8 Tantangan Teratas Big Data dan Cara Mengatasinya

Sebagian besar ahli setuju bahwa data besar telah menjadi pengubah permainan untuk bisnis di berbagai industri modern. Dalam survei baru-baru ini, 97% organisasi mengatakan mereka berinvestasi dalam teknologi data besar ^[1] .

Namun dalam survei yang sama, hanya sedikit lebih dari seperempat perusahaan yang melaporkan bahwa mereka telah berubah menjadi organisasi berbasis data, dan hanya 19% yang mengindikasikan bahwa mereka telah membangun budaya data.

Mengapa ada ketidaksesuaian ini? Karena mengimplementasikan solusi big data memiliki beberapa tantangan. Sebelum kita masuk ke apa tantangan itu dan bagaimana Anda menyelesaikannya, mari kita lihat mengapa tantangan ini ada.

Mengapa data besar menantang?

Pertama, ini membantu untuk menentukan apa itu data besar. Tidak ada jumlah gigabyte, terabyte, atau petabyte tertentu yang membuat data besar berbeda dari "data normal". Jumlah data yang diproses setiap hari di seluruh dunia terus meningkat, yang menjadikan data besar sebagai istilah yang relatif.

Tiga V adalah kunci mengapa data besar menantang.

Sekarang mari kita lihat masalah dan solusi big data yang spesifik.

8 tantangan dan solusi big data

Saat menerapkan solusi big data, berikut adalah beberapa tantangan umum yang mungkin dihadapi bisnis Anda, beserta solusinya.

1. Mengelola sejumlah besar data

Itu ada dalam namanya—big data itu besar. Sebagian besar perusahaan meningkatkan jumlah data yang mereka kumpulkan setiap hari. Pada akhirnya, kapasitas penyimpanan yang dapat disediakan oleh pusat data tradisional tidak akan memadai, yang mengkhawatirkan banyak pemimpin bisnis. Empat puluh tiga persen pengambil keputusan TI di sektor teknologi khawatir tentang masuknya data ini yang membanjiri infrastruktur mereka ^[2] .

Untuk menangani tantangan ini, perusahaan memigrasikan infrastruktur TI mereka ke cloud. Solusi penyimpanan cloud dapat diskalakan secara dinamis karena diperlukan lebih banyak penyimpanan. Perangkat lunak data besar dirancang untuk menyimpan data dalam jumlah besar yang dapat diakses dan ditanyakan dengan cepat.

2. Mengintegrasikan data dari berbagai sumber

Data itu sendiri menghadirkan tantangan lain bagi bisnis. Ada banyak, tetapi juga beragam karena dapat berasal dari berbagai sumber yang berbeda. Sebuah bisnis dapat memiliki data analitik dari beberapa situs web, berbagi data dari media sosial, informasi pengguna dari perangkat lunak CRM, data email, dan banyak lagi. Tak satu pun dari data ini terstruktur sama tetapi mungkin harus diintegrasikan dan direkonsiliasi untuk mengumpulkan wawasan yang diperlukan dan membuat laporan.

Untuk menghadapi tantangan ini, bisnis menggunakan perangkat lunak integrasi data, perangkat lunak ETL, dan perangkat lunak intelijen bisnis untuk memetakan sumber data yang berbeda ke dalam struktur umum dan menggabungkannya sehingga mereka dapat menghasilkan laporan yang akurat.

3. Memastikan kualitas data

Proses analitik dan pembelajaran mesin yang bergantung pada data besar untuk dijalankan juga bergantung pada data yang bersih dan akurat untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang valid. Jika data rusak atau tidak lengkap, hasilnya mungkin tidak seperti yang Anda harapkan. Namun seiring dengan bertambahnya sumber, jenis, dan kuantitas data, sulit untuk menentukan apakah data tersebut memiliki kualitas yang Anda butuhkan untuk mendapatkan wawasan yang akurat.

Untungnya, ada solusi untuk ini. Aplikasi tata kelola data akan membantu mengatur, mengelola, dan mengamankan data yang Anda gunakan dalam proyek big data Anda sekaligus memvalidasi sumber data terhadap apa yang Anda harapkan dan membersihkan kumpulan data yang rusak dan tidak lengkap. Perangkat lunak kualitas data juga dapat digunakan khusus untuk tugas memvalidasi dan membersihkan data Anda sebelum diproses.

4. Menjaga keamanan data

Banyak perusahaan menangani data yang sensitif, seperti:

• Data perusahaan yang dapat digunakan pesaing untuk mengambil pangsa pasar industri yang lebih besar
• Data keuangan yang dapat memberi peretas akses ke akun
• Informasi pengguna pribadi pelanggan yang dapat digunakan untuk pencurian identitas

Jika sebuah bisnis menangani data sensitif, itu akan menjadi target peretas. Untuk melindungi data ini dari serangan, bisnis sering kali mempekerjakan profesional keamanan siber yang selalu mengikuti praktik dan teknik keamanan terbaik untuk mengamankan sistem mereka.

Baik Anda menyewa konsultan atau menyimpannya sendiri, Anda perlu memastikan bahwa data dienkripsi, sehingga data tidak berguna tanpa kunci enkripsi. Tambahkan identitas dan kontrol otorisasi akses ke semua sumber daya sehingga hanya pengguna yang dituju yang dapat mengaksesnya. Terapkan perangkat lunak perlindungan titik akhir sehingga malware tidak dapat menginfeksi sistem dan pemantauan waktu nyata untuk segera menghentikan ancaman jika terdeteksi.

5. Memilih alat data besar yang tepat

Untungnya, ketika sebuah bisnis memutuskan untuk mulai bekerja dengan data, tidak ada kekurangan alat untuk membantu mereka melakukannya. Pada saat yang sama, kekayaan pilihan juga merupakan tantangan. Perangkat lunak data besar hadir dalam banyak variasi, dan kemampuannya sering kali tumpang tindih. Bagaimana Anda memastikan Anda memilih alat big data yang tepat?

Seringkali, pilihan terbaik adalah menyewa konsultan yang dapat menentukan alat mana yang paling sesuai dengan apa yang ingin dilakukan bisnis Anda dengan data besar. Seorang profesional data besar dapat melihat kebutuhan Anda saat ini dan masa depan dan memilih streaming data perusahaan atau solusi ETL yang akan mengumpulkan data dari semua sumber data Anda dan menggabungkannya. Mereka dapat mengonfigurasi layanan cloud Anda dan menskalakan secara dinamis berdasarkan beban kerja. Setelah sistem Anda diatur dengan alat data besar yang sesuai dengan kebutuhan Anda, sistem akan berjalan mulus dengan sedikit perawatan.

6. Sistem penskalaan dan biaya secara efisien

Jika Anda mulai membangun solusi big data tanpa rencana yang matang, Anda dapat menghabiskan banyak uang untuk menyimpan dan memproses data yang tidak berguna atau tidak sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda. Big data memang besar, tetapi bukan berarti Anda harus memproses semua data Anda.

Saat bisnis Anda memulai proyek data, mulailah dengan tujuan dan strategi tentang bagaimana Anda akan menggunakan data yang tersedia untuk mencapai tujuan tersebut. Tim yang terlibat dalam penerapan solusi perlu merencanakan jenis data yang mereka butuhkan dan skema yang akan mereka gunakan sebelum mereka mulai membangun sistem sehingga proyek tidak berjalan ke arah yang salah. Mereka juga perlu membuat kebijakan untuk menghapus data lama dari sistem setelah tidak lagi berguna.

7. Kurangnya profesional data yang terampil

Salah satu masalah data besar yang dihadapi banyak perusahaan adalah bahwa staf mereka saat ini belum pernah bekerja dengan data besar sebelumnya, dan ini bukan jenis keahlian yang Anda bangun dalam semalam. Bekerja dengan personel yang tidak terlatih dapat mengakibatkan jalan buntu, gangguan alur kerja, dan kesalahan dalam pemrosesan.

Ada beberapa cara untuk mengatasi masalah ini. Salah satunya adalah dengan menyewa spesialis big data dan meminta spesialis tersebut mengelola dan melatih tim data Anda hingga mereka siap. Spesialis dapat dipekerjakan sebagai karyawan penuh waktu atau sebagai konsultan yang melatih tim Anda dan melanjutkan, tergantung pada anggaran Anda.

Pilihan lain, jika Anda punya waktu untuk mempersiapkan diri, adalah menawarkan pelatihan kepada anggota tim Anda saat ini sehingga mereka akan memiliki keterampilan setelah proyek big data Anda berjalan.

Opsi ketiga adalah memilih salah satu analitik swalayan atau solusi intelijen bisnis yang dirancang untuk digunakan oleh para profesional yang tidak memiliki latar belakang ilmu data.

8. Resistensi organisasi

Cara lain orang dapat menjadi tantangan bagi proyek data adalah ketika mereka menolak perubahan. Semakin besar suatu organisasi, semakin resisten terhadap perubahan. Pemimpin mungkin tidak melihat nilai dalam data besar, analitik, atau pembelajaran mesin. Atau mereka mungkin tidak ingin menghabiskan waktu dan uang untuk proyek baru.

Ini bisa menjadi tantangan yang sulit untuk diatasi, tetapi itu bisa dilakukan. Anda dapat memulai dengan proyek yang lebih kecil dan tim kecil dan membiarkan hasil proyek tersebut membuktikan nilai big data kepada para pemimpin lain dan secara bertahap menjadi bisnis berbasis data. Pilihan lainnya adalah menempatkan pakar big data dalam peran kepemimpinan sehingga mereka dapat memandu bisnis Anda menuju transformasi.

Pelajari lebih lanjut tentang data besar

Menerapkan teknologi big data dapat menjadi pengubah permainan untuk bisnis Anda dan membuatnya lebih kompetitif dengan memberikan wawasan yang tidak dapat diakses oleh perusahaan lain di industri Anda. Ini tidak berarti bahwa proses ini tidak akan datang dengan beberapa tantangan, tetapi dengan mengetahui apa itu dan mempersiapkannya, Anda dapat mencegahnya memperlambat transformasi digital bisnis Anda.

Sumber

1. NewVantage Partners Merilis Data 2022 Dan Survei Eksekutif AI, BusinessWire
2. Dunia Zettabyte: Mengamankan Masa Depan Kita yang Kaya Data, Dell