أهم 10 تحديات للبيانات الضخمة لاستراتيجيات البيانات الجديدة

إنه لأمر مدهش مدى سرعة جمع البيانات الآن. في الواقع ، مع مثل هذه الوفرة من البيانات ، تنمو البيانات الضخمة بشكل أسرع من أي وقت مضى وتؤدي إلى العديد من الابتكارات الناجحة عبر الصناعات. لكن ، هل تعرف ما هي تحديات البيانات الضخمة؟

يتعين على المؤسسات مثل منظمتك مواكبة كل هذه التغييرات ، سواء كانت تقدم الذكاء الاصطناعي أو تسخر قوة التعلم الآلي ، لمواصلة النمو والبقاء في المنافسة مع الآخرين في مجالك.

على الرغم من أن كل هذا يبدو معقولًا ، إلا أن العمل باستخدام جميع البيانات التي تجمعها يمكن أن يكون مزعجًا أيضًا . من الطبيعي أن تواجه الشركات تحديات عند محاولة استخدام البيانات التي جمعوها ، خاصةً إذا لم يكن لديهم استراتيجية بيانات قوية.

فوائد الوصول إليها واستخدامها ضخمة ، ولكن لا يزال يتعين عليك امتلاك البنية التحتية والقدرة على دمجها في عملك اليومي.

هل تريد معرفة المزيد عن تحديات البيانات الضخمة التي قد تواجهها أثناء إنشاء إستراتيجية البيانات الضخمة الخاصة بك؟ فيما يلي بعض القضايا المهمة التي يجب وضعها في الاعتبار.

أهم 10 تحديات تتعلق بالبيانات الضخمة

هناك العشرات من التحديات التي يمكن أن تواجهها أثناء العمل باستراتيجيات البيانات الضخمة . من جمع الكثير من البيانات إلى الوصول إلى مستودعات البيانات ، لديك الكثير للبحث عنه.

لقد قمنا بتجميع هذه القائمة المفيدة المكونة من 10 من أكبر التحديات ، حتى تتمكن من الاستعداد للتعامل معها إذا أصبحت مشكلة بالنسبة لعملك. من خلال تحديد المشكلات المحتملة الآن ، يمكنك تجنب المشكلات الخطيرة التي قد تؤثر سلبًا على عملك في المستقبل.

1. البحث عن مشاكل جودة البيانات وإصلاحها

تعد جودة البيانات من أهم الأشياء التي يجب وضعها في الاعتبار عند جمع البيانات لمشاريعك. تريد أن تتأكد من أن نظامك يجمع بيانات دقيقة لا تزال صالحة أثناء إزالة البيانات التي لم تعد سارية.

تبدأ دورة حياة بياناتك بمرحلة التجميع. خلال هذه المرحلة ، سترغب في معرفة أنه يتم جمع بياناتك من المصادر الصحيحة في الوقت المناسب.

بعد ذلك ، عليك التأكد من تخزينها في المكان المناسب وإمكانية الوصول إليها للتحليل.

الصيانة ، المرحلة الثالثة من دورة حياة البيانات ، هي عندما يمكنك أنت أو عملياتك المؤتمتة مراجعة البيانات الموجودة والتأكد من توفرها للفرق المناسبة عند الحاجة إليها. ستحتاج إلى التحقق من صحة البيانات ونقلها إلى الموقع الصحيح.

رابعًا ، لديك استخدام للبيانات ، وهي المرحلة التي يمكنك من خلالها الوصول إلى البيانات واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على المعلومات الموجودة أمامك. يمكنك أن ترى أنه إذا كانت أي من الخطوات الثلاث السابقة بها أخطاء ، فيمكنك اتخاذ قرارات بناءً على بيانات خاطئة.

المرحلة الخامسة من دورة حياة البيانات هي تنظيف البيانات ، وهي مهمة أيضًا للعثور على مشكلات جودة البيانات وإصلاحها.

خلال هذه المرحلة ، ستقوم بحذف البيانات أو إتلافها أو مسحها أو أرشفتها بناءً على قيمتها وما إذا كانت لا تزال دقيقة. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن تخزين البيانات يمكن أن يصبح مكلفًا ، فستحتاج إلى المشاركة في هذا الجزء من دورة الحياة بانتظام لتقليل تكلفة تخزين البيانات.

بشكل مفيد ، ستوفر المال من خلال القيام بذلك ، ولكنك ستتأكد أيضًا من أن البيانات التي تحتفظ بها ذات جودة أعلى ولا تزال مهمة لمشاريعك.

2. أوقات استجابة النظام الطويلة

عندما تقوم بإدخال البيانات في نظامك ، فأنت تريد معالجتها بسرعة. عندما تريد تحليل شيء ما أو تريد إنشاء نموذج ، فأنت بحاجة إلى أن تكون البيانات جاهزة للتصدير.

لسوء الحظ ، يمكن أن تحدث أوقات استجابة النظام الطويلة بسبب الطبيعة التوسعية للبيانات على السحابة. ومع ذلك ، قد تكلفك التأخيرات في الوقت الفعلي ، خاصة عندما يحين موعد تقديم تقرير على الفور.

كيف يمكنك حل هذه المشكلة؟

ابدأ بالنظر في كيفية تنظيم بياناتك كخطوة أولى. قد تؤدي إعادة هندسة طريقة تخزين البيانات إلى إبقاء البيانات التي تريدها أقرب إلى السطح ، بحيث يمكنك الحصول عليها بسرعة.

خيار آخر هو البحث عن نظام بيانات مختلف يمكن تحجيمه بما يتجاوز ما يمكن لهذا النظام القيام به. على سبيل المثال ، إذا وصل حل البيانات الحالي الخاص بك إلى حد قابلية التوسع ، فقد تكون شركتك قد تجاوزت حجم هذا البرنامج أو النظام الأساسي.

3. التعامل مع تكامل البيانات وتعقيداتها

واحدة من أكبر المشكلات التي تواجهها الشركات هي أنه لاستخدام البيانات ، يجب أن تكون قادرًا على دمجها. تساعد منصات البيانات الضخمة من خلال القدرة على تخزين كميات كبيرة من البيانات لشركتك. على الرغم من ذلك ، من المهم أن يسهل الوصول إلى هذه البيانات.

هناك طرق مختلفة لتخزين بياناتك. يمكنك استخدام مستودع شامل على السحابة ، على سبيل المثال ، للتأكد من أنه متاح دائمًا في موقع مركزي واحد.

4. توسيع نطاق أنظمة البيانات الضخمة مع كونها فعالة من حيث التكلفة

تعد أنظمة البيانات الضخمة رائعة لأنها غالبًا ما تكون سهلة القياس ، ولكن يجب أن تكون لديك خطط لتتبع البيانات وإعادة تدوير البيانات القديمة.

لهذا السبب يتعين على فريقك تحديد أنواع البيانات التي ستجمعها ، وكيف سيتم تخزينها ، وكيف سيتم استخدامها قبل تنفيذ نظام البيانات.

على سبيل المثال ، قد ترغب في استخدام مستودع في السحابة ، ولكن عند القيام بذلك ، قد يكون من المنطقي أن يكون لديك ملفات باركيه لتخزين مثل البيانات معًا.

إذا لم تكن لديك طريقة لتنظيم بياناتك ، فقد تجد أنه من الصعب جدًا استرداد ما تحتاجه وأنه من الصعب إدارة بياناتك بينما تستمر في إضافة المزيد عندما تنمو شركتك. (كميزة إضافية ، ضع في اعتبارك أن ملفات باركيه بشكل عام لها نسبة أداء إلى تكلفة أكبر من تفريغ CSV).

5. نمو باهظ الثمن بسبب زيادة احتياجات التخزين

مع هذه الوفرة من البيانات ، من السهل توفير أكثر مما أنت عليه الآن بمجرد التحويل إلى حل بيانات قائم على السحابة. تسهل السحابة على الشركات حفظ المزيد من البيانات الدقيقة ، ولكن عند القيام بذلك ، قد تحتاج إلى سعة أكبر بكثير مما خططت له.

ماذا يعني ذلك؟ يعني المزيد من النفقات. يمكن أن تنمو التكاليف بسرعة حيث تدرك شركتك الحاجة إلى مساحة تخزين أكبر للبيانات.

للمساعدة في تجنب ذلك ، تحتاج إلى تنفيذ ضوابط دقيقة على الاستعلامات ، لذلك لا يتم حفظ البيانات غير الضرورية ولكن يتم تخزين البيانات الضرورية الخاصة بك حيث تحتاجها بالضبط.

6. مشكلة في إدارة البيانات

شيء آخر يجب الانتباه إليه هو مشكلة إدارة البيانات. مع نمو تطبيقات البيانات الضخمة ، قد يصبح من الصعب إدارة مشكلات الحوكمة.

أنت بحاجة إلى استخدام قواعد الحوكمة المضمنة من بداية أي عملية بيانات جديدة ، حتى لا تعرقل عن طريق الخطأ نوع الوصول إلى البيانات الذي كنت تبحث عنه.

7. صيانة باهظة الثمن

الصيانة هي أيضًا نفقات يجب أن تضعها في اعتبارك مع البيانات الضخمة. يجب الاحتفاظ بأي نظام يحافظ على بياناتك في حالة جيدة. تحتاج إلى التأكد من أن البنية التحتية سليمة وأن التقنيات ليست قديمة.

إذا وجدت أن التكنولوجيا قديمة ، فقد ترغب في التحديث لأساليب أسرع وأرخص لتخزين البيانات وتحليلها ومعالجتها.

إذا كانت التكاليف مرتفعة ، فقد يكون البحث عن نظام أساسي قائم على السحابة حلاً أفضل ، نظرًا لأنها تميل إلى تقديم خيارات الدفع أولاً بأول. أو ، إذا وجدت أن نظامك لديه الكثير ليقدمه لما تريد القيام به ، فقد يكون الوقت قد حان للرجوع إلى شيء أبسط لتوفير المال.

8. عدم الدقة عند تحليل البيانات

هناك مشكلة أخرى يواجهها بعض الأشخاص وهي تلقي تحليلات غير دقيقة من بياناتهم. عادة ما يكون هناك سببان لذلك:

1. بيانات المصدر رديئة الجودة
2. عيوب النظام

إذا كانت هناك أخطاء أو عيوب ، فيمكنك توقع حدوث نتائج سيئة. تأكد من اختبار النظام الأساسي الخاص بك والتحقق من كل جزء من التطوير لتحديد المشكلات والتأكد من التعامل مع بياناتك بشكل صحيح.

9. أنت تكافح مع الصوامع

هناك مشكلة أخرى قد تواجهها وهي مشكلة الصوامع. تعمل صوامع البيانات على إبطاء الجميع ، لأنها تحد من الوصول إلى بياناتك.

يعد تخزين بياناتك في قواعد بيانات منفصلة هو السبب الأكثر شيوعًا لصوامع البيانات ، لذلك ضع في اعتبارك الترقية إلى نظام أساسي قائم على السحابة مع منطقة تخزين مركزية لبياناتك.

10. بيانات غير محمية وغير مؤمنة

أخيرًا ، تذكر أن بياناتك مهمة وتحتاج إلى تأمين. إذا كان النظام الأساسي الذي قررت استخدامه لا يتمتع بأمان جيد ، فسيكون نظامك مفتوحًا للفيروسات والبرامج الضارة والتسلل الخارجي.

اختتم تحديات البيانات الضخمة

هناك العديد من تحديات البيانات الضخمة التي يمكنك مواجهتها أثناء بناء إستراتيجية البيانات الخاصة بك. من الضروري أن تفكر في طريقة جمع البيانات وتخزينها وإدارتها واستخدامها وحذفها ، حتى تتمكن من تحديث هذه البيانات مع التأكد أيضًا من أنها لا تزال متاحة لمن يحتاجون إليها.

هل ترغب في معرفة المزيد حول كيفية استخدام بياناتك للتوصل إلى أفكار محتوى جديدة؟ اقرأ "كيفية استخدام تحليل البيانات لإنشاء أفكار محتوى جديدة" لمواصلة تنمية شركتك وتحسين علامتك التجارية.