大數據的 8 大挑戰以及如何解決它們

大多數專家一致認為，大數據已經成為各種現代行業企業的遊戲規則改變者。 在最近的一項調查中，97% 的組織表示他們正在投資大數據技術^[1] 。

但在同一項調查中，只有略多於四分之一的公司報告說他們已經轉變為數據驅動的組織，只有 19% 的公司表示他們已經建立了數據文化。

為什麼會出現這種差異？ 因為實施大數據解決方案會帶來一些挑戰。 在我們了解這些挑戰是什麼以及如何解決它們之前，讓我們先看看為什麼會存在這些挑戰。

為什麼大數據具有挑戰性？

首先，它有助於定義什麼是大數據。 沒有特定數量的 GB、TB 或 PB 可以使大數據不同於“普通數據”。 全球每天處理的數據量不斷增加，這使得大數據成為一個相對術語。

三個 V 是大數據為何具有挑戰性的關鍵。

現在讓我們看看具體的大數據問題和解決方案。

8大數據挑戰及解決方案

在實施大數據解決方案時，以下是您的企業可能遇到的一些常見挑戰以及解決方案。

1. 管理海量數據

顧名思義——大數據就是大數據。 大多數公司都在增加他們每天收集的數據量。 最終，傳統數據中心所能提供的存儲容量將不足，這讓許多企業領導者感到擔憂。 技術部門 43% 的 IT 決策者擔心這種數據湧入會壓倒他們的基礎設施^[2] 。

為了應對這一挑戰，公司正在將其 IT 基礎架構遷移到雲端。 雲存儲解決方案可以在需要更多存儲時動態擴展。 大數據軟件旨在存儲大量可快速訪問和查詢的數據。

2. 整合多源數據

數據本身對企業提出了另一個挑戰。 有很多，但它也多種多樣，因為它可以來自各種不同的來源。 企業可能擁有來自多個網站的分析數據、來自社交媒體的共享數據、來自 CRM 軟件的用戶信息、電子郵件數據等等。 這些數據的結構都不相同，但可能必須進行整合和協調才能收集必要的見解並創建報告。

為了應對這一挑戰，企業使用數據集成軟件、ETL 軟件和商業智能軟件將不同的數據源映射到一個通用結構中並將它們組合起來，以便生成準確的報告。

3. 確保數據質量

依賴大數據運行的分析和機器學習過程也依賴於乾淨、準確的數據來生成有效的見解和預測。 如果數據損壞或不完整，結果可能不是您所期望的。 但隨著數據來源、類型和數量的增加，很難確定數據是否具有獲得準確洞察所需的質量。

幸運的是，有解決方案。 數據治理應用程序將幫助組織、管理和保護您在大數據項目中使用的數據，同時還可以根據您的預期驗證數據源並清理損壞和不完整的數據集。 數據質量軟件還可以專門用於在處理數據之前驗證和清理數據的任務。

4. 保證數據安全

許多公司處理敏感數據，例如：

• 競爭對手可以用來在行業中佔據更大市場份額的公司數據
• 可能使黑客訪問帳戶的財務數據
• 可用於身份盜用的客戶個人用戶信息

如果企業處理敏感數據，它將成為黑客的目標。 為了保護這些數據免受攻擊，企業經常聘請網絡安全專業人員來了解最新的安全最佳實踐和技術來保護他們的系統。

無論您聘請顧問還是將其保留在內部，您都需要確保數據是加密的，因此如果沒有加密密鑰，數據將毫無用處。 為所有資源添加身份和訪問授權控制，以便只有預期用戶可以訪問它。 實施端點保護軟件，使惡意軟件無法感染系統，並實時監控以在檢測到威脅時立即阻止威脅。

5. 選擇合適的大數據工具

幸運的是，當企業決定開始使用數據時，不乏工具可以幫助他們做到這一點。 同時，豐富的選擇也是一個挑戰。 大數據軟件種類繁多，功能往往重疊。 您如何確保選擇正確的大數據工具？

通常，最好的選擇是聘請一位顧問，他可以確定哪些工具最適合您的企業想要處理大數據。 大數據專業人員可以查看您當前和未來的需求，並選擇一個企業數據流或 ETL 解決方案，該解決方案將從您的所有數據源收集數據並將其匯總。 他們可以配置您的雲服務並根據工作負載動態擴展。 一旦您的系統設置了適合您需求的大數據工具，該系統將無縫運行，幾乎不需要維護。

6. 有效地擴展系統和成本

如果您在沒有經過深思熟慮的計劃的情況下開始構建大數據解決方案，您可能會花費大量資金來存儲和處理無用或不完全符合您的業務需求的數據。 大數據很大，但這並不意味著您必須處理所有數據。

當您的企業開始數據項目時，首先要考慮目標以及如何使用可用數據來實現這些目標的策略。 參與實施解決方案的團隊需要在開始構建系統之前計劃他們需要的數據類型和他們將使用的模式，這樣項目就不會走錯方向。 他們還需要製定政策，以便在舊數據不再有用時將其從系統中清除。

7. 缺乏熟練的數據專業人員

許多公司遇到的大數據問題之一是他們現在的員工以前從未使用過大數據，而這不是你一夜之間建立起來的技能類型。 與未經培訓的人員一起工作可能會導致死胡同、工作流程中斷和處理錯誤。

有幾種方法可以解決這個問題。 一種是聘請大數據專家，讓該專家管理和培訓您的數據團隊，直到他們跟上進度。 專家可以被聘為全職員工，也可以作為顧問來培訓您的團隊並繼續前進，具體取決於您的預算。

如果您有時間提前準備，另一種選擇是為您當前的團隊成員提供培訓，以便他們在您的大數據項目啟動後掌握技能。

第三種選擇是選擇一種旨在供沒有數據科學背景的專業人士使用的自助分析或商業智能解決方案。

8. 組織阻力

人們可能成為數據項目挑戰的另一種方式是當他們抵制變革時。 組織越大，變革的阻力就越大。 領導者可能看不到大數據、分析或機器學習的價值。 或者他們可能根本不想在新項目上花費時間和金錢。

這可能是一個難以解決的挑戰，但可以做到。 你可以從一個較小的項目和一個小團隊開始，讓那個項目的成果向其他領導者證明大數據的價值，逐漸成為數據驅動的業務。 另一種選擇是讓大數據專家擔任領導職務，這樣他們就可以指導您的業務實現轉型。

了解有關大數據的更多信息

實施大數據技術可以改變您的業務，並通過提供您所在行業的其他公司無法獲得的洞察力使其更具競爭力。 這並不意味著這個過程不會帶來一些挑戰，但是通過了解它們是什麼並為它們做好準備，您可以防止它們減緩您的企業的數字化轉型。

來源

1. NewVantage Partners 發布 2022 年數據和人工智能高管調查，美國商業資訊
2. Zettabyte 世界：保護我們數據豐富的未來，戴爾