أهم 8 تحديات للبيانات الضخمة وكيفية حلها
نشرت: 2022-10-12تعرف على تحديات مشاريع البيانات الضخمة حتى تتمكن من الاستعداد لها والنجاح.
يتفق معظم الخبراء على أن البيانات الضخمة أصبحت عاملاً مُغيِّرًا للعبة بالنسبة للشركات في مجموعة متنوعة من الصناعات الحديثة. في استطلاع حديث ، قالت 97٪ من المؤسسات إنها تستثمر في تقنيات البيانات الضخمة [1] .
لكن في نفس الاستطلاع ، أفادت أكثر من ربع الشركات بقليل أنها تحولت إلى مؤسسة تعتمد على البيانات ، و 19٪ فقط تشير إلى أنها أنشأت ثقافة بيانات.
لماذا يوجد هذا التناقض؟ لأن تنفيذ حل البيانات الضخمة يأتي مع بعض التحديات. قبل أن ندخل في ماهية هذه التحديات وكيفية حلها ، دعنا نلقي نظرة على سبب وجود هذه التحديات.
لماذا تمثل البيانات الضخمة تحديًا؟
أولاً ، يساعد في تحديد ماهية البيانات الضخمة. لا يوجد عدد محدد من وحدات الجيجابايت أو التيرابايت أو البيتابايت التي تجعل البيانات الضخمة مختلفة عن "البيانات العادية". تتزايد باستمرار كمية البيانات التي تتم معالجتها يوميًا حول العالم ، مما يجعل البيانات الضخمة مصطلحًا نسبيًا.
الثلاثة Vs هي مفتاح سبب تحدي البيانات الضخمة.

الآن دعونا نلقي نظرة على مشاكل البيانات الضخمة وحلولها.
8 تحديات وحلول تتعلق بالبيانات الضخمة
عند تنفيذ حل البيانات الضخمة ، إليك بعض التحديات الشائعة التي قد يواجهها عملك ، جنبًا إلى جنب مع الحلول.
1. إدارة كميات هائلة من البيانات
إنها بالاسم - البيانات الضخمة كبيرة. تعمل معظم الشركات على زيادة كمية البيانات التي تجمعها يوميًا. في النهاية ، ستكون سعة التخزين التي يمكن أن يوفرها مركز البيانات التقليدي غير كافية ، الأمر الذي يقلق العديد من قادة الأعمال. ثلاثة وأربعون في المائة من صانعي القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات في قطاع التكنولوجيا قلقون بشأن تدفق البيانات هذا الذي يطغى على بنيتهم التحتية [2] .
للتعامل مع هذا التحدي ، تقوم الشركات بترحيل البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الخاصة بها إلى السحابة. يمكن أن تتوسع حلول التخزين السحابي ديناميكيًا نظرًا للحاجة إلى مزيد من التخزين. تم تصميم برنامج البيانات الضخمة لتخزين كميات كبيرة من البيانات التي يمكن الوصول إليها والاستعلام عنها بسرعة.
2. تكامل البيانات من مصادر متعددة
تمثل البيانات نفسها تحديًا آخر للشركات. يوجد الكثير منها ، ولكنه متنوع أيضًا لأنه يمكن أن يأتي من مجموعة متنوعة من المصادر المختلفة. يمكن أن يكون لدى الشركة بيانات تحليلية من مواقع ويب متعددة ، ومشاركة البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي ، ومعلومات المستخدم من برنامج CRM ، وبيانات البريد الإلكتروني ، والمزيد. لا يتم تنظيم أي من هذه البيانات بالشكل نفسه ، ولكن قد يلزم دمجها وتسويتها لجمع الرؤى اللازمة وإنشاء التقارير.
للتعامل مع هذا التحدي ، تستخدم الشركات برامج تكامل البيانات وبرامج ETL وبرامج ذكاء الأعمال لتعيين مصادر البيانات المتباينة في هيكل مشترك ودمجها حتى يتمكنوا من إنشاء تقارير دقيقة.
3. ضمان جودة البيانات
تعتمد عمليات التحليلات والتعلم الآلي التي تعتمد على البيانات الضخمة لتشغيلها أيضًا على بيانات نظيفة ودقيقة لتوليد رؤى وتوقعات صالحة. إذا كانت البيانات تالفة أو غير كاملة ، فقد لا تكون النتائج كما تتوقع. ولكن مع زيادة مصادر البيانات وأنواعها وكميتها ، قد يكون من الصعب تحديد ما إذا كانت البيانات تتمتع بالجودة التي تحتاجها للحصول على رؤى دقيقة.
لحسن الحظ ، هناك حلول لهذا. ستساعد تطبيقات حوكمة البيانات في تنظيم وإدارة وتأمين البيانات التي تستخدمها في مشاريع البيانات الضخمة الخاصة بك مع التحقق أيضًا من صحة مصادر البيانات مقابل ما تتوقع أن تكون عليه وتنظيف مجموعات البيانات التالفة وغير المكتملة. يمكن أيضًا استخدام برامج جودة البيانات خصيصًا لمهمة التحقق من صحة بياناتك وتنظيفها قبل معالجتها.
4. الحفاظ على البيانات آمنة
تتعامل العديد من الشركات مع البيانات الحساسة ، مثل:
- بيانات الشركة التي يمكن للمنافسين استخدامها للحصول على حصة سوقية أكبر في الصناعة
- البيانات المالية التي يمكن أن تمنح المتسللين حق الوصول إلى الحسابات
- معلومات المستخدم الشخصية للعملاء التي يمكن استخدامها لسرقة الهوية
إذا تعاملت شركة ما مع بيانات حساسة ، فستصبح هدفًا للمتسللين. لحماية هذه البيانات من الهجمات ، غالبًا ما تقوم الشركات بتوظيف متخصصين في الأمن السيبراني على اطلاع دائم على أفضل ممارسات وتقنيات الأمان لتأمين أنظمتهم.
سواء كنت تستأجر مستشارًا أو تحتفظ به في المنزل ، فأنت بحاجة إلى التأكد من أن البيانات مشفرة ، وبالتالي تصبح البيانات عديمة الفائدة بدون مفتاح تشفير. قم بإضافة عنصر تحكم في تخويل الهوية والوصول إلى جميع الموارد حتى يتمكن المستخدمون المقصودون فقط من الوصول إليها. نفِّذ برنامج حماية نقطة النهاية حتى لا تتمكن البرامج الضارة من إصابة النظام والمراقبة في الوقت الفعلي لإيقاف التهديدات فور اكتشافها.

5. اختيار أدوات البيانات الضخمة المناسبة
لحسن الحظ ، عندما تقرر شركة ما بدء العمل بالبيانات ، فلا يوجد نقص في الأدوات التي تساعدها على القيام بذلك. في الوقت نفسه ، تشكل وفرة الخيارات تحديًا أيضًا. تأتي برامج البيانات الضخمة في العديد من الأنواع ، وغالبًا ما تتداخل قدراتها. كيف تتأكد من اختيارك لأدوات البيانات الضخمة المناسبة؟
غالبًا ما يكون الخيار الأفضل هو تعيين مستشار يمكنه تحديد الأدوات التي تناسب بشكل أفضل ما يريد عملك القيام به مع البيانات الضخمة. يمكن لمتخصص البيانات الضخمة إلقاء نظرة على احتياجاتك الحالية والمستقبلية واختيار دفق بيانات المؤسسة أو حل ETL الذي سيجمع البيانات من جميع مصادر البيانات الخاصة بك ويجمعها. يمكنهم تكوين الخدمات السحابية الخاصة بك وتوسيع نطاقها ديناميكيًا بناءً على أعباء العمل. بمجرد إعداد نظامك بأدوات البيانات الضخمة التي تناسب احتياجاتك ، سيعمل النظام بسلاسة مع القليل جدًا من الصيانة.
هل تفكر في التعاقد مع شركة لتحليل البيانات لمساعدة عملك على تنفيذ استراتيجية البيانات الضخمة؟ تصفح قائمتنا لأفضل شركات تحليل البيانات ، وتعرف على المزيد حول خدماتها في دليل التوظيف الخاص بنا.
6. تحجيم النظم والتكاليف بكفاءة
إذا بدأت في بناء حل للبيانات الضخمة بدون خطة مدروسة جيدًا ، يمكنك إنفاق الكثير من المال في تخزين ومعالجة البيانات التي تكون إما عديمة الفائدة أو ليست بالضبط ما يحتاجه عملك. البيانات الضخمة كبيرة ، لكن هذا لا يعني أنه يتعين عليك معالجة جميع بياناتك.
عندما يبدأ عملك في مشروع بيانات ، ابدأ بالأهداف في الاعتبار واستراتيجيات لكيفية استخدام البيانات المتوفرة لديك للوصول إلى تلك الأهداف. يحتاج الفريق المشارك في تنفيذ الحل إلى تخطيط نوع البيانات التي يحتاجون إليها والمخططات التي سيستخدمونها قبل البدء في بناء النظام حتى لا يسير المشروع في الاتجاه الخاطئ. يحتاجون أيضًا إلى إنشاء سياسات لإزالة البيانات القديمة من النظام بمجرد أن تصبح غير مفيدة.
7. عدم وجود مهنيي البيانات المهرة
إحدى مشكلات البيانات الضخمة التي تواجهها العديد من الشركات هي أن موظفيها الحاليين لم يعملوا أبدًا مع البيانات الضخمة من قبل ، وهذا ليس نوع المهارات التي تبنيها بين عشية وضحاها. يمكن أن يؤدي العمل مع موظفين غير مدربين إلى طرق مسدودة وتعطل سير العمل وأخطاء في المعالجة.
هناك عدة طرق لحل هذه المشكلة. الأول هو تعيين متخصص في البيانات الضخمة وجعل هذا المتخصص يدير وتدريب فريق البيانات الخاص بك حتى يصلوا إلى السرعة. يمكن تعيين المتخصص إما كموظف بدوام كامل أو كمستشار يقوم بتدريب فريقك وينتقل ، اعتمادًا على ميزانيتك.
هناك خيار آخر ، إذا كان لديك الوقت للاستعداد مسبقًا ، وهو تقديم التدريب لأعضاء فريقك الحاليين حتى يكتسبوا المهارات بمجرد أن يبدأ مشروع البيانات الضخمة الخاص بك.
الخيار الثالث هو اختيار أحد تحليلات الخدمة الذاتية أو حلول ذكاء الأعمال المصممة ليستخدمها المحترفون الذين ليس لديهم خلفية في علم البيانات.
8. المقاومة التنظيمية
هناك طريقة أخرى يمكن أن يمثل بها الأشخاص تحديًا لمشروع البيانات وهي عندما يقاومون التغيير. كلما كانت المنظمة أكبر ، زادت مقاومة التغيير. قد لا يرى القادة القيمة في البيانات الضخمة أو التحليلات أو التعلم الآلي. أو قد لا يرغبون ببساطة في إنفاق الوقت والمال على مشروع جديد.
قد يكون هذا تحديًا صعبًا للتعامل معه ، ولكن يمكن القيام به. يمكنك البدء بمشروع أصغر وفريق صغير والسماح لنتائج هذا المشروع بإثبات قيمة البيانات الضخمة للقادة الآخرين وتصبح تدريجيًا عملاً يعتمد على البيانات. خيار آخر هو تعيين خبراء البيانات الضخمة في أدوار قيادية حتى يتمكنوا من توجيه عملك نحو التحول.
تعرف على المزيد حول البيانات الضخمة
يمكن أن يغير تطبيق تقنية البيانات الضخمة قواعد اللعبة لعملك ويجعلها أكثر قدرة على المنافسة من خلال توفير رؤى لا تستطيع الشركات الأخرى في مجالك الوصول إليها. هذا لا يعني أن هذه العملية لن تأتي مع بعض التحديات ، ولكن من خلال معرفة ماهيتها والاستعداد لها ، يمكنك منعها من إبطاء التحول الرقمي لشركتك.
لمعرفة المزيد حول البيانات الضخمة وكيفية استخدامها ، راجع هذه المقالات:
- ما هي البيانات الضخمة وكيف يتم إنشاؤها؟
- ذكاء الأعمال مقابل البيانات الضخمة
- ما هي إدارة البيانات الرئيسية؟
مصادر
- تُصدر NewVantage Partners استبيانًا تنفيذيًا للبيانات والذكاء الاصطناعي لعام 2022 ، BusinessWire
- عالم زيتابايت: تأمين مستقبلنا الغني بالبيانات ، Dell