ビッグデータの上位 8 つの課題とその解決方法

公開: 2022-10-12

ビッグデータプロジェクトの課題について学び、準備して成功できるようにします。

ほとんどの専門家は、ビッグデータがさまざまな現代産業のビジネスのゲームチェンジャーになったことに同意しています。最近の調査では、組織の 97% がビッグデータテクノロジに投資していると述べています^[1] 。

しかし、同じ調査で、データ駆動型の組織に変革したと報告した企業は 4 分の 1 強に過ぎず、データ文化を確立したと回答したのは 19% のみでした。

なぜこの不一致があるのですか？ビッグデータソリューションの実装にはいくつかの課題が伴うためです。これらの課題とは何か、そしてそれらをどのように解決するかについて説明する前に、これらの課題が存在する理由を見てみましょう。

ビッグデータはなぜ難しいのか?

まず、ビッグデータとは何かを定義するのに役立ちます。ビッグデータを「通常のデータ」と区別するギガバイト、テラバイト、またはペタバイトの特定の数はありません。世界中で毎日処理されるデータ量は常に増加しているため、ビッグデータは相対的な用語になります。

3 つの V は、ビッグデータが難しい理由の鍵です。

それでは、具体的なビッグデータの問題と解決策を見てみましょう。

8 つのビッグデータの課題と解決策

ビッグデータソリューションを実装する際に、ビジネスで遭遇する可能性のある一般的な課題とその解決策をいくつか紹介します。

1. 膨大なデータの管理

その名の通り、ビッグデータはビッグです。ほとんどの企業は、毎日収集するデータの量を増やしています。最終的には、従来のデータセンターが提供できるストレージ容量が不十分になり、多くのビジネスリーダーが懸念しています。テクノロジーセクターの IT 意思決定者の 43% は、このデータの流入がインフラストラクチャを圧倒することを懸念しています^[2] 。

この課題に対処するために、企業は IT インフラストラクチャをクラウドに移行しています。クラウドストレージソリューションは、より多くのストレージが必要になると動的に拡張できます。ビッグデータソフトウェアは、すばやくアクセスしてクエリを実行できる大量のデータを格納するように設計されています。

2. 複数のソースからのデータの統合

データ自体は、ビジネスに別の課題をもたらします。たくさんありますが、さまざまなソースから発生する可能性があるため、多様でもあります。ビジネスでは、複数の Web サイトからの分析データ、ソーシャルメディアからの共有データ、CRM ソフトウェアからのユーザー情報、電子メールデータなどを使用できます。このデータはどれも同じように構造化されていませんが、必要な洞察を収集してレポートを作成するために統合および調整する必要がある場合があります。

この課題に対処するために、企業はデータ統合ソフトウェア、ETL ソフトウェア、およびビジネスインテリジェンスソフトウェアを使用して、異種のデータソースを共通の構造にマップし、それらを組み合わせて正確なレポートを生成できるようにします。

3. データ品質の確保

実行するビッグデータに依存する分析および機械学習プロセスは、有効な洞察と予測を生成するためにクリーンで正確なデータにも依存します。データが破損しているか不完全な場合、結果が期待どおりにならない可能性があります。しかし、データのソース、種類、量が増えるにつれて、データが正確な洞察に必要な品質を備えているかどうかを判断するのが難しくなる可能性があります。

幸いなことに、これには解決策があります。データガバナンスアプリケーションは、ビッグデータプロジェクトで使用するデータを整理、管理、保護するのに役立ちます。また、データソースを想定どおりに検証し、破損した不完全なデータセットをクリーンアップします。データ品質ソフトウェアは、データを処理する前にデータを検証およびクリーニングするタスクに特化して使用することもできます。

4. データを安全に保つ

多くの企業は、次のような機密データを扱います。

競合他社が業界でより大きな市場シェアを獲得するために使用できる企業データ
ハッカーにアカウントへのアクセスを与える可能性のある財務データ
個人情報の盗難に使用される可能性のあるお客様の個人ユーザー情報

企業が機密データを扱う場合、ハッカーの標的になります。このデータを攻撃から保護するために、企業は多くの場合、システムを保護するためのセキュリティのベストプラクティスとテクニックを最新の状態に保つサイバーセキュリティの専門家を雇います。

コンサルタントを雇うか、社内で維持するかにかかわらず、データが暗号化されていることを確認する必要があるため、データは暗号化キーなしでは役に立ちません。すべてのリソースに ID とアクセス承認の制御を追加して、意図したユーザーのみがアクセスできるようにします。マルウェアがシステムに感染できないようにエンドポイント保護ソフトウェアを実装し、脅威が検出された場合はすぐに停止するようにリアルタイム監視を行います。

5. 適切なビッグデータツールの選択

幸いなことに、企業がデータの取り扱いを開始することを決定した場合、それを行うのに役立つツールが不足することはありません。同時に、豊富なオプションも課題です。ビッグデータソフトウェアにはさまざまな種類があり、それらの機能は重複することがよくあります。適切なビッグデータツールを選択していることをどのように確認しますか?

多くの場合、最良の選択肢は、ビジネスでビッグデータを処理する目的に最適なツールを判断できるコンサルタントを雇うことです。ビッグデータの専門家は、現在および将来のニーズを検討し、すべてのデータソースからデータを収集して集約するエンタープライズデータストリーミングまたは ETL ソリューションを選択できます。クラウドサービスを構成し、ワークロードに基づいて動的にスケーリングできます。ニーズに合ったビッグデータツールを使用してシステムをセットアップすると、システムはほとんどメンテナンスを行わずにシームレスに動作します。

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6. システムとコストの効率的なスケーリング

よく考え抜かれた計画なしにビッグデータソリューションの構築を開始すると、役に立たないか、ビジネスニーズとまったく異なるデータの保存と処理に多額の費用がかかる可能性があります。ビッグデータは大きいですが、すべてのデータを処理する必要があるわけではありません。

ビジネスでデータプロジェクトを開始するときは、目標を念頭に置き、その目標を達成するために利用可能なデータをどのように使用するかについての戦略から始めます。ソリューションの実装に関与するチームは、プロジェクトが間違った方向に進まないように、システムの構築を開始する前に、必要なデータの種類と使用するスキーマを計画する必要があります。また、不要になった古いデータをシステムから削除するためのポリシーを作成する必要もあります。

7. 熟練したデータ専門家の不足

多くの企業が遭遇するビッグデータの問題の 1 つは、現在のスタッフがこれまでビッグデータを扱ったことがないことです。これは、一晩で構築できるタイプのスキルセットではありません。訓練を受けていない担当者と作業すると、行き詰まり、ワークフローの中断、および処理のエラーが発生する可能性があります。

この問題を解決するにはいくつかの方法があります。 1 つは、ビッグデータのスペシャリストを雇い、そのスペシャリストにデータチームの管理とトレーニングを任せて、彼らが最新の状態になるまで行うことです。スペシャリストは、予算に応じて、フルタイムの従業員として、またはチームをトレーニングして先に進むコンサルタントとして雇うことができます。

もう 1 つのオプションは、事前に準備する時間があれば、現在のチームメンバーにトレーニングを提供して、ビッグデータプロジェクトが開始されたときにスキルを習得できるようにすることです。

3 つ目のオプションは、データサイエンスのバックグラウンドを持たない専門家が使用するように設計されたセルフサービス分析またはビジネスインテリジェンスソリューションのいずれかを選択することです。

8. 組織の抵抗

人々がデータプロジェクトに挑戦するもう 1 つの方法は、変化に抵抗する場合です。組織が大きくなればなるほど、変化に対する抵抗力が強くなります。リーダーは、ビッグデータ、分析、または機械学習の価値を理解していない可能性があります。または、新しいプロジェクトに時間とお金を費やしたくないだけかもしれません。

これは取り組むのが難しい課題ですが、実行することはできます。小さなプロジェクトと小さなチームから始めて、そのプロジェクトの結果が他のリーダーにビッグデータの価値を証明し、徐々にデータ駆動型のビジネスになることができます。もう 1 つのオプションは、ビッグデータの専門家を指導的役割に配置して、ビジネスを変革に導くことができるようにすることです。

ビッグデータの詳細

ビッグデータテクノロジの実装は、ビジネスのゲームチェンジャーとなり、同じ業界の他の企業がアクセスできない洞察を提供することで競争力を高めることができます。これは、このプロセスにいくつかの課題がないという意味ではありませんが、それらが何であるかを知り、それらに備えることで、ビジネスのデジタルトランスフォーメーションの速度が低下するのを防ぐことができます。

ビッグデータとその使用方法について詳しくは、次の記事をご覧ください。

ビッグデータとは何ですか? どのように生成されますか?
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ソース

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