ความท้าทาย 8 อันดับแรกของ Big Data และวิธีแก้ปัญหา

ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เห็นพ้องกันว่าข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจในอุตสาหกรรมสมัยใหม่ที่หลากหลาย ในการสำรวจล่าสุด 97% ขององค์กรกล่าวว่าพวกเขากำลังลงทุนในเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ ^[1]

แต่ในการสำรวจเดียวกันนั้น มีบริษัทมากกว่าหนึ่งในสี่เพียงเล็กน้อยเท่านั้นที่รายงานว่าพวกเขาได้เปลี่ยนเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และมีเพียง 19% เท่านั้นที่ระบุว่าพวกเขาได้สร้างวัฒนธรรมข้อมูล

ทำไมถึงมีความคลาดเคลื่อนนี้? เนื่องจากการนำโซลูชันบิ๊กดาต้ามาใช้นั้นมาพร้อมกับความท้าทายบางประการ ก่อนที่เราจะพูดถึงความท้าทายเหล่านั้นคืออะไรและคุณจะแก้ปัญหาอย่างไร มาดูกันว่าทำไมความท้าทายเหล่านี้ถึงมีอยู่จริง

เหตุใดข้อมูลขนาดใหญ่จึงท้าทาย

อันดับแรก ช่วยในการกำหนดว่าข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร ไม่มีจำนวนเฉพาะของกิกะไบต์ เทราไบต์ หรือเพทาไบต์ที่ทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่แตกต่างจาก "ข้อมูลปกติ" ปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลทุกวันทั่วโลกเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคำที่สัมพันธ์กัน

สาม Vs เป็นกุญแจสำคัญในการทำให้ข้อมูลขนาดใหญ่มีความท้าทาย

ทีนี้มาดูปัญหาและแนวทางแก้ไขเฉพาะของ Big Data

8 ความท้าทายและโซลูชั่นบิ๊กดาต้า

เมื่อนำโซลูชัน Big Data ไปใช้ ต่อไปนี้คือความท้าทายทั่วไปบางประการที่ธุรกิจของคุณอาจเผชิญควบคู่ไปกับโซลูชัน

1. การจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล

อยู่ในชื่อ—ข้อมูลขนาดใหญ่คือขนาดใหญ่ บริษัทส่วนใหญ่กำลังเพิ่มปริมาณข้อมูลที่รวบรวมทุกวัน ในที่สุด ความจุในการจัดเก็บข้อมูลของศูนย์ข้อมูลแบบเดิมจะไม่เพียงพอ ซึ่งทำให้ผู้นำธุรกิจหลายคนกังวล ผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านไอทีในภาคเทคโนโลยีกังวลว่าข้อมูลนี้จะหลั่งไหลเข้ามาอย่างท่วมท้นโครงสร้างพื้นฐานของตนถึงสี่ ^สิบ สามเปอร์เซ็นต์

เพื่อจัดการกับความท้าทายนี้ บริษัทต่างๆ กำลังย้ายโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของตนไปยังระบบคลาวด์ โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์สามารถปรับขนาดได้แบบไดนามิกเมื่อต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลมากขึ้น ซอฟต์แวร์บิ๊กดาต้าได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลปริมาณมากที่สามารถเข้าถึงและสอบถามได้อย่างรวดเร็ว

2. การบูรณาการข้อมูลจากหลายแหล่ง

ข้อมูลเองก็เป็นความท้าทายอีกอย่างสำหรับธุรกิจ มีมากมายแต่ก็ยังมีความหลากหลายเพราะสามารถมาจากแหล่งต่างๆ ธุรกิจอาจมีข้อมูลการวิเคราะห์จากเว็บไซต์ต่างๆ แชร์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย ข้อมูลผู้ใช้จากซอฟต์แวร์ CRM ข้อมูลอีเมล และอื่นๆ ไม่มีข้อมูลใดที่มีโครงสร้างเหมือนกันแต่อาจต้องผสานรวมและกระทบยอดเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นและสร้างรายงาน

เพื่อจัดการกับความท้าทายนี้ ธุรกิจต่างๆ ใช้ซอฟต์แวร์การรวมข้อมูล ซอฟต์แวร์ ETL และซอฟต์แวร์ Business Intelligence เพื่อจับคู่แหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันลงในโครงสร้างทั่วไปและรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างรายงานที่ถูกต้อง

3. การดูแลคุณภาพของข้อมูล

กระบวนการวิเคราะห์และแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องใช้บิ๊กดาต้าในการรันยังขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ชัดเจนและแม่นยำเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและการคาดคะเนที่ถูกต้อง หากข้อมูลเสียหายหรือไม่สมบูรณ์ ผลลัพธ์อาจไม่ใช่สิ่งที่คุณคาดหวัง แต่เมื่อแหล่งที่มา ประเภท และปริมาณของข้อมูลเพิ่มขึ้น อาจเป็นเรื่องยากที่จะตัดสินว่าข้อมูลนั้นมีคุณภาพที่คุณต้องการสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องหรือไม่

โชคดีที่มีวิธีแก้ไขปัญหานี้ แอปพลิเคชันการกำกับดูแลข้อมูลจะช่วยจัดระเบียบ จัดการ และรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่คุณใช้ในโครงการข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณ ในขณะเดียวกันก็ตรวจสอบความถูกต้องของแหล่งข้อมูลกับสิ่งที่คุณคาดหวังให้เป็นและล้างชุดข้อมูลที่เสียหายและไม่สมบูรณ์ ซอฟต์แวร์คุณภาพข้อมูลยังสามารถใช้เฉพาะสำหรับงานตรวจสอบและล้างข้อมูลของคุณก่อนที่จะประมวลผล

4. การรักษาข้อมูลให้ปลอดภัย

หลายบริษัทจัดการข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อน เช่น:

• ข้อมูลบริษัทที่คู่แข่งสามารถใช้เพื่อรับส่วนแบ่งการตลาดที่ใหญ่ขึ้นของอุตสาหกรรม
• ข้อมูลทางการเงินที่อาจให้แฮกเกอร์เข้าถึงบัญชีได้
• ข้อมูลผู้ใช้ส่วนบุคคลของลูกค้าที่อาจใช้ในการขโมยข้อมูลประจำตัว

หากธุรกิจจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ข้อมูลนั้นจะกลายเป็นเป้าหมายของแฮ็กเกอร์ เพื่อปกป้องข้อมูลนี้จากการโจมตี ธุรกิจมักจะจ้างผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่คอยติดตามแนวทางปฏิบัติและเทคนิคด้านความปลอดภัยที่ดีที่สุดในการรักษาความปลอดภัยระบบของตนอยู่เสมอ

ไม่ว่าคุณจะจ้างที่ปรึกษาหรือเก็บไว้ในองค์กร คุณต้องแน่ใจว่าข้อมูลได้รับการเข้ารหัส ดังนั้นข้อมูลจะไม่มีประโยชน์หากไม่มีคีย์เข้ารหัส เพิ่มข้อมูลประจำตัวและการควบคุมการอนุญาตการเข้าถึงให้กับทรัพยากรทั้งหมด เพื่อให้เฉพาะผู้ใช้ที่ต้องการเข้าถึงได้ ใช้ซอฟต์แวร์ป้องกันปลายทางเพื่อไม่ให้มัลแวร์ติดระบบและติดตามตรวจสอบแบบเรียลไทม์เพื่อหยุดภัยคุกคามทันทีหากตรวจพบ

5. การเลือกเครื่องมือบิ๊กดาต้าที่เหมาะสม

โชคดีที่เมื่อธุรกิจตัดสินใจที่จะเริ่มทำงานกับข้อมูล ก็ไม่มีปัญหาเครื่องมือใดที่จะช่วยพวกเขาได้ ในขณะเดียวกัน ความมั่งคั่งของตัวเลือกก็เป็นสิ่งที่ท้าทายเช่นกัน ซอฟต์แวร์ข้อมูลขนาดใหญ่มีหลายแบบ และความสามารถมักทับซ้อนกัน คุณแน่ใจได้อย่างไรว่าคุณกำลังเลือกเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ที่เหมาะสม

บ่อยครั้ง ตัวเลือกที่ดีที่สุดคือการจ้างที่ปรึกษาที่สามารถกำหนดเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดกับสิ่งที่ธุรกิจของคุณต้องการทำกับข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้าสามารถดูความต้องการในปัจจุบันและอนาคตของคุณ และเลือกการสตรีมข้อมูลระดับองค์กรหรือโซลูชัน ETL ที่จะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลทั้งหมดของคุณและรวบรวม พวกเขาสามารถกำหนดค่าบริการคลาวด์ของคุณและปรับขนาดแบบไดนามิกตามปริมาณงาน เมื่อระบบของคุณได้รับการตั้งค่าด้วยเครื่องมือ Big Data ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณแล้ว ระบบจะทำงานได้อย่างราบรื่นด้วยการบำรุงรักษาเพียงเล็กน้อย

6. ระบบมาตราส่วนและต้นทุนอย่างมีประสิทธิภาพ

หากคุณเริ่มสร้างโซลูชัน Big Data โดยไม่ได้วางแผนอย่างรอบคอบ คุณสามารถใช้เงินจำนวนมากในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีประโยชน์หรือไม่ตรงตามความต้องการของธุรกิจของคุณ ข้อมูลขนาดใหญ่มีขนาดใหญ่ แต่ไม่ได้หมายความว่าคุณต้องประมวลผลข้อมูลทั้งหมดของคุณ

เมื่อธุรกิจของคุณเริ่มต้นโครงการข้อมูล ให้เริ่มต้นด้วยเป้าหมายและกลยุทธ์ว่าคุณจะใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อบรรลุเป้าหมายเหล่านั้นอย่างไร ทีมที่เกี่ยวข้องกับการนำโซลูชันไปใช้จำเป็นต้องวางแผนประเภทของข้อมูลที่ต้องการและสคีมาที่จะใช้ก่อนที่จะเริ่มสร้างระบบ เพื่อไม่ให้โครงการไปผิดทาง พวกเขายังต้องสร้างนโยบายเพื่อล้างข้อมูลเก่าออกจากระบบเมื่อไม่มีประโยชน์อีกต่อไป

7. ขาดผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล

ปัญหา Big Data ประการหนึ่งที่หลายๆ บริษัทพบเจอคือพนักงานปัจจุบันไม่เคยทำงานกับ Big Data มาก่อน และนี่ไม่ใช่ประเภทของทักษะที่คุณสร้างขึ้นในชั่วข้ามคืน การทำงานกับบุคลากรที่ไม่ได้รับการฝึกอบรมอาจส่งผลให้เกิดทางตัน การหยุดชะงักของเวิร์กโฟลว์ และข้อผิดพลาดในการประมวลผล

มีสองสามวิธีในการแก้ปัญหานี้ หนึ่งคือการจ้างผู้เชี่ยวชาญด้านบิ๊กดาต้าและให้ผู้เชี่ยวชาญคนนั้นจัดการและฝึกอบรมทีมข้อมูลของคุณจนกว่าพวกเขาจะทัน ผู้เชี่ยวชาญสามารถจ้างเป็นพนักงานเต็มเวลาหรือเป็นที่ปรึกษาที่ฝึกอบรมทีมของคุณและเดินหน้าต่อไป ขึ้นอยู่กับงบประมาณของคุณ

อีกทางเลือกหนึ่ง หากคุณมีเวลาเตรียมตัวล่วงหน้า คือให้การฝึกอบรมแก่สมาชิกในทีมปัจจุบันของคุณ เพื่อให้พวกเขามีทักษะเมื่อโครงการบิ๊กดาต้าของคุณเริ่มดำเนินการ

ตัวเลือกที่สามคือการเลือกหนึ่งในโซลูชันการวิเคราะห์แบบบริการตนเองหรือโซลูชันทางธุรกิจที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานโดยผู้เชี่ยวชาญที่ไม่มีพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

8. การต่อต้านองค์กร

อีกวิธีหนึ่งที่ผู้คนสามารถท้าทายโครงการข้อมูลได้ก็คือเมื่อพวกเขาต่อต้านการเปลี่ยนแปลง ยิ่งองค์กรใหญ่ ยิ่งต่อต้านการเปลี่ยนแปลง ผู้นำอาจไม่เห็นคุณค่าในข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ หรือการเรียนรู้ของเครื่อง หรือพวกเขาอาจไม่ต้องการใช้เวลาและเงินกับโครงการใหม่

นี่อาจเป็นความท้าทายที่ยากจะรับมือ แต่ก็สามารถทำได้ คุณสามารถเริ่มต้นด้วยโปรเจ็กต์ขนาดเล็กและทีมเล็กๆ และปล่อยให้ผลลัพธ์ของโปรเจ็กต์นั้นพิสูจน์คุณค่าของบิ๊กดาต้าต่อผู้นำคนอื่นๆ และค่อยๆ กลายเป็นธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล อีกทางเลือกหนึ่งคือการวางผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่ในบทบาทความเป็นผู้นำ เพื่อให้พวกเขาสามารถนำทางธุรกิจของคุณไปสู่การเปลี่ยนแปลงได้

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่

การนำเทคโนโลยีบิ๊กดาต้ามาใช้สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจของคุณและทำให้สามารถแข่งขันได้มากขึ้นโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่บริษัทอื่นๆ ในอุตสาหกรรมของคุณไม่สามารถเข้าถึงได้ ไม่ได้หมายความว่ากระบวนการนี้จะไม่มาพร้อมกับความท้าทาย แต่การรู้ว่ามันคืออะไรและเตรียมรับมือ คุณจะสามารถป้องกันไม่ให้กระบวนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลของธุรกิจของคุณช้าลงได้

แหล่งที่มา

1. NewVantage Partners เผยแพร่การสำรวจข้อมูลและ AI ในปี 2022 BusinessWire
2. The Zettabyte World: การรักษาความปลอดภัยให้กับอนาคตที่เต็มไปด้วยข้อมูลของเรา Dell