel a nagy adatok még mindig fejlődésük szakaszában vannak, sok vállalat új technikákat és módszereket fejleszt ki a nagy adatok elemzése területén.

Valójában minden NoSQL kategóriában új modelleket fejlesztenek ki, amelyek segítenek a vállalatoknak a célok elérésében. Ezek a nagy elemző eszközök különböző célokra alkalmasak, mivel néhányuk rugalmasságot biztosít, míg más gyógyító cégek elérik a skálázhatóság vagy a funkcionalitás szélesebb skáláját. Ez azt jelenti, hogy a NoSQL eszközök széles és bővülő választéka megnehezítette a márkatulajdonosok számára a megfelelő megoldás kiválasztását, amely elősegítheti céljaik elérését és beillesztését célokba.

A rossz eszköz kiválasztása költséges hibát jelenthet, mivel ez nem segíthet a társaságnak kitűzött céljainak elérésében, és idő és erőforrások pazarlásához is vezethet. Ennek megértése rendkívül fontos a vállalatok számára, mivel a siker és a kudarc között csak a megfelelő eszköz és az alapvető mágneses táj kiválasztása választható meg.

Képforrás: pixabay.com

  • 2. kihívás

A nagy adatanalitika területén a szakértők tekintetében fennálló hiányosság: Az iparág teljesen függ az erőforrásoktól, amelyekhez hozzáféréssel rendelkezik, akár emberi, akár anyagi erőforrásokhoz. A nagy adatok elemzésére szolgáló új eszközök közül néhány a tradicionális relációs adatbázis eszközöktől kezdve, alternatív adatrendezéssel egészül ki, amelyek növelik a hozzáférési sebességet, miközben csökkentik a tárolási lábnyomot, a memórián belüli elemzést, a NoSQL adatkezelési kereteket, valamint a széles Hadoop ökoszisztémát. Olyan sok rendszer és keretrendszer mellett egyre növekszik és azonnali igény van az alkalmazás fejlesztőire, akiknek ismerete van ezekben a rendszerekben. Annak ellenére, hogy ezek a technológiák gyors ütemben fejlődnek, hiányoznak az emberek, akik rendelkezzenek a szükséges műszaki ismeretekkel. Egy másik szem előtt tartandó dolog, hogy a nagy adatok területén sok szakértő tapasztalatát szerezte az eszköz megvalósításán és annak programozási modellként történő alkalmazásán keresztül az adatkezelési szempontokkal szemben. Ez azt jelenti, hogy sok adattároló-szakértő nem rendelkezik a szükséges ismeretekkel az adatmodellezés, az adatszerkezet és az integráció gyakorlati szempontjairól.

Ez a tudáshiány az adatok és az analitikai folyamatok kevésbé sikeres megvalósítását eredményezi egy vállalaton / márkán belül.

A McKinsey & Company elemző cég szerint „2018-ig csak az Egyesült Államokban 140 000–190 000 mély analitikai készséggel rendelkező ember, valamint 1, 5 millió menedzser és elemző áll rendelkezésre, akiknek tudásuk van a nagy adatok elemzéséhez. hatékony döntéseket hozhat.

Mindez azt jelenti, hogy míg az ágazat több munkahelyet fog nyitni, nagyon kevés olyan szakértő lesz, akik ténylegesen rendelkeznek ismeretekkel ezen pozíciók hatékony betöltéséhez. Miközben az adatgyakorlók tapasztaltabbá válnak a folyamatos terepi munka révén, a tehetséghiány végül megszűnik. Ugyanakkor fontos megjegyezni, hogy amikor a fejlesztők nem tudnak eleget tenni az alapvető adatok felépítésének és az adatkezelésnek a kihívásaira, akkor súlyosan kihat az a képesség, hogy egy vállalatot a növekedés következő szintjére állítsanak. Ez azt jelenti, hogy a vállalatoknak mindig a megfelelő forrásokba kell befektetniük, legyen az technológia vagy szaktudás, hogy biztosítsák céljaik és célkitűzéseik tartós megvalósítását.

  • 3. kihívás

Az adatok nagy adatplatformba való bejutásának kihívása: Minden vállalat különbözik és különböző adatmennyiségekkel rendelkezik. Míg egyes vállalatok teljesen adatközpontúak, mások valószínűleg kevésbé. Ezért fontos megérteni ezeket a különbségeket, mielőtt végre hajtanák a megfelelő adattervet. Ezenkívül nem minden vállalat érti meg a nagy adatok elemzését. Feltételezve, hogy minden vállalat ismeri az üzleti adatok elemzésének előnyeit és növekedési stratégiáját, súlyosan befolyásolhatja a kezdeményezés sikerét. Ezért fontos, hogy az üzleti fejlesztési elemzéseket a vállalat tudásával valósítsuk meg.

Mivel a vállalatoknak nagyon sok adat van, megérteni, hogy ezek az adatok nagyon fontosak, mivel ezen alapismeretek nélkül nehéz integrálni az üzleti adatok elemzési programjával. A kommunikáció itt nagyon szerves szerepet játszik, mivel segít a vállalatoknak és az érintett csapatnak az üzleti fejlesztési elemzés különféle szempontjainak oktatásában, informálásában és magyarázatában.

Mielőtt még a megvalósítás felé megy, a vállalatoknak sok időt kell elmagyarázniuk az üzleti elemzés előnyeinek és tulajdonságainak az egyéneknek a szervezeten belül, beleértve az érdekelt feleket, a vezetést és az informatikai csapatokat. Míg a vállalatok szkeptikusak lesznek az üzleti elemző és nagy adatok bevezetésében a szervezeten belül, mihelyt megértik az ehhez kapcsolódó óriási lehetőségeket, könnyen nyitottabbá és alkalmazkodóbbá válnak a teljes nagy adatok elemzési folyamatához.

  • 4. kihívás

Az adatforrások közötti szinkronizálás szükségességének kihívása: Miután az adatokat egy nagy platformba integrálták, a különböző forrásokból különböző sebességgel és ütemezésű adatokkal másolt adatmásolatok néha szinkronban lehetnek a teljes rendszeren belül. Különböző típusú szinkronizációk léteznek, és fontos, hogy az adatok szinkronban legyenek, különben ez befolyásolhatja az egész folyamatot. Olyan sok hagyományos adatjel és adattárház, adatkiterjesztés, átalakítás és áttelepítés sorozatával mindig fennáll annak kockázata, hogy az adatok nem szinkronizálódnak.

A felrobbanó adatmennyiségek és a növekvő sebesség mellett, amellyel a frissítések készülnek, nehéz, de szükséges az adatok szinkronizálása minden szinten. Ennek az az oka, hogy az adatok nincsenek szinkronban, hibás és érvénytelen elemzéseket eredményezhet. Ha bármely szakaszban következetlen adatokat állít elő, az következetlenségeket eredményezhet minden szakaszban, és teljesen katasztrofális eredményeket eredményezhet. A helytelen betekintés nagymértékben károsíthatja a társaságot, néha még inkább, mint ha nincs a szükséges adatmegtekintés.

  • 5. kihívás

A nagy betekintés megszerzésének kihívása a Big Data elemzés segítségével: Az adatok csak akkor értékesek, ha a vállalatok betekintést nyerhetnek belőlük. A meglévő adattárolás kibővítésével és a végfelhasználók számára történő hozzáférés biztosításával a nagy adatok elemzésének átfogónak és áttekinthetőnek kell lennie. Az adat eszközöknek segíteniük kell a vállalatokat abban, hogy ne csak hozzáférjenek a szükséges információkhoz, hanem kiküszöböljék az egyedi kódolás szükségességét is. Az adatok növekedésével fontos, hogy a vállalatok megértsék ezt a szükségletet és hatékonyan dolgozzák fel. Mivel az adatok mérete az időtől és a ciklustól függően növekedhet, az adatok megfelelő adaptálásának biztosítása kritikus tényező bármely vállalat sikerében.

Következtetés - A nagy adatelemzés kihívásai

Ez csak néhány azon kevés kihívás közül, amelyekkel a vállalatok szembesülnek a nagy adatanalitikai megoldások végrehajtása során. Noha ezek a kihívások nagynak tűnhetnek, fontos hatékonyan kezelni őket, mivel mindenki tudja, hogy az üzleti elemzés valóban megváltoztathatja a vállalat vagyonát. A csalások megakadályozásától a versenytársak versenyelőnyének megszerzéséig, az ügyfelek megtartásának elősegítésétől és az üzleti igények előrejelzésétől kezdve - az üzleti elemzés lehetőségei végtelenek. Az elmúlt évtizedben a nagy adatok nagyon hosszú utat jelentettek meg, és ezeknek a kihívásoknak a leküzdése a következő években lesz a nagy adatanalitikai ipar egyik fő célja.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató a Big Data elemzés kihívásaihoz. Itt megvitattuk a Big Data elemzés különböző kihívásait. A következő cikkben további információkat is megnézhet -

  1. Mi a Big Data Technology?
  2. Mi a nagy adat és Hadoop?
  3. Big Data Analytics példák
  4. A Big Data adatbázis?

Kategória:

Nagy adat