8 главных проблем больших данных и способы их решения

Большинство экспертов сходятся во мнении, что большие данные изменили правила игры для бизнеса в самых разных современных отраслях. Согласно недавнему опросу, 97 % организаций инвестируют в технологии больших данных ^[1] .

Но в том же опросе лишь немногим более четверти компаний сообщают, что они превратились в организации, управляемые данными, и только 19% указывают, что они установили культуру данных.

Почему такое несоответствие? Потому что внедрение решения для работы с большими данными сопряжено с некоторыми трудностями. Прежде чем мы перейдем к тому, что это за проблемы и как вы их решаете, давайте посмотрим, почему эти проблемы существуют.

Почему большие данные сложны?

Во-первых, это помогает определить, что такое большие данные. Не существует определенного количества гигабайт, терабайт или петабайт, которое отличает большие данные от «обычных данных». Объем данных, ежедневно обрабатываемых по всему миру, постоянно увеличивается, что делает понятие «большие данные» относительным.

Три V являются ключом к тому, почему большие данные сложны.

Теперь давайте рассмотрим конкретные проблемы с большими данными и их решения.

8 проблем с большими данными и их решения

При внедрении решения для работы с большими данными вот некоторые из распространенных проблем, с которыми может столкнуться ваш бизнес, а также решения.

1. Управление огромными объемами данных

Это в названии — большие данные большие. Большинство компаний ежедневно увеличивают объем данных, которые они собирают. В конце концов, емкость хранилища, которую может предоставить традиционный центр обработки данных, будет недостаточной, что беспокоит многих руководителей бизнеса. Сорок три процента лиц, принимающих решения в области ИТ в технологическом секторе, беспокоятся о том, что этот поток данных перегрузит их инфраструктуру ^[2] .

Чтобы решить эту проблему, компании переносят свою ИТ-инфраструктуру в облако. Решения для облачного хранения могут динамически масштабироваться по мере необходимости в большем объеме хранилища. Программное обеспечение для работы с большими данными предназначено для хранения больших объемов данных, к которым можно быстро получить доступ и запросить.

2. Интеграция данных из нескольких источников

Сами по себе данные представляют собой еще одну проблему для бизнеса. Их много, но они также разнообразны, потому что могут поступать из самых разных источников. У компании могут быть аналитические данные с нескольких веб-сайтов, обмен данными из социальных сетей, информация о пользователях из программного обеспечения CRM, данные электронной почты и многое другое. Ни одна из этих данных не имеет одинаковой структуры, но, возможно, их придется интегрировать и согласовывать для сбора необходимой информации и создания отчетов.

Чтобы решить эту проблему, предприятия используют программное обеспечение для интеграции данных, программное обеспечение ETL и программное обеспечение для бизнес-аналитики, чтобы сопоставить разрозненные источники данных в общую структуру и объединить их, чтобы они могли создавать точные отчеты.

3. Обеспечение качества данных

Процессы аналитики и машинного обучения, работа которых зависит от больших данных, также зависят от чистых и точных данных для получения достоверных сведений и прогнозов. Если данные повреждены или неполны, результаты могут отличаться от ожидаемых. Но по мере увеличения количества источников, типов и количества данных может быть трудно определить, обладают ли данные качеством, необходимым для получения точных сведений.

К счастью, для этого есть решения. Приложения для управления данными помогут организовывать, управлять и защищать данные, которые вы используете в своих проектах по работе с большими данными, а также проверять источники данных на соответствие вашим ожиданиям и очищать поврежденные и неполные наборы данных. Программное обеспечение для контроля качества данных также можно использовать специально для проверки и очистки ваших данных перед их обработкой.

4. Обеспечение безопасности данных

Многие компании обрабатывают конфиденциальные данные, такие как:

• Данные о компании, которые конкуренты могут использовать для захвата большей доли рынка в отрасли.
• Финансовые данные, которые могут дать хакерам доступ к счетам
• Личная пользовательская информация клиентов, которая может быть использована для кражи личных данных

Если бизнес обрабатывает конфиденциальные данные, он станет целью хакеров. Чтобы защитить эти данные от атак, компании часто нанимают профессионалов в области кибербезопасности, которые следят за передовыми методами и методами обеспечения безопасности своих систем.

Независимо от того, нанимаете ли вы консультанта или держите его в штате, вам необходимо убедиться, что данные зашифрованы, поэтому данные бесполезны без ключа шифрования. Добавьте управление идентификацией и авторизацией доступа ко всем ресурсам, чтобы только те пользователи, которым они предназначались, могли получить к ним доступ. Внедрите программное обеспечение для защиты конечных точек, чтобы вредоносное ПО не могло заразить систему, и мониторинг в режиме реального времени, чтобы немедленно остановить угрозы в случае их обнаружения.

5. Выбор правильных инструментов для работы с большими данными

К счастью, когда бизнес решает начать работать с данными, у него нет недостатка в инструментах, которые помогут ему в этом. В то же время богатство вариантов также является проблемой. Программное обеспечение для работы с большими данными бывает разных видов, и их возможности часто пересекаются. Как убедиться, что вы выбираете правильные инструменты для работы с большими данными?

Часто лучший вариант — нанять консультанта, который может определить, какие инструменты лучше всего подходят для того, что ваш бизнес хочет делать с большими данными. Специалист по большим данным может изучить ваши текущие и будущие потребности и выбрать корпоративное решение для потоковой передачи данных или ETL, которое будет собирать данные из всех ваших источников данных и агрегировать их. Они могут настраивать ваши облачные службы и динамически масштабировать их в зависимости от рабочих нагрузок. Как только ваша система будет настроена с помощью инструментов для работы с большими данными, которые соответствуют вашим потребностям, система будет работать бесперебойно с минимальным обслуживанием.

6. Эффективное масштабирование систем и затрат

Если вы начнете создавать решение для больших данных без хорошо продуманного плана, вы можете потратить много денег на хранение и обработку данных, которые либо бесполезны, либо не совсем то, что нужно вашему бизнесу. Большие данные велики, но это не значит, что вы должны обрабатывать все свои данные.

Когда ваш бизнес начинает проект данных, начните с целей и стратегий того, как вы будете использовать имеющиеся у вас данные для достижения этих целей. Команда, участвующая в реализации решения, должна спланировать тип данных, которые им нужны, и схемы, которые они будут использовать, прежде чем приступить к созданию системы, чтобы проект не пошел в неправильном направлении. Им также необходимо создать политики для удаления старых данных из системы, когда они больше не нужны.

7. Отсутствие квалифицированных специалистов по данным

Одна из проблем больших данных, с которой сталкиваются многие компании, заключается в том, что их нынешний персонал никогда раньше не работал с большими данными, а это не тот набор навыков, который можно приобрести за одну ночь. Работа с необученным персоналом может привести к тупикам, сбоям в рабочем процессе и ошибкам в обработке.

Есть несколько способов решить эту проблему. Один из них — нанять специалиста по большим данным, который будет управлять и обучать вашу команду по работе с данными, пока они не освоятся. Специалиста можно нанять как штатного сотрудника или как консультанта, который обучает вашу команду и продвигается дальше, в зависимости от вашего бюджета.

Другой вариант, если у вас есть время на подготовку заранее, — предложить обучение нынешним членам вашей команды, чтобы они приобрели навыки, когда ваш проект больших данных будет запущен.

Третий вариант — выбрать одно из решений для аналитики самообслуживания или бизнес-аналитики, которые предназначены для использования профессионалами, не имеющими опыта работы с данными.

8. Организационное сопротивление

Другой способ, которым люди могут стать проблемой для проекта данных, — это когда они сопротивляются изменениям. Чем крупнее организация, тем больше она сопротивляется изменениям. Лидеры могут не видеть ценности в больших данных, аналитике или машинном обучении. Или они могут просто не хотеть тратить время и деньги на новый проект.

Это может быть сложной задачей, чтобы решить, но это можно сделать. Вы можете начать с небольшого проекта и небольшой команды и позволить результатам этого проекта доказать другим руководителям ценность больших данных и постепенно превратиться в бизнес, основанный на данных. Другой вариант — поставить экспертов по большим данным на руководящие должности, чтобы они могли направлять ваш бизнес к трансформации.

Узнайте больше о больших данных

Внедрение технологии больших данных может изменить правила игры для вашего бизнеса и сделать его более конкурентоспособным, предоставляя информацию, к которой другие компании в вашей отрасли не имеют доступа. Это не означает, что этот процесс не будет сопряжен с некоторыми проблемами, но, зная, что они из себя представляют, и готовясь к ним, вы можете предотвратить замедление цифровой трансформации вашего бизнеса.

Источники

1. NewVantage Partners выпускает опрос руководителей по данным и ИИ за 2022 год, BusinessWire
2. Мир Zettabyte: обеспечение безопасности нашего будущего, богатого данными, Dell