Top 8 provocări ale Big Data și cum să le rezolvi

Majoritatea experților sunt de acord că big data a devenit o schimbare a jocului pentru companii dintr-o mare varietate de industrii moderne. Într-un sondaj recent, 97% dintre organizații spun că investesc în tehnologiile de date mari ^[1] .

Dar, în același sondaj, doar puțin mai mult de un sfert dintre companii raportează că s-au transformat într-o organizație bazată pe date și doar 19% indică că au stabilit o cultură a datelor.

De ce există această discrepanță? Pentru că implementarea unei soluții de date mari vine cu unele provocări. Înainte de a înțelege care sunt aceste provocări și cum le rezolvați, să vedem de ce există aceste provocări.

De ce big data este o provocare?

În primul rând, ajută la definirea a ceea ce înseamnă big data. Nu există un număr specific de gigaocteți, teraocteți sau petaocteți care să facă datele mari să fie diferite de „date normale”. Cantitatea de date procesate zilnic în întreaga lume este în continuă creștere, ceea ce face ca datele mari să fie un termen relativ.

Cele trei V sunt cheia de ce big data este o provocare.

Acum să ne uităm la problemele și soluțiile specifice de big data.

8 provocări și soluții de date mari

Când implementați o soluție de date mari, iată câteva dintre provocările comune cu care se poate confrunta afacerea dvs., împreună cu soluțiile.

1. Gestionarea unor cantități masive de date

Este în nume – datele mari sunt mari. Majoritatea companiilor cresc cantitatea de date pe care le colectează zilnic. În cele din urmă, capacitatea de stocare pe care o poate oferi un centru de date tradițional va fi inadecvată, ceea ce îi îngrijorează pe mulți lideri de afaceri. Patruzeci și trei la sută dintre factorii de decizie IT din sectorul tehnologiei își fac griji că acest aflux de date le copleșește infrastructura ^[2] .

Pentru a face față acestei provocări, companiile își migrează infrastructura IT în cloud. Soluțiile de stocare în cloud se pot scala dinamic pe măsură ce este nevoie de mai mult spațiu de stocare. Software-ul Big Data este conceput pentru a stoca volume mari de date care pot fi accesate și interogate rapid.

2. Integrarea datelor din mai multe surse

Datele în sine reprezintă o altă provocare pentru întreprinderi. Există multe, dar este și diversă, deoarece poate proveni dintr-o varietate de surse diferite. O afacere ar putea avea date de analiză de pe mai multe site-uri web, partajarea datelor de pe rețelele sociale, informații despre utilizatori din software-ul CRM, date de e-mail și multe altele. Niciuna dintre aceste date nu este structurată la fel, dar poate fi necesar să fie integrată și reconciliată pentru a aduna informațiile necesare și a crea rapoarte.

Pentru a face față acestei provocări, companiile folosesc software de integrare a datelor, software ETL și software de business intelligence pentru a mapa surse de date disparate într-o structură comună și a le combina astfel încât să poată genera rapoarte precise.

3. Asigurarea calității datelor

Procesele de analiză și de învățare automată care depind de big data pentru a rula depind și de date curate și precise pentru a genera informații și predicții valide. Dacă datele sunt corupte sau incomplete, este posibil ca rezultatele să nu fie cele așteptate. Dar, pe măsură ce sursele, tipurile și cantitatea de date cresc, poate fi dificil să determinați dacă datele au calitatea de care aveți nevoie pentru informații precise.

Din fericire, există soluții pentru asta. Aplicațiile de guvernare a datelor vă vor ajuta să organizați, să gestionați și să securizați datele pe care le utilizați în proiectele dvs. mari de date, validând, de asemenea, sursele de date față de ceea ce vă așteptați să fie și curățind seturile de date corupte și incomplete. Software-ul de calitate a datelor poate fi folosit, de asemenea, în mod specific pentru validarea și curățarea datelor dumneavoastră înainte de procesare.

4. Păstrarea datelor în siguranță

Multe companii gestionează date sensibile, cum ar fi:

• Datele companiei pe care concurenții le-ar putea folosi pentru a lua o cotă de piață mai mare a industriei
• Date financiare care le-ar putea oferi hackerilor acces la conturi
• Informații personale despre utilizatori ale clienților care ar putea fi utilizate pentru furtul de identitate

Dacă o afacere se ocupă de date sensibile, va deveni o țintă a hackerilor. Pentru a proteja aceste date de atacuri, companiile angajează adesea profesioniști în securitate cibernetică care se mențin la curent cu cele mai bune practici și tehnici de securitate pentru a-și securiza sistemele.

Indiferent dacă angajați un consultant sau îl păstrați în interior, trebuie să vă asigurați că datele sunt criptate, astfel încât datele sunt inutile fără o cheie de criptare. Adăugați controlul identității și al autorizației de acces la toate resursele, astfel încât numai utilizatorii vizați să le poată accesa. Implementați software de protecție a punctelor terminale, astfel încât malware-ul să nu poată infecta sistemul și monitorizare în timp real pentru a opri imediat amenințările dacă sunt detectate.

5. Selectarea instrumentelor potrivite de big data

Din fericire, atunci când o afacere decide să înceapă să lucreze cu date, nu lipsesc instrumentele care să o ajute să facă acest lucru. În același timp, bogăția de opțiuni este, de asemenea, o provocare. Software-ul pentru Big Data vine în multe variante, iar capacitățile lor se suprapun adesea. Cum vă asigurați că alegeți instrumentele potrivite pentru Big Data?

Adesea, cea mai bună opțiune este să angajezi un consultant care poate determina ce instrumente se potrivesc cel mai bine cu ceea ce afacerea ta vrea să facă cu big data. Un profesionist în big data poate analiza nevoile dvs. actuale și viitoare și poate alege o soluție de streaming de date de întreprindere sau ETL care va colecta date din toate sursele dvs. de date și le va agrega. Îți pot configura serviciile cloud și pot scala dinamic în funcție de sarcinile de lucru. Odată ce sistemul dvs. este configurat cu instrumente de date mari care se potrivesc nevoilor dvs., sistemul va funcționa perfect, cu foarte puțină întreținere.

6. Scalarea eficientă a sistemelor și a costurilor

Dacă începeți să construiți o soluție de date mari fără un plan bine gândit, puteți cheltui o mulțime de bani stocând și procesând date care sunt fie inutile, fie nu exact ceea ce are nevoie afacerea dvs. Big Data este mare, dar asta nu înseamnă că trebuie să procesezi toate datele tale.

Când afacerea dvs. începe un proiect de date, începeți cu obiective în minte și strategii pentru modul în care veți folosi datele pe care le aveți la dispoziție pentru a atinge aceste obiective. Echipa implicată în implementarea unei soluții trebuie să planifice tipul de date de care au nevoie și schemele pe care le vor folosi înainte de a începe construirea sistemului, astfel încât proiectul să nu meargă în direcția greșită. De asemenea, trebuie să creeze politici pentru eliminarea datelor vechi din sistem, odată ce acestea nu mai sunt utile.

7. Lipsa unor profesioniști calificați în domeniul datelor

Una dintre problemele de big data cu care se confruntă multe companii este că personalul lor actual nu a mai lucrat niciodată cu big data și nu acesta este tipul de abilități pe care le construiești peste noapte. Lucrul cu personal neinstruit poate duce la fundături, întreruperi ale fluxului de lucru și erori în procesare.

Există câteva modalități de a rezolva această problemă. Una este să angajați un specialist în big data și să îl puneți pe acel specialist să gestioneze și să vă instruiți echipa de date până când acestea sunt la curent. Specialistul poate fi angajat fie ca angajat cu normă întreagă, fie ca consultant care vă antrenează echipa și merge mai departe, în funcție de bugetul dumneavoastră.

O altă opțiune, dacă aveți timp să vă pregătiți în avans, este să oferiți formare membrilor actuali ai echipei, astfel încât aceștia să aibă abilitățile odată ce proiectul dvs. de date mari este în mișcare.

O a treia opțiune este să alegeți una dintre soluțiile de analiză în sistem self-service sau de business intelligence care sunt concepute pentru a fi utilizate de profesioniști care nu au cunoștințe în știința datelor.

8. Rezistenta organizatorica

Un alt mod în care oamenii pot fi o provocare pentru un proiect de date este atunci când rezistă schimbării. Cu cât o organizație este mai mare, cu atât este mai rezistentă la schimbare. Este posibil ca liderii să nu vadă valoarea în big data, analiză sau învățarea automată. Sau pur și simplu ar putea să nu vrea să cheltuiască timpul și banii într-un proiect nou.

Aceasta poate fi o provocare greu de abordat, dar se poate face. Puteți începe cu un proiect mai mic și o echipă mică și lăsați rezultatele acelui proiect să demonstreze valoarea datelor mari altor lideri și să deveniți treptat o afacere bazată pe date. O altă opțiune este plasarea experților în big data în roluri de conducere, astfel încât aceștia să vă poată ghida afacerea către transformare.

Aflați mai multe despre big data

Implementarea tehnologiei Big Data poate schimba jocul pentru afacerea dvs. și o poate face mai competitivă, oferind informații la care alte companii din industria dvs. nu au acces. Acest lucru nu înseamnă că acest proces nu va veni cu unele provocări, dar știind ce sunt acestea și pregătindu-te pentru ele, îi poți împiedica să încetinească transformarea digitală a afacerii tale.

Surse

1. NewVantage Partners lansează Sondajul executiv de date și inteligență artificială pentru 2022, BusinessWire
2. Lumea Zettabyte: Securizarea viitorului nostru bogat în date, Dell