Le 8 principali sfide dei Big Data e come risolverle

La maggior parte degli esperti concorda sul fatto che i big data siano diventati un punto di svolta per le aziende in un'ampia varietà di settori moderni. In un recente sondaggio, il 97% delle organizzazioni afferma di investire nelle tecnologie dei big data ^[1] .

Ma nello stesso sondaggio, solo poco più di un quarto delle aziende dichiara di essersi trasformata in un'organizzazione basata sui dati e solo il 19% indica di aver stabilito una cultura dei dati.

Perché c'è questa discrepanza? Perché l'implementazione di una soluzione per big data comporta alcune sfide. Prima di approfondire quali sono queste sfide e come risolverle, diamo un'occhiata al motivo per cui esistono queste sfide.

Perché i big data sono difficili?

Innanzitutto, aiuta a definire cosa sono i big data. Non esiste un numero specifico di gigabyte, terabyte o petabyte che rende i big data diversi dai "dati normali". La quantità di dati elaborati quotidianamente in tutto il mondo è in costante aumento, il che rende i big data un termine relativo.

Le tre V sono la chiave del motivo per cui i big data sono impegnativi.

Ora diamo un'occhiata ai problemi e alle soluzioni specifici dei big data.

8 sfide e soluzioni per i big data

Quando si implementa una soluzione per Big Data, ecco alcune delle sfide comuni che la tua azienda potrebbe incontrare, insieme alle soluzioni.

1. Gestire enormi quantità di dati

È nel nome: i big data sono grandi. La maggior parte delle aziende sta aumentando la quantità di dati che raccolgono quotidianamente. Alla fine, la capacità di archiviazione in grado di fornire un data center tradizionale sarà inadeguata, il che preoccupa molti leader aziendali. Il 43% dei decisori IT nel settore tecnologico è preoccupato per questo afflusso di dati che sovraccarica la propria infrastruttura ^[2] .

Per affrontare questa sfida, le aziende stanno migrando la propria infrastruttura IT nel cloud. Le soluzioni di archiviazione cloud possono scalare dinamicamente in base alla necessità di più spazio di archiviazione. Il software Big Data è progettato per archiviare grandi volumi di dati a cui è possibile accedere e interrogare rapidamente.

2. Integrazione di dati da più fonti

I dati stessi rappresentano un'altra sfida per le aziende. C'è molto, ma è anche diverso perché può provenire da una varietà di fonti diverse. Un'azienda potrebbe disporre di dati di analisi da più siti Web, condivisione di dati dai social media, informazioni sugli utenti da software CRM, dati di posta elettronica e altro ancora. Nessuno di questi dati è strutturato allo stesso modo, ma potrebbe dover essere integrato e riconciliato per raccogliere le informazioni necessarie e creare report.

Per affrontare questa sfida, le aziende utilizzano software di integrazione dati, software ETL e software di business intelligence per mappare diverse origini dati in una struttura comune e combinarle in modo da poter generare report accurati.

3. Garantire la qualità dei dati

I processi di analisi e apprendimento automatico che dipendono dai big data per l'esecuzione dipendono anche da dati puliti e accurati per generare informazioni e previsioni valide. Se i dati sono danneggiati o incompleti, i risultati potrebbero non essere quelli previsti. Ma con l'aumento delle fonti, dei tipi e della quantità di dati, può essere difficile determinare se i dati hanno la qualità necessaria per ottenere informazioni dettagliate.

Fortunatamente, ci sono soluzioni per questo. Le applicazioni di governance dei dati aiuteranno a organizzare, gestire e proteggere i dati che utilizzi nei tuoi progetti di Big Data, convalidando anche le origini dati rispetto a ciò che ti aspetti che siano e ripulendo set di dati danneggiati e incompleti. Il software per la qualità dei dati può anche essere utilizzato specificamente per l'attività di convalida e pulizia dei dati prima che vengano elaborati.

4. Mantenere i dati al sicuro

Molte aziende gestiscono dati sensibili, come ad esempio:

• Dati aziendali che i concorrenti potrebbero utilizzare per conquistare una quota di mercato maggiore del settore
• Dati finanziari che potrebbero consentire agli hacker di accedere agli account
• Informazioni personali sull'utente dei clienti che potrebbero essere utilizzate per il furto di identità

Se un'azienda gestisce dati sensibili, diventerà un bersaglio di hacker. Per proteggere questi dati dagli attacchi, le aziende spesso assumono professionisti della sicurezza informatica che si tengono aggiornati sulle migliori pratiche e tecniche di sicurezza per proteggere i propri sistemi.

Indipendentemente dal fatto che assumi un consulente o lo mantenga internamente, devi assicurarti che i dati siano crittografati, quindi i dati sono inutili senza una chiave di crittografia. Aggiungi il controllo dell'identità e dell'autorizzazione di accesso a tutte le risorse in modo che solo gli utenti previsti possano accedervi. Implementa il software di protezione degli endpoint in modo che il malware non possa infettare il sistema e il monitoraggio in tempo reale per fermare immediatamente le minacce se vengono rilevate.

5. Selezione degli strumenti per big data giusti

Fortunatamente, quando un'azienda decide di iniziare a lavorare con i dati, non mancano gli strumenti per aiutarla a farlo. Allo stesso tempo, anche la ricchezza di opzioni è una sfida. I software per big data sono disponibili in molte varietà e le loro capacità spesso si sovrappongono. Come ti assicuri di scegliere gli strumenti per big data giusti?

Spesso, l'opzione migliore è assumere un consulente in grado di determinare quali strumenti si adattano meglio a ciò che la tua azienda vuole fare con i big data. Un professionista dei big data può esaminare le tue esigenze attuali e future e scegliere una soluzione di streaming di dati aziendali o ETL che raccoglierà i dati da tutte le tue origini dati e li aggregherà. Possono configurare i tuoi servizi cloud e scalare dinamicamente in base ai carichi di lavoro. Una volta che il tuo sistema è configurato con strumenti per big data adatti alle tue esigenze, il sistema funzionerà senza problemi con pochissima manutenzione.

6. Ridimensionare i sistemi ei costi in modo efficiente

Se inizi a creare una soluzione per Big Data senza un piano ben congegnato, puoi spendere un sacco di soldi per archiviare ed elaborare dati che sono inutili o non esattamente quelli di cui la tua azienda ha bisogno. I big data sono grandi, ma non significa che devi elaborare tutti i tuoi dati.

Quando la tua azienda inizia un progetto di dati, inizia con gli obiettivi in ​​mente e le strategie su come utilizzerai i dati che hai a disposizione per raggiungere tali obiettivi. Il team coinvolto nell'implementazione di una soluzione deve pianificare il tipo di dati di cui ha bisogno e gli schemi che utilizzerà prima di iniziare a creare il sistema in modo che il progetto non vada nella direzione sbagliata. Devono anche creare criteri per eliminare i vecchi dati dal sistema una volta che non sono più utili.

7. Mancanza di professionisti dei dati qualificati

Uno dei problemi dei big data in cui si imbattono molte aziende è che il loro attuale personale non ha mai lavorato con i big data prima, e questo non è il tipo di set di competenze che crei dall'oggi al domani. Lavorare con personale non formato può causare vicoli ciechi, interruzioni del flusso di lavoro ed errori nell'elaborazione.

Ci sono alcuni modi per risolvere questo problema. Uno è assumere uno specialista di big data e farlo gestire e formare il tuo team di dati finché non è al passo con i tempi. Lo specialista può essere assunto come dipendente a tempo pieno o come consulente che forma la tua squadra e va avanti, a seconda del tuo budget.

Un'altra opzione, se hai tempo per prepararti in anticipo, è offrire formazione ai membri del tuo team attuale in modo che dispongano delle competenze una volta che il tuo progetto di big data sarà avviato.

Una terza opzione è scegliere una delle soluzioni di analisi self-service o di business intelligence progettate per essere utilizzate da professionisti che non hanno un background di scienza dei dati.

8. Resistenza organizzativa

Un altro modo in cui le persone possono essere una sfida per un progetto di dati è quando resistono al cambiamento. Più un'organizzazione è grande, più è resistente al cambiamento. I leader potrebbero non vedere il valore dei big data, dell'analisi o dell'apprendimento automatico. Oppure potrebbero semplicemente non voler spendere tempo e denaro per un nuovo progetto.

Questa può essere una sfida difficile da affrontare, ma può essere fatta. Puoi iniziare con un progetto più piccolo e un piccolo team e lasciare che i risultati di quel progetto dimostrino il valore dei big data per altri leader e diventino gradualmente un'azienda basata sui dati. Un'altra opzione consiste nel collocare esperti di big data in ruoli di leadership in modo che possano guidare la tua azienda verso la trasformazione.

Ulteriori informazioni sui Big Data

L'implementazione della tecnologia dei big data può cambiare le regole del gioco per la tua azienda e renderla più competitiva fornendo informazioni a cui altre aziende del tuo settore non hanno accesso. Ciò non significa che questo processo non comporterà alcune sfide, ma sapendo cosa sono e preparandoti per loro, puoi impedire loro di rallentare la trasformazione digitale della tua azienda.

Fonti

1. I partner di NewVantage pubblicano il sondaggio sui dati e l'intelligenza artificiale del 2022, BusinessWire
2. Il mondo Zettabyte: proteggere il nostro futuro ricco di dati, Dell