大数据的 8 大挑战以及如何解决它们

大多数专家一致认为，大数据已经成为各种现代行业企业的游戏规则改变者。 在最近的一项调查中，97% 的组织表示他们正在投资大数据技术^[1] 。

但在同一项调查中，只有略多于四分之一的公司报告说他们已经转变为数据驱动的组织，只有 19% 的公司表示他们已经建立了数据文化。

为什么会出现这种差异？ 因为实施大数据解决方案会带来一些挑战。 在我们了解这些挑战是什么以及如何解决它们之前，让我们先看看为什么会存在这些挑战。

为什么大数据具有挑战性？

首先，它有助于定义什么是大数据。 没有特定数量的 GB、TB 或 PB 可以使大数据不同于“普通数据”。 全球每天处理的数据量不断增加，这使得大数据成为一个相对术语。

三个 V 是大数据为何具有挑战性的关键。

现在让我们看看具体的大数据问题和解决方案。

8大数据挑战及解决方案

在实施大数据解决方案时，以下是您的企业可能遇到的一些常见挑战以及解决方案。

1. 管理海量数据

顾名思义——大数据就是大数据。 大多数公司都在增加他们每天收集的数据量。 最终，传统数据中心所能提供的存储容量将不足，这让许多企业领导者感到担忧。 技术部门 43% 的 IT 决策者担心这种数据涌入会压倒他们的基础设施^[2] 。

为了应对这一挑战，公司正在将其 IT 基础架构迁移到云端。 云存储解决方案可以在需要更多存储时动态扩展。 大数据软件旨在存储大量可快速访问和查询的数据。

2. 整合多源数据

数据本身对企业提出了另一个挑战。 有很多，但它也多种多样，因为它可以来自各种不同的来源。 企业可能拥有来自多个网站的分析数据、来自社交媒体的共享数据、来自 CRM 软件的用户信息、电子邮件数据等等。 这些数据的结构都不相同，但可能必须进行整合和协调才能收集必要的见解并创建报告。

为了应对这一挑战，企业使用数据集成软件、ETL 软件和商业智能软件将不同的数据源映射到一个通用结构中并将它们组合起来，以便生成准确的报告。

3. 确保数据质量

依赖大数据运行的分析和机器学习过程也依赖于干净、准确的数据来生成有效的见解和预测。 如果数据损坏或不完整，结果可能不是您所期望的。 但随着数据来源、类型和数量的增加，很难确定数据是否具有获得准确洞察所需的质量。

幸运的是，有解决方案。 数据治理应用程序将帮助组织、管理和保护您在大数据项目中使用的数据，同时还可以根据您的预期验证数据源并清理损坏和不完整的数据集。 数据质量软件还可以专门用于在处理数据之前验证和清理数据的任务。

4. 保证数据安全

许多公司处理敏感数据，例如：

• 竞争对手可以用来在行业中占据更大市场份额的公司数据
• 可能使黑客访问帐户的财务数据
• 可用于身份盗用的客户个人用户信息

如果企业处理敏感数据，它将成为黑客的目标。 为了保护这些数据免受攻击，企业经常聘请网络安全专业人员来了解最新的安全最佳实践和技术来保护他们的系统。

无论您聘请顾问还是将其保留在内部，您都需要确保数据是加密的，因此如果没有加密密钥，数据将毫无用处。 为所有资源添加身份和访问授权控制，以便只有预期用户可以访问它。 实施端点保护软件，使恶意软件无法感染系统，并实时监控以在检测到威胁时立即阻止威胁。

5. 选择合适的大数据工具

幸运的是，当企业决定开始使用数据时，不乏工具可以帮助他们做到这一点。 同时，丰富的选择也是一个挑战。 大数据软件种类繁多，功能往往重叠。 您如何确保选择正确的大数据工具？

通常，最好的选择是聘请一位顾问，他可以确定哪些工具最适合您的企业想要处理大数据。 大数据专业人员可以查看您当前和未来的需求，并选择一个企业数据流或 ETL 解决方案，该解决方案将从您的所有数据源收集数据并将其汇总。 他们可以配置您的云服务并根据工作负载动态扩展。 一旦您的系统设置了适合您需求的大数据工具，该系统将无缝运行，几乎不需要维护。

6. 有效地扩展系统和成本

如果您在没有经过深思熟虑的计划的情况下开始构建大数据解决方案，您可能会花费大量资金来存储和处理无用或不完全符合您的业务需求的数据。 大数据很大，但这并不意味着您必须处理所有数据。

当您的企业开始数据项目时，首先要考虑目标以及如何使用可用数据来实现这些目标的策略。 参与实施解决方案的团队需要在开始构建系统之前计划他们需要的数据类型和他们将使用的模式，这样项目就不会走错方向。 他们还需要制定政策，以便在旧数据不再有用时将其从系统中清除。

7. 缺乏熟练的数据专业人员

许多公司遇到的大数据问题之一是他们现在的员工以前从未使用过大数据，而这不是你一夜之间建立起来的技能类型。 与未经培训的人员一起工作可能会导致死胡同、工作流程中断和处理错误。

有几种方法可以解决这个问题。 一种是聘请大数据专家，让该专家管理和培训您的数据团队，直到他们跟上进度。 专家可以被聘为全职员工，也可以作为顾问来培训您的团队并继续前进，具体取决于您的预算。

如果您有时间提前准备，另一种选择是为您当前的团队成员提供培训，以便他们在您的大数据项目启动后掌握技能。

第三种选择是选择一种旨在供没有数据科学背景的专业人士使用的自助分析或商业智能解决方案。

8. 组织阻力

人们可能成为数据项目挑战的另一种方式是当他们抵制变革时。 组织越大，变革的阻力就越大。 领导者可能看不到大数据、分析或机器学习的价值。 或者他们可能根本不想在新项目上花费时间和金钱。

这可能是一个难以解决的挑战，但可以做到。 你可以从一个较小的项目和一个小团队开始，让那个项目的成果向其他领导者证明大数据的价值，逐渐成为数据驱动的业务。 另一种选择是让大数据专家担任领导职务，这样他们就可以指导您的业务实现转型。

了解有关大数据的更多信息

实施大数据技术可以改变您的业务，并通过提供您所在行业的其他公司无法获得的洞察力使其更具竞争力。 这并不意味着这个过程不会带来一些挑战，但是通过了解它们是什么并为它们做好准备，您可以防止它们减缓您的企业的数字化转型。

来源

1. NewVantage Partners 发布 2022 年数据和人工智能高管调查，美国商业资讯
2. Zettabyte 世界：保护我们数据丰富的未来，戴尔