Предизвикателства на Big Data Analytics

Данните са много ценен актив в света днес. Икономичността на данните се основава на идеята, че стойността на данните може да бъде извлечена чрез използване на аналитични данни. Въпреки че големите данни и анализа са все още в началния си стадий на растеж, тяхното значение не може да бъде подценявано. Тъй като големите данни започват да се разширяват и нарастват, значението на анализа на големите данни ще продължи да расте в ежедневието, както в личния, така и в бизнеса. В допълнение, размерът и обемът на данните се увеличават с всеки изминал ден, което е важно да се обърне внимание на начина, по който се адресират големите данни всеки ден. тук ще обсъдим предизвикателствата на Big Data Analytics.

Според проведените проучвания много компании се отварят да използват анализи на големи данни в ежедневното си функциониране. С нарастващата популярност на анализа на големи данни е очевидно, че инвестирането в този носител е това, което ще осигури бъдещия растеж на компаниите и марките.

Ключът към създаването на стойност на данните е Big Data Analytics и затова е важно да се съсредоточим върху този аспект на анализа. Много компании използват различни методи за използване на анализи на големи данни и няма магическо решение за успешното им прилагане. Докато данните са важни, още повече, важен е процесът, чрез който компаниите могат да получат представа с тяхна помощ. Получаването на прозрения от данните е целта на анализа на големите данни и затова инвестирането в система, която може да предостави тези данни, е изключително важно и важно. Следователно, успешното внедряване на анализа на големи данни изисква комбинация от умения, хора и процеси, които могат да работят в перфектна синхронизация помежду си.

Днес компаниите се развиват с бързи темпове, както и напредъкът в големите технологии. Това означава, че марките трябва да са готови да пилотират и приемат големи данни по такъв начин, че да станат неразделна част от инфраструктурата за управление на информацията и анализа. С невероятен потенциал, големите данни днес са нова разрушителна сила, която е готова да се превърне в следващото голямо нещо в областта на интегрираната анализа, като по този начин трансформира начина, по който брандовете и компаниите изпълняват задълженията си на етапи и икономики.

С голям потенциал и възможности обаче идват големи предизвикателства и препятствия. Това означава, че компаниите трябва да могат да решават всички засегнати препятствия, така че да могат да разгърнат пълния потенциал на анализа на големи данни и съответните области. Когато проблемите на анализа на големи данни се решават правилно, степента на успех при внедряването на решения за големи данни автоматично се увеличава. Тъй като големите данни навлизат в компании и марки по целия свят, справянето с тези предизвикателства е изключително важно.

Някои от основните предизвикателства, пред които днес се изправя програмата за анализ на големи данни, включват следното:

  1. Несигурност на ландшафта за управление на данните: Тъй като големите данни непрекъснато се разширяват, има нови компании и технологии, които се разработват всеки ден. Голямо предизвикателство за компаниите е да разберат коя технология работи най-добре за тях, без да се въвеждат нови рискове и проблеми.
  2. Голямата пропаст на таланта на данни: Въпреки че големите данни са нарастващо поле, в тази област има много малко експерти. Това е така, защото Големите данни са сложно поле и хората, които разбират сложността и сложната природа на това поле, са много малко и между тях. Друго голямо предизвикателство в областта е разликата в таланта, която съществува в бранша
  3. Получаване на данни в платформата за големи данни: Данните се увеличават всеки ден. Това означава, че компаниите трябва редовно да се справят с неограничен обем данни. Мащабът и разнообразието от данни, които са достъпни днес, могат да затрупат всеки практикуващ данни и затова е важно да се направи достъпността на данните проста и удобна за мениджърите и собствениците на марки.
  4. Необходимост от синхронизация между източници на данни: Тъй като наборите от данни стават все по-разнообразни, има нужда да бъдат включени в аналитична платформа. Ако това се игнорира, това може да създаде пропуски и да доведе до грешни прозрения и съобщения.
  5. Получаване на важни сведения чрез използването на анализи на големи данни: Важно е компаниите да получат правилна информация от анализа на големите данни и е важно правилният отдел да има достъп до тази информация. Основно предизвикателство в анализа на големите данни е преодоляването на ефективността по този начин.

Тази статия ще разгледа по-отблизо тези предизвикателства и ще разбере как компаниите могат да се справят с тези предизвикателства по ефективен начин. Внедряване на инфраструктурата на Hadoop. Научете хадопски умения като HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Предизвикателство 1

Предизвикателството за нарастващата несигурност при управлението на данните: В свят с големи данни, колкото повече данни имате, толкова по-лесно е да добиете представа от тях. Въпреки това, в големите данни днес има редица разрушителни технологии в света и изборът от тях може да бъде трудна задача. Ето защо системите за големи данни трябва да поддържат както оперативни, така и до голяма степен нужди за аналитична обработка на една компания. Тези подходи обикновено са групирани в категория, която се нарича рамка NoSQL, която е различна от конвенционалната система за управление на релационни бази данни.

В компанията има множество различни подходи NoSQL от използване на методи като йерархично представяне на обекти до графични бази данни, които могат да поддържат взаимосвързани взаимоотношения между различни обекти. Тъй като големите данни все още са в етап на еволюция, има много компании, които разработват нови техники и методи в областта на анализа на големите данни.

Всъщност нови модели се разработват във всяка категория NoSQL, които помагат на компаниите да постигнат цели. Тези големи аналитични инструменти са подходящи за различни цели, тъй като някои от тях осигуряват гъвкавост, докато други лекуващи компании постигат своите цели за мащабируемост или по-широк спектър от функционалности. Това означава, че широката и разширяваща се гама от инструменти на NoSQL затрудняват собствениците на марки да изберат правилното решение, което да им помогне да постигнат целите си и да бъдат интегрирани в своите цели.

Изборът на грешен инструмент може да бъде скъпа грешка, тъй като това може да не помогне на компанията да постигне целите си, а също така да доведе до загуба на време и ресурси. Разбирането на това е изключително важно за компаниите, тъй като само изборът на правилния инструмент и основния пейзаж на магнит за данни е фината граница между успех и неуспех.

Източник на изображение: pixabay.com

  • Предизвикателство 2

Съществуващата пропаст от гледна точка на експертите в областта на анализа на големи данни: Дадена индустрия напълно зависи от ресурсите, до които има достъп, за да бъде човек или материал. Някои от новите инструменти за анализиране на големи данни варират от традиционните инструменти за релационни бази данни с алтернативни оформления на данни, предназначени да увеличат скоростта на достъп, като същевременно намаляват отпечатъка на съхранението, анализи в паметта, рамки за управление на данни NoSQL, както и широката екосистема Hadoop. При толкова много системи и рамки има нарастваща и непосредствена нужда от разработчици на приложения, които имат знания във всички тези системи. Въпреки факта, че тези технологии се развиват с бързи темпове, липсват хора, които притежават необходимите технически умения. Друго, което трябва да се има предвид е, че много експерти в областта на големите данни са натрупали своя опит чрез внедряване на инструменти и използването му като модел на програмиране, за разлика от аспектите на управление на данните. Това означава, че много експерти по инструментите за данни нямат необходимите познания за практическите аспекти на моделирането на данни, архитектурата на данните и интегрирането на данни.

Тази липса на знания ще доведе до по-малко от успешното внедряване на данни и аналитични процеси в рамките на компания / марка.

Според аналитичната фирма McKinsey & Company, „Само до 2018 г. Съединените щати биха могли да се сблъскат с недостиг от 140 000 до 190 000 души с дълбоки аналитични умения, както и 1, 5 милиона мениджъри и анализатори с ноу-хау, за да използват анализа на големите данни, за да вземайте ефективни решения.

Всичко това означава, че докато този сектор ще има многократно откриване на работни места, ще има много малко експерти, които всъщност ще имат знанията за ефективно заемане на тези позиции. Докато практикуващите данни стават по-опитни чрез непрекъснатата работа в тази област, разликата в таланта в крайна сметка ще се съкрати. В същото време е важно да се помни, че когато разработчиците не могат да се справят с основни предизвикателства в областта на архитектурата на данните и управлението на данни, възможността за извеждане на компания на следващото ниво на растеж е силно засегната. Това означава, че компаниите винаги трябва да инвестират в правилните ресурси, било то технология или опит, за да могат да гарантират, че целите и целите им обективно се постигат по устойчив начин.

  • Предизвикателство 3

Предизвикателството за получаване на данни в платформата за големи данни: Всяка компания е различна и има различни количества данни, с които да се справи. Докато някои компании са изцяло управлявани от данни, други може да са по-малко. Ето защо е важно да разберете тези различия, преди най-накрая да приложите правилния план за данни. Освен това не всички компании разбират пълното значение на анализа на големите данни. Ако приемем, че всяка компания знае за ползите и стратегията за растеж на анализа на бизнес данните, би повлияла сериозно на успеха на тази инициатива. Ето защо е важно аналитиката за развитие на бизнеса да се осъществява със знанията на компанията.

Тъй като компаниите разполагат с много данни, разбирането, че данните са много важни, тъй като без тези основни познания е трудно да се интегрират с програмата за анализ на бизнес данни. Тук комуникацията играе много неразделна роля, тъй като помага на компаниите и съответния екип да обучават, информират и обясняват различните аспекти на анализа на бизнес развитието.

Преди дори да се насочат към внедряването, компаниите трябва да отделят достатъчно време, за да обяснят предимствата и характеристиките на бизнес анализа на лица в организациите, включително заинтересовани страни, мениджмънт и ИТ екипи. Докато компаниите ще бъдат скептични към прилагането на бизнес аналитични и големи данни в организацията, след като разберат огромния потенциал, свързан с нея, те лесно ще бъдат по-отворени и адаптивни към целия процес на анализ на големи данни.

  • Предизвикателство 4

Предизвикателството на необходимостта от синхронизация между източници на данни: След като данните са интегрирани в голяма платформа, копията на данни, мигрирани от различни източници с различни скорости и графици, понякога могат да бъдат синхронизирани в цялата система. Има различни видове синхрон и е важно данните да се синхронизират, в противен случай това може да повлияе на целия процес. При толкова много конвенционални марки и хранилища на данни, поредици от извличане на данни, трансформации и миграции, винаги съществува риск данните да бъдат несинхронизирани.

С експлодиращите обеми от данни и нарастващата скорост, с която се създават актуализации, гарантиращи, че данните са синхронизирани на всички нива е трудно, но е необходимо. Това е така, защото данните не се синхронизират, това може да доведе до грешни и невалидни анализи. Ако на всеки етап се предоставят несъответстващи данни, това може да доведе до несъответствия на всички етапи и да доведе до напълно катастрофални резултати. Грешната информация може да навреди на компанията до голяма степен, понякога дори повече от това да няма необходимите данни.

  • Предизвикателство 5

Предизвикателството да получите важна информация чрез използването на анализи на големи данни: Данните са ценни само доколкото компаниите могат да получат информация от тях. Чрез разширяване на съществуващото съхранение на данни и осигуряване на достъп до крайни потребители, анализа на големите данни трябва да бъде цялостен и проницателен. Инструментите за данни трябва да помогнат на компаниите не само да имат достъп до необходимата информация, но и да елиминират необходимостта от персонализирано кодиране. Тъй като данните нарастват вътре, е важно компаниите да разберат тази нужда и да я обработват по ефективен начин. Тъй като размерът на данните може да се увеличи в зависимост от времето и цикъла, гарантирането, че данните са адаптирани правилно, е критичен фактор за успеха на всяка компания.

Заключение - Предизвикателства на големи данни Анализ

Това са само някои от малкото предизвикателства, пред които са изправени компаниите в процеса на внедряване на решения за анализ на големи данни. Макар тези предизвикателства да изглеждат големи, важно е да се отговори на тях по ефективен начин, защото всички знаят, че бизнес анализите могат наистина да променят богатството на една компания. От предотвратяване на измами до придобиване на конкурентно предимство пред конкурентите до подпомагане на задържането на повече клиенти и предвиждане на бизнес нуждите - възможностите с бизнес анализа са безкрайни. През последното десетилетие големите данни изминаха много дълъг път и преодоляването на тези предизвикателства ще бъде една от основните цели на индустрията за анализ на големи данни през следващите години.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за предизвикателствата на анализа на големите данни. Тук сме обсъдили различните предизвикателства на анализа на големите данни. Можете също да разгледате следната статия, за да научите повече -

  1. Какво е Big Data Technology?
  2. Какво е Big data и Hadoop
  3. Примери за големи анализи на данни
  4. Дали големите данни са база данни?

Категория:

Голяма информация