Os 8 principais desafios do Big Data e como resolvê-los

A maioria dos especialistas concorda que o big data se tornou um divisor de águas para empresas em uma ampla variedade de indústrias modernas. Em uma pesquisa recente, 97% das organizações dizem que estão investindo em tecnologias de big data ^[1] .

Mas nessa mesma pesquisa, apenas um pouco mais de um quarto das empresas relatam que se transformaram em uma organização orientada por dados e apenas 19% indicam que estabeleceram uma cultura de dados.

Por que existe essa discrepância? Porque a implementação de uma solução de big data traz alguns desafios. Antes de entrarmos em quais são esses desafios e como você os resolve, vamos ver por que esses desafios existem.

Por que o big data é um desafio?

Primeiro, ajuda a definir o que é big data. Não há um número específico de gigabytes, terabytes ou petabytes que tornem big data diferente de “dados normais”. A quantidade de dados processados ​​diariamente em todo o mundo está aumentando constantemente, o que torna big data um termo relativo.

Os três Vs são a chave para o desafio do big data.

Agora vamos ver os problemas e soluções específicos de big data.

8 desafios e soluções de big data

Ao implementar uma solução de big data, aqui estão alguns dos desafios comuns que sua empresa pode enfrentar, juntamente com as soluções.

1. Gerenciando grandes quantidades de dados

Está no nome – big data é grande. A maioria das empresas está aumentando a quantidade de dados que coletam diariamente. Eventualmente, a capacidade de armazenamento que um data center tradicional pode fornecer será inadequada, o que preocupa muitos líderes de negócios. Quarenta e três por cento dos tomadores de decisão de TI no setor de tecnologia se preocupam com esse influxo de dados sobrecarregando sua infraestrutura ^[2] .

Para lidar com esse desafio, as empresas estão migrando sua infraestrutura de TI para a nuvem. As soluções de armazenamento em nuvem podem ser dimensionadas dinamicamente à medida que mais armazenamento é necessário. O software de big data é projetado para armazenar grandes volumes de dados que podem ser acessados ​​e consultados rapidamente.

2. Integrando dados de várias fontes

Os dados em si apresentam outro desafio para as empresas. Há muito, mas também é diverso porque pode vir de uma variedade de fontes diferentes. Uma empresa pode ter dados analíticos de vários sites, compartilhar dados de mídia social, informações do usuário de software de CRM, dados de e-mail e muito mais. Nenhum desses dados é estruturado da mesma forma, mas pode ter que ser integrado e reconciliado para reunir os insights necessários e criar relatórios.

Para lidar com esse desafio, as empresas usam software de integração de dados, software ETL e software de inteligência de negócios para mapear fontes de dados diferentes em uma estrutura comum e combiná-los para que possam gerar relatórios precisos.

3. Garantir a qualidade dos dados

Os processos de análise e aprendizado de máquina que dependem de big data para serem executados também dependem de dados limpos e precisos para gerar insights e previsões válidos. Se os dados estiverem corrompidos ou incompletos, os resultados podem não ser os esperados. Mas, à medida que as fontes, os tipos e a quantidade de dados aumentam, pode ser difícil determinar se os dados têm a qualidade necessária para obter insights precisos.

Felizmente, existem soluções para isso. Os aplicativos de governança de dados ajudarão a organizar, gerenciar e proteger os dados que você usa em seus projetos de big data, além de validar as fontes de dados em relação ao que você espera que sejam e limpar conjuntos de dados corrompidos e incompletos. O software de qualidade de dados também pode ser usado especificamente para validar e limpar seus dados antes de serem processados.

4. Mantendo os dados seguros

Muitas empresas lidam com dados confidenciais, como:

• Dados da empresa que os concorrentes podem usar para obter uma maior participação de mercado do setor
• Dados financeiros que podem dar aos hackers acesso a contas
• Informações pessoais do usuário de clientes que podem ser usadas para roubo de identidade

Se uma empresa lida com dados confidenciais, ela se tornará alvo de hackers. Para proteger esses dados contra ataques, as empresas geralmente contratam profissionais de segurança cibernética que se mantêm atualizados sobre as melhores práticas e técnicas de segurança para proteger seus sistemas.

Quer você contrate um consultor ou o mantenha em casa, você precisa garantir que os dados sejam criptografados, de modo que os dados sejam inúteis sem uma chave de criptografia. Adicione controle de identidade e autorização de acesso a todos os recursos para que apenas os usuários pretendidos possam acessá-los. Implemente o software de proteção de endpoint para que o malware não possa infectar o sistema e o monitoramento em tempo real para interromper as ameaças imediatamente se forem detectadas.

5. Selecionando as ferramentas de big data certas

Felizmente, quando uma empresa decide começar a trabalhar com dados, não faltam ferramentas para ajudá-la a fazer isso. Ao mesmo tempo, a riqueza de opções também é um desafio. O software de big data vem em muitas variedades e seus recursos geralmente se sobrepõem. Como você garante que está escolhendo as ferramentas de big data certas?

Muitas vezes, a melhor opção é contratar um consultor que possa determinar quais ferramentas se encaixam melhor com o que sua empresa deseja fazer com big data. Um profissional de big data pode analisar suas necessidades atuais e futuras e escolher uma solução de streaming de dados corporativos ou ETL que coletará dados de todas as suas fontes de dados e os agregará. Eles podem configurar seus serviços de nuvem e dimensionar dinamicamente com base nas cargas de trabalho. Depois que seu sistema estiver configurado com ferramentas de big data que atendam às suas necessidades, o sistema funcionará perfeitamente com muito pouca manutenção.

6. Dimensionamento de sistemas e custos com eficiência

Se você começar a criar uma solução de big data sem um plano bem pensado, poderá gastar muito dinheiro armazenando e processando dados inúteis ou que não são exatamente o que sua empresa precisa. Big data é grande, mas isso não significa que você precisa processar todos os seus dados.

Quando sua empresa iniciar um projeto de dados, comece com metas em mente e estratégias de como você usará os dados disponíveis para atingir essas metas. A equipe envolvida na implementação de uma solução precisa planejar o tipo de dados de que precisa e os esquemas que usará antes de começar a construir o sistema para que o projeto não vá na direção errada. Eles também precisam criar políticas para limpar dados antigos do sistema quando não forem mais úteis.

7. Falta de profissionais de dados qualificados

Um dos problemas de big data que muitas empresas enfrentam é que sua equipe atual nunca trabalhou com big data antes, e esse não é o tipo de conjunto de habilidades que você constrói da noite para o dia. Trabalhar com pessoal não treinado pode resultar em becos sem saída, interrupções no fluxo de trabalho e erros no processamento.

Existem algumas maneiras de resolver esse problema. Uma é contratar um especialista em big data e fazer com que esse especialista gerencie e treine sua equipe de dados até que eles estejam atualizados. O especialista pode ser contratado como funcionário em tempo integral ou como consultor que treina sua equipe e segue em frente, dependendo do seu orçamento.

Outra opção, se você tiver tempo para se preparar com antecedência, é oferecer treinamento aos membros da sua equipe atual para que eles tenham as habilidades quando seu projeto de big data estiver em andamento.

Uma terceira opção é escolher uma das soluções de análise de autoatendimento ou inteligência de negócios projetadas para serem usadas por profissionais que não têm experiência em ciência de dados.

8. Resistência organizacional

Outra maneira pela qual as pessoas podem ser um desafio para um projeto de dados é quando elas resistem à mudança. Quanto maior for uma organização, mais resistente ela será à mudança. Os líderes podem não ver o valor em big data, análise ou aprendizado de máquina. Ou eles podem simplesmente não querer gastar tempo e dinheiro em um novo projeto.

Isso pode ser um desafio difícil de enfrentar, mas pode ser feito. Você pode começar com um projeto menor e uma equipe pequena e deixar que os resultados desse projeto comprovem o valor do big data para outros líderes e gradualmente se tornem um negócio orientado por dados. Outra opção é colocar especialistas em big data em cargos de liderança para que possam orientar seus negócios em direção à transformação.

Saiba mais sobre big data

A implementação da tecnologia de big data pode ser um divisor de águas para o seu negócio e torná-lo mais competitivo, fornecendo insights aos quais outras empresas do seu setor não têm acesso. Isso não significa que esse processo não venha com alguns desafios, mas sabendo quais são e se preparando para eles, você pode evitar que eles desacelerem a transformação digital do seu negócio.

Fontes

1. NewVantage Partners lança pesquisa executiva de dados e IA de 2022, BusinessWire
2. O mundo Zettabyte: protegendo nosso futuro rico em dados, Dell