Top 10 Big Data-Herausforderungen für neue Datenstrategien

Es ist erstaunlich, wie schnell Daten jetzt gesammelt werden können. Tatsächlich wächst Big Data bei einer solchen Fülle von Daten schneller als je zuvor und führt zu vielen erfolgreichen Innovationen in allen Branchen. Aber wissen Sie, was die Herausforderungen von Big Data sind?

Organisationen wie Ihre müssen mit all diesen Veränderungen Schritt halten, ob sie nun künstliche Intelligenz einführen oder die Leistungsfähigkeit des maschinellen Lernens nutzen, um weiter zu wachsen und mit anderen in Ihrem Bereich wettbewerbsfähig zu bleiben.

Auch wenn das alles vernünftig klingt, kann die Arbeit mit all den gesammelten Daten auch mühsam sein . Es ist normal, dass Unternehmen beim Versuch, die gesammelten Daten zu verwenden, auf Herausforderungen stoßen, insbesondere wenn sie keine solide Datenstrategie haben.

Die Vorteile des Zugriffs und der Nutzung sind enorm, aber Sie müssen dennoch über die Infrastruktur und die Fähigkeit verfügen, sie in Ihre tägliche Arbeit zu integrieren.

Möchten Sie mehr über die Big-Data-Herausforderungen erfahren, auf die Sie bei der Erstellung Ihrer Big-Data-Strategie stoßen können? Hier sind einige wichtige Punkte, die Sie beachten sollten.

Die 10 größten Big-Data-Herausforderungen

Es gibt Dutzende von Herausforderungen, auf die Sie stoßen könnten, wenn Sie mit Big-Data-Strategien arbeiten. Von der Erfassung zu vieler Daten bis hin zum Auflaufen auf Datensilos müssen Sie auf vieles achten.

Wir haben diese hilfreiche Liste mit 10 der größten Herausforderungen zusammengestellt, damit Sie sich darauf vorbereiten können, sie zu bewältigen, wenn sie zu einem Problem für Ihr Unternehmen werden. Indem Sie die möglichen Probleme jetzt identifizieren, können Sie schwerwiegende Probleme vermeiden, die sich in Zukunft negativ auf Ihr Unternehmen auswirken könnten.

1. Finden und Beheben von Datenqualitätsproblemen

Die Datenqualität ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie beim Sammeln von Daten für Ihre Projekte beachten sollten. Sie möchten sicher sein, dass Ihr System genaue Daten erfasst, die noch gültig sind, während Daten entfernt werden, die nicht mehr gültig sind.

Ihr Datenlebenszyklus beginnt mit der Erfassungsphase. In dieser Phase möchten Sie sicher sein, dass Ihre Daten zur richtigen Zeit aus den richtigen Quellen erfasst werden.

Als nächstes müssen Sie sicherstellen, dass es am richtigen Ort gespeichert und für die Analyse zugänglich ist.

Die Wartung, die dritte Phase des Datenlebenszyklus , besteht darin, dass Sie oder Ihre automatisierten Prozesse die vorhandenen Daten überprüfen und sicherstellen können, dass sie den richtigen Teams zur Verfügung stehen, wenn sie sie benötigen. Sie müssen die Daten validieren und an den richtigen Speicherort verschieben.

Viertens haben Sie die Datennutzung, in der Sie auf Daten zugreifen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Ihnen vorliegenden Informationen treffen können. Sie können sehen, dass Sie Entscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Daten treffen könnten, wenn einer der vorherigen drei Schritte Fehler enthält.

Die fünfte Phase des Datenlebenszyklus ist die Datenbereinigung , die auch wichtig ist, um Probleme mit der Datenqualität zu finden und zu beheben.

In dieser Phase löschen, vernichten, bereinigen oder archivieren Sie Daten je nach Wert und Genauigkeit. Da das Speichern von Daten teuer werden kann, sollten Sie außerdem regelmäßig an diesem Teil des Lebenszyklus teilnehmen, um die Kosten für die Datenspeicherung niedrig zu halten.

Vorteilhafterweise sparen Sie dadurch Geld, aber Sie haben auch die Gewissheit, dass die Daten, die Sie aufbewahren, von höherer Qualität und dennoch wichtig für Ihre Projekte sind.

2. Lange Reaktionszeiten des Systems

Wenn Sie Daten in Ihr System eingeben, möchten Sie, dass diese schnell verarbeitet werden. Wenn Sie etwas analysieren lassen oder ein Formular erstellen möchten, müssen die Daten exportfähig sein.

Leider können aufgrund der umfangreichen Datenmenge in der Cloud lange Systemreaktionszeiten auftreten. Verzögerungen in Echtzeit können Sie jedoch kosten, insbesondere wenn ein Bericht sofort fällig ist.

Wie können Sie dieses Problem beheben?

Beginnen Sie in einem ersten Schritt damit, sich mit der Organisation Ihrer Daten zu befassen. Eine Neugestaltung der Art und Weise, wie Daten gespeichert werden , könnte die gewünschten Daten näher an der Oberfläche halten, sodass Sie sie schnell abrufen können.

Eine andere Möglichkeit besteht darin, nach einem anderen Datensystem zu suchen, das über die Möglichkeiten dieses Systems hinaus skaliert werden kann. Wenn Ihre aktuelle Datenlösung beispielsweise ihre Skalierbarkeitsgrenze erreicht hat, kann es sein, dass Ihr Unternehmen dieser Software oder Plattform einfach entwachsen ist.

3. Umgang mit Datenintegration und ihrer Komplexität

Eines der größten Probleme, auf das Unternehmen stoßen, ist, dass man Daten integrieren kann, um sie nutzen zu können. Big-Data-Plattformen helfen, indem sie große Datenmengen für Ihr Unternehmen speichern können. Es ist jedoch wichtig, dass diese Daten leicht zugänglich sind.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Ihre Daten zu speichern. Sie könnten beispielsweise ein Catch-All-Repository in der Cloud verwenden, um sicherzustellen, dass es immer an einem zentralen Ort verfügbar ist.

4. Skalierung von Big-Data-Systemen bei gleichzeitiger Kosteneffizienz

Big-Data-Systeme sind großartig, weil sie oft einfach zu skalieren sind, aber Sie müssen Ihre Pläne haben, um die Daten im Auge zu behalten und alte Daten herauszufiltern.

Aus diesem Grund muss Ihr Team vor der Implementierung eines Datensystems festlegen, welche Arten von Daten Sie sammeln , wie sie gespeichert und wie sie verwendet werden.

Beispielsweise möchten Sie möglicherweise ein Repository in der Cloud verwenden, aber wenn Sie dies tun, kann es sinnvoller sein, Parquet-Dateien zu haben, um ähnliche Daten zusammen zu speichern.

Wenn Sie keine Methode zum Organisieren Ihrer Daten haben, könnten Sie feststellen, dass es viel schwieriger ist, die benötigten Daten abzurufen, und dass es schwieriger ist , Ihre Daten zu verwalten, wenn Sie immer mehr hinzufügen, wenn Ihr Unternehmen wächst. (Beachten Sie als zusätzlichen Vorteil, dass Parquet-Dateien im Allgemeinen ein besseres Verhältnis von Leistung zu Kosten aufweisen als CSV-Dumps).

5. Teures Wachstum aufgrund erhöhten Speicherbedarfs

Bei einer solchen Fülle von Daten ist es einfach, mehr zu sparen, als Sie jetzt haben, wenn Sie zu einer Cloud-basierten Datenlösung wechseln. Die Cloud macht es Unternehmen leicht, detailliertere Daten zu speichern, aber dabei benötigen sie möglicherweise viel mehr Kapazität als geplant.

Was bedeutet das? Es bedeutet mehr Ausgaben. Die Kosten können schnell steigen, wenn Ihr Unternehmen den Bedarf an mehr Datenspeicherplatz erkennt.

Um dies zu vermeiden, müssen Sie genaue Kontrollen für Abfragen implementieren, damit keine unnötigen Daten gespeichert werden, sondern Ihre erforderlichen Daten genau dort gespeichert werden, wo Sie sie benötigen.

6. Probleme mit der Datenverwaltung

Eine andere Sache, auf die Sie achten sollten, sind Probleme mit der Datenverwaltung. Wenn Ihre Big-Data-Anwendungen wachsen, kann es schwieriger werden, Governance-Probleme zu bewältigen.

Sie müssen integrierte Governance-Regeln von Anfang an bei jedem neuen Datenprozess verwenden, damit Sie nicht versehentlich die Art des Datenzugriffs behindern, nach der Sie gesucht haben.

7. Teure Wartung

Auch die Wartung ist ein Aufwand, den man bei Big Data im Auge behalten muss. Jedes System, das Ihre Daten verwaltet, muss funktionsfähig gehalten werden. Sie müssen sicher sein, dass die Infrastruktur solide und die Technologien nicht veraltet sind.

Wenn Sie feststellen, dass die Technologie veraltet ist, möchten Sie möglicherweise auf schnellere, kostengünstigere Methoden zum Speichern, Analysieren und Verarbeiten Ihrer Daten umsteigen.

Wenn die Kosten hoch sind, kann die Suche nach einer Cloud-basierten Plattform die bessere Lösung sein, da sie in der Regel Pay-as-you-go-Optionen anbieten. Oder wenn Sie feststellen, dass Ihr System zu viel zu bieten hat für das, was Sie damit machen möchten , ist es vielleicht an der Zeit, auf etwas Einfacheres herunterzurüsten, um Geld zu sparen.

8. Ungenauigkeiten bei der Datenanalyse

Ein weiteres Problem, auf das manche Menschen stoßen, sind ungenaue Analysen ihrer Daten. Dafür gibt es normalerweise zwei Gründe:

1. Quelldaten von schlechter Qualität
2. Systemfehler

Bei Fehlern oder Mängeln ist mit schlechten Ergebnissen zu rechnen. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Plattform testen und jeden Teil der Entwicklung überprüfen, um Probleme zu identifizieren und sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt verarbeitet werden.

9. Du kämpfst mit Silos

Ein weiteres Problem, auf das Sie stoßen können, sind Probleme mit Silos. Datensilos bremsen alle aus, weil sie den Zugriff auf Ihre Daten einschränken.

Das Speichern Ihrer Daten in separaten Datenbanken ist die häufigste Ursache für Datensilos. Erwägen Sie daher ein Upgrade auf eine Cloud-basierte Plattform mit einem zentralen Speicherbereich für Ihre Daten.

10. Ungeschützte, ungesicherte Daten

Denken Sie schließlich daran, dass Ihre Daten wichtig sind und gesichert werden müssen. Wenn die Plattform, für die Sie sich entschieden haben, keine gute Sicherheit bietet, ist Ihr System anfällig für Viren, Malware und externe Infiltration.

Machen Sie sich bereit für Big Data-Herausforderungen

Es gibt viele Big-Data-Herausforderungen, auf die Sie beim Aufbau Ihrer Datenstrategie stoßen können. Sie müssen darüber nachdenken, wie Sie Daten erfassen, speichern, verwalten, verwenden und löschen, damit Sie diese Daten auf dem neuesten Stand halten und gleichzeitig sicherstellen können, dass sie weiterhin für diejenigen verfügbar sind, die sie benötigen.

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