Die 8 größten Herausforderungen von Big Data und wie man sie löst

Die meisten Experten sind sich einig, dass Big Data für Unternehmen in einer Vielzahl moderner Branchen zu einem Wendepunkt geworden ist. In einer kürzlich durchgeführten Umfrage gaben 97 % der Unternehmen an, in Big-Data-Technologien zu investieren ^[1] .

Aber in derselben Umfrage geben nur etwas mehr als ein Viertel der Unternehmen an, dass sie sich zu einer datengesteuerten Organisation gewandelt haben, und nur 19 % geben an, dass sie eine Datenkultur etabliert haben.

Warum gibt es diese Diskrepanz? Denn die Implementierung einer Big-Data-Lösung ist mit einigen Herausforderungen verbunden. Bevor wir darauf eingehen, was diese Herausforderungen sind und wie Sie sie lösen, wollen wir uns ansehen, warum diese Herausforderungen existieren.

Warum ist Big Data eine Herausforderung?

Zunächst hilft es zu definieren, was Big Data ist. Es gibt keine bestimmte Anzahl von Gigabyte, Terabyte oder Petabyte, die Big Data von „normalen Daten“ unterscheidet. Die Menge der täglich weltweit verarbeiteten Daten nimmt stetig zu, was Big Data zu einem relativen Begriff macht.

Die drei Vs sind der Schlüssel dafür, warum Big Data eine Herausforderung darstellt.

Sehen wir uns nun die spezifischen Big-Data-Probleme und -Lösungen an.

8 Herausforderungen und Lösungen für Big Data

Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, auf die Ihr Unternehmen bei der Implementierung einer Big-Data-Lösung stoßen könnte, sowie Lösungen.

1. Verwaltung riesiger Datenmengen

Der Name sagt es schon – Big Data ist groß. Die meisten Unternehmen erhöhen die Menge an Daten, die sie täglich sammeln. Letztendlich wird die Speicherkapazität, die ein traditionelles Rechenzentrum bereitstellen kann, unzureichend sein, was viele Unternehmensleiter beunruhigt. 43 Prozent der IT-Entscheider in der Technologiebranche befürchten, dass diese Datenflut ihre Infrastruktur überfordert ^[2] .

Um dieser Herausforderung zu begegnen, migrieren Unternehmen ihre IT-Infrastruktur in die Cloud. Cloud-Speicherlösungen können dynamisch skaliert werden, wenn mehr Speicherplatz benötigt wird. Big-Data-Software ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zu speichern, auf die schnell zugegriffen und die schnell abgefragt werden können.

2. Integration von Daten aus mehreren Quellen

Die Daten selbst stellen Unternehmen vor eine weitere Herausforderung. Es gibt viel, aber es ist auch vielfältig, weil es aus einer Vielzahl unterschiedlicher Quellen stammen kann. Ein Unternehmen kann Analysedaten von mehreren Websites haben, Daten aus sozialen Medien teilen, Benutzerinformationen aus CRM-Software, E-Mail-Daten und mehr. Keine dieser Daten ist gleich strukturiert, sondern muss möglicherweise integriert und abgeglichen werden, um die erforderlichen Erkenntnisse zu sammeln und Berichte zu erstellen.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, verwenden Unternehmen Datenintegrationssoftware, ETL-Software und Business-Intelligence-Software, um unterschiedliche Datenquellen in einer gemeinsamen Struktur abzubilden und sie zu kombinieren, damit sie genaue Berichte erstellen können.

3. Sicherstellung der Datenqualität

Analyse- und maschinelle Lernprozesse, die für ihre Ausführung auf Big Data angewiesen sind, sind auch auf saubere, genaue Daten angewiesen, um gültige Erkenntnisse und Vorhersagen zu generieren. Wenn die Daten beschädigt oder unvollständig sind, entsprechen die Ergebnisse möglicherweise nicht Ihren Erwartungen. Da die Quellen, Arten und Mengen der Daten jedoch zunehmen, kann es schwierig sein festzustellen, ob die Daten die Qualität haben, die Sie für genaue Einblicke benötigen.

Glücklicherweise gibt es dafür Lösungen. Data-Governance-Anwendungen helfen bei der Organisation, Verwaltung und Sicherung der Daten, die Sie in Ihren Big-Data-Projekten verwenden, und validieren gleichzeitig Datenquellen anhand Ihrer Erwartungen und bereinigen beschädigte und unvollständige Datensätze. Datenqualitätssoftware kann auch speziell für die Aufgabe verwendet werden, Ihre Daten zu validieren und zu bereinigen, bevor sie verarbeitet werden.

4. Daten sicher aufbewahren

Viele Unternehmen verarbeiten sensible Daten, wie zum Beispiel:

• Unternehmensdaten, die Wettbewerber nutzen könnten, um einen größeren Marktanteil in der Branche zu erobern
• Finanzdaten, die Hackern Zugriff auf Konten verschaffen könnten
• Persönliche Benutzerinformationen von Kunden, die für Identitätsdiebstahl verwendet werden könnten

Wenn ein Unternehmen mit sensiblen Daten umgeht, wird es zum Ziel von Hackern. Um diese Daten vor Angriffen zu schützen, stellen Unternehmen häufig Cybersicherheitsexperten ein, die sich über bewährte Sicherheitsverfahren und -techniken zur Sicherung ihrer Systeme auf dem Laufenden halten.

Unabhängig davon, ob Sie einen Berater beauftragen oder intern behalten, müssen Sie sicherstellen, dass die Daten verschlüsselt sind, sodass die Daten ohne Verschlüsselungsschlüssel nutzlos sind. Fügen Sie allen Ressourcen Identitäts- und Zugriffsberechtigungskontrolle hinzu, damit nur die vorgesehenen Benutzer darauf zugreifen können. Implementieren Sie Endpunktschutzsoftware, damit Malware das System nicht infizieren kann, und Echtzeitüberwachung, um Bedrohungen sofort zu stoppen, wenn sie erkannt werden.

5. Auswahl der richtigen Big-Data-Tools

Wenn sich ein Unternehmen entscheidet, mit Daten zu arbeiten, gibt es glücklicherweise keinen Mangel an Tools, die ihm dabei helfen. Gleichzeitig ist die Fülle an Möglichkeiten auch eine Herausforderung. Big-Data-Software gibt es in vielen Varianten, und ihre Fähigkeiten überschneiden sich oft. Wie stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Big-Data-Tools auswählen?

Oft ist es die beste Option, einen Berater zu beauftragen, der bestimmen kann, welche Tools am besten zu den Aufgaben Ihres Unternehmens mit Big Data passen. Ein Big-Data-Experte kann Ihre aktuellen und zukünftigen Anforderungen prüfen und eine Datenstreaming- oder ETL-Lösung für Unternehmen auswählen, die Daten aus all Ihren Datenquellen sammelt und aggregiert. Sie können Ihre Cloud-Services konfigurieren und basierend auf Workloads dynamisch skalieren. Sobald Ihr System mit Big-Data-Tools eingerichtet ist, die Ihren Anforderungen entsprechen, läuft das System nahtlos und mit sehr geringem Wartungsaufwand.

6. Systeme und Kosten effizient skalieren

Wenn Sie ohne einen gut durchdachten Plan mit dem Aufbau einer Big-Data-Lösung beginnen, können Sie viel Geld für die Speicherung und Verarbeitung von Daten ausgeben, die entweder nutzlos sind oder nicht genau den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen. Big Data ist groß, aber das bedeutet nicht, dass Sie alle Ihre Daten verarbeiten müssen.

Wenn Ihr Unternehmen ein Datenprojekt startet, beginnen Sie mit Zielen und Strategien, wie Sie die verfügbaren Daten verwenden, um diese Ziele zu erreichen. Das an der Implementierung einer Lösung beteiligte Team muss die Art der benötigten Daten und die zu verwendenden Schemas planen, bevor es mit dem Aufbau des Systems beginnt, damit das Projekt nicht in die falsche Richtung geht. Sie müssen auch Richtlinien erstellen, um alte Daten aus dem System zu löschen, wenn sie nicht mehr nützlich sind.

7. Mangel an qualifizierten Datenfachleuten

Eines der Big-Data-Probleme vieler Unternehmen besteht darin, dass ihre derzeitigen Mitarbeiter noch nie zuvor mit Big Data gearbeitet haben, und dies ist nicht die Art von Fähigkeiten, die Sie über Nacht aufbauen. Die Arbeit mit ungeschultem Personal kann zu Sackgassen, Störungen des Arbeitsablaufs und Fehlern in der Bearbeitung führen.

Es gibt einige Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen. Eine besteht darin, einen Big-Data-Spezialisten einzustellen und diesen Spezialisten Ihr Datenteam leiten und schulen zu lassen, bis es auf dem neuesten Stand ist. Je nach Budget kann der Spezialist entweder als Vollzeitmitarbeiter oder als Berater eingestellt werden, der Ihr Team schult und weiter wechselt.

Wenn Sie Zeit haben, sich vorzubereiten, besteht eine weitere Option darin, Ihren derzeitigen Teammitgliedern Schulungen anzubieten, damit sie über die Fähigkeiten verfügen, sobald Ihr Big-Data-Projekt in Gang ist.

Eine dritte Option besteht darin, eine der Self-Service-Analytics- oder Business-Intelligence-Lösungen zu wählen, die für die Verwendung durch Fachleute ohne datenwissenschaftlichen Hintergrund konzipiert sind.

8. Organisatorischer Widerstand

Eine andere Möglichkeit, wie Menschen eine Herausforderung für ein Datenprojekt darstellen können, ist, wenn sie sich Veränderungen widersetzen. Je größer eine Organisation ist, desto widerstandsfähiger ist sie gegenüber Veränderungen. Führungskräfte sehen möglicherweise nicht den Wert von Big Data, Analysen oder maschinellem Lernen. Oder sie möchten einfach nicht die Zeit und das Geld für ein neues Projekt aufwenden.

Dies kann eine schwierige Herausforderung sein, aber es ist machbar. Sie können mit einem kleineren Projekt und einem kleinen Team beginnen und die Ergebnisse dieses Projekts anderen Führungskräften den Wert von Big Data beweisen lassen und sich allmählich zu einem datengesteuerten Unternehmen entwickeln. Eine weitere Option besteht darin, Big-Data-Experten in Führungsrollen zu platzieren, damit sie Ihr Unternehmen in Richtung Transformation führen können.

Erfahren Sie mehr über Big Data

Die Implementierung von Big-Data-Technologie kann Ihr Unternehmen grundlegend verändern und es wettbewerbsfähiger machen, indem es Erkenntnisse liefert, auf die andere Unternehmen in Ihrer Branche keinen Zugriff haben. Das bedeutet nicht, dass dieser Prozess nicht mit einigen Herausforderungen verbunden ist, aber wenn Sie diese kennen und sich darauf vorbereiten, können Sie verhindern, dass sie die digitale Transformation Ihres Unternehmens verlangsamen.

Quellen

1. NewVantage Partners veröffentlicht 2022 Data and AI Executive Survey, BusinessWire
2. Die Zettabyte-Welt: Sicherung unserer datenreichen Zukunft, Dell