8 najważniejszych wyzwań związanych z Big Data i sposoby ich rozwiązywania

Większość ekspertów zgadza się, że big data zmieniła zasady gry dla firm w wielu różnych nowoczesnych branżach. W niedawnej ankiecie 97% organizacji twierdzi, że inwestuje w technologie Big Data ^[1] .

Ale w tym samym badaniu tylko nieco ponad jedna czwarta firm informuje, że przekształciła się w organizację opartą na danych, a tylko 19% wskazuje, że ustanowiło kulturę danych.

Dlaczego istnieje ta rozbieżność? Ponieważ wdrożenie rozwiązania big data wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Zanim przejdziemy do tego, czym są te wyzwania i jak je rozwiązujesz, przyjrzyjmy się, dlaczego te wyzwania istnieją.

Dlaczego big data jest wyzwaniem?

Po pierwsze, pomaga zdefiniować, czym jest big data. Nie ma określonej liczby gigabajtów, terabajtów ani petabajtów, które odróżniają big data od „normalnych danych”. Ilość danych przetwarzanych codziennie na całym świecie stale rośnie, co sprawia, że ​​big data jest pojęciem względnym.

Trzy „V” są kluczem do tego, dlaczego big data jest wyzwaniem.

Przyjrzyjmy się teraz konkretnym problemom i rozwiązaniom związanym z big data.

8 wyzwań i rozwiązań big data

Oto niektóre z typowych wyzwań, z jakimi może spotkać się Twoja firma, wraz z rozwiązaniami podczas wdrażania rozwiązania Big Data.

1. Zarządzanie ogromnymi ilościami danych

To jest w nazwie — duże zbiory danych są duże. Większość firm codziennie zwiększa ilość gromadzonych danych. Ostatecznie pojemność pamięci masowej, jaką może zapewnić tradycyjne centrum danych, będzie niewystarczająca, co niepokoi wielu liderów biznesu. Czterdzieści trzy procent decydentów IT w sektorze technologii martwi się, że napływ danych przytłoczy ich infrastrukturę ^[2] .

Aby sprostać temu wyzwaniu, firmy przenoszą swoją infrastrukturę IT do chmury. Rozwiązania pamięci masowej w chmurze można skalować dynamicznie w miarę potrzeb. Oprogramowanie Big Data jest przeznaczone do przechowywania dużych ilości danych, do których można uzyskać szybki dostęp i szybko je przeszukiwać.

2. Integracja danych z wielu źródeł

Same dane stanowią kolejne wyzwanie dla firm. Jest ich dużo, ale jest też różnorodna, ponieważ może pochodzić z wielu różnych źródeł. Firma może mieć dane analityczne z wielu witryn internetowych, udostępniać dane z mediów społecznościowych, informacje o użytkownikach z oprogramowania CRM, dane e-mail i inne. Żadne z tych danych nie mają takiej samej struktury, ale mogą wymagać integracji i uzgodnienia w celu zebrania niezbędnych informacji i tworzenia raportów.

Aby sprostać temu wyzwaniu, firmy używają oprogramowania do integracji danych, oprogramowania ETL i oprogramowania do analizy biznesowej, aby mapować różne źródła danych we wspólną strukturę i łączyć je w celu generowania dokładnych raportów.

3. Zapewnienie jakości danych

Procesy analizy i uczenia maszynowego, które są uruchamiane w oparciu o duże zbiory danych, również zależą od czystych, dokładnych danych, aby generować prawidłowe spostrzeżenia i prognozy. Jeśli dane są uszkodzone lub niekompletne, wyniki mogą być niezgodne z oczekiwaniami. Jednak wraz ze wzrostem źródeł, typów i ilości danych może być trudno określić, czy dane mają jakość niezbędną do uzyskania dokładnych informacji.

Na szczęście są na to rozwiązania. Aplikacje do zarządzania danymi pomagają organizować, zarządzać i zabezpieczać dane używane w projektach Big Data, a także sprawdzać źródła danych pod kątem ich oczekiwanych ustawień oraz czyścić uszkodzone i niekompletne zestawy danych. Oprogramowanie do jakości danych może być również używane specjalnie do zadania walidacji i czyszczenia danych przed ich przetworzeniem.

4. Dbanie o bezpieczeństwo danych

Wiele firm przetwarza dane wrażliwe, takie jak:

• Dane firmowe, które konkurenci mogą wykorzystać do zdobycia większego udziału w rynku w branży
• Dane finansowe, które mogą dać hakerom dostęp do kont
• Dane osobowe klientów, które mogą zostać wykorzystane do kradzieży tożsamości

Jeśli firma przetwarza wrażliwe dane, stanie się celem hakerów. Aby chronić te dane przed atakiem, firmy często zatrudniają specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, którzy są na bieżąco z najlepszymi praktykami i technikami bezpieczeństwa w celu zabezpieczenia ich systemów.

Niezależnie od tego, czy zatrudniasz konsultanta, czy utrzymujesz go w firmie, musisz upewnić się, że dane są szyfrowane, aby dane były bezużyteczne bez klucza szyfrowania. Dodaj kontrolę tożsamości i autoryzacji dostępu do wszystkich zasobów, aby tylko zamierzeni użytkownicy mieli do nich dostęp. Zaimplementuj oprogramowanie do ochrony punktów końcowych, aby złośliwe oprogramowanie nie mogło zainfekować systemu i monitorowania w czasie rzeczywistym, aby natychmiast zatrzymać zagrożenia, jeśli zostaną wykryte.

5. Wybór odpowiednich narzędzi Big Data

Na szczęście, gdy firma decyduje się na rozpoczęcie pracy z danymi, nie brakuje narzędzi, które mu w tym pomogą. Jednocześnie wyzwaniem jest również bogactwo opcji. Oprogramowanie Big Data występuje w wielu odmianach, a ich możliwości często się pokrywają. W jaki sposób upewniasz się, że wybierasz odpowiednie narzędzia Big Data?

Często najlepszą opcją jest zatrudnienie konsultanta, który może określić, które narzędzia najlepiej pasują do tego, co Twoja firma chce robić z big data. Specjalista ds. Big Data może przyjrzeć się Twoim obecnym i przyszłym potrzebom i wybrać rozwiązanie do przesyłania strumieniowego danych korporacyjnych lub ETL, które będzie gromadzić dane ze wszystkich źródeł danych i agregować je. Mogą konfigurować usługi w chmurze i skalować dynamicznie w oparciu o obciążenia. Po skonfigurowaniu systemu z narzędziami Big Data, które odpowiadają Twoim potrzebom, system będzie działał bezproblemowo przy bardzo niewielkiej konserwacji.

6. Efektywne skalowanie systemów i kosztów

Jeśli zaczniesz budować rozwiązanie big data bez dobrze przemyślanego planu, możesz wydać dużo pieniędzy na przechowywanie i przetwarzanie danych, które są albo bezużyteczne, albo nie są dokładnie tym, czego potrzebuje Twoja firma. Big data jest duża, ale nie oznacza to, że musisz przetwarzać wszystkie swoje dane.

Kiedy Twoja firma rozpoczyna projekt danych, zacznij od celów i strategii wykorzystania dostępnych danych do osiągnięcia tych celów. Zespół zaangażowany we wdrażanie rozwiązania musi zaplanować rodzaj potrzebnych danych i schematy, których użyje przed rozpoczęciem budowy systemu, aby projekt nie poszedł w złym kierunku. Muszą również stworzyć zasady usuwania starych danych z systemu, gdy przestaną być przydatne.

7. Brak wykwalifikowanych specjalistów od danych

Jednym z problemów związanych z big data, z jakimi boryka się wiele firm, jest to, że ich obecni pracownicy nigdy wcześniej nie pracowali z big data, a nie jest to typ umiejętności, który buduje się z dnia na dzień. Praca z nieprzeszkolonym personelem może skutkować ślepymi zaułkami, zakłóceniami przepływu pracy i błędami w przetwarzaniu.

Jest kilka sposobów na rozwiązanie tego problemu. Jednym z nich jest zatrudnienie specjalisty ds. Big Data, który będzie zarządzał i szkolił Twój zespół danych, dopóki nie nabierze tempa. Specjalistę można zatrudnić jako pełnoetatowego pracownika lub jako konsultanta, który szkoli Twój zespół i przechodzi dalej, w zależności od Twojego budżetu.

Inną opcją, jeśli masz czas na wcześniejsze przygotowania, jest zaoferowanie szkolenia obecnym członkom zespołu, aby nabyli umiejętności, gdy Twój projekt big data zacznie działać.

Trzecią opcją jest wybranie jednego z samoobsługowych rozwiązań analitycznych lub analiz biznesowych, które są przeznaczone do użytku przez profesjonalistów, którzy nie mają doświadczenia w zakresie analizy danych.

8. Organizacyjny opór

Innym sposobem, w jaki ludzie mogą być wyzwaniem dla projektu danych, jest sprzeciw wobec zmian. Im większa organizacja, tym bardziej odporna na zmiany. Liderzy mogą nie dostrzegać wartości big data, analityki lub uczenia maszynowego. Albo po prostu nie chcą poświęcać czasu i pieniędzy na nowy projekt.

Może to być trudne wyzwanie, ale da się to zrobić. Możesz zacząć od mniejszego projektu i małego zespołu i pozwolić, aby wyniki tego projektu udowodniły innym liderom wartość big data i stopniowo stać się biznesem opartym na danych. Inną opcją jest umieszczenie ekspertów ds. Big Data na stanowiskach kierowniczych, aby mogli poprowadzić Twój biznes w kierunku transformacji.

Dowiedz się więcej o big data

Wdrożenie technologii Big Data może zmienić zasady gry w Twojej firmie i zwiększyć jej konkurencyjność, dostarczając informacji, do których inne firmy z Twojej branży nie mają dostępu. Nie oznacza to, że ten proces nie będzie wiązał się z pewnymi wyzwaniami, ale wiedząc, czym one są i przygotowując się do nich, możesz zapobiec spowolnieniu cyfrowej transformacji Twojej firmy.

Źródła

1. NewVantage Partners publikuje ankietę dla kadry kierowniczej z 2022 r. dotyczącą danych i sztucznej inteligencji, BusinessWire
2. Świat Zettabyte: zabezpieczenie naszej bogatej w dane przyszłości, Dell