新しいデータ戦略のビッグデータの課題トップ10
公開: 2022-03-23データをどれだけ速く収集できるかは驚くべきことです。 実際、このように豊富なデータにより、ビッグデータはかつてないほど急速に成長しており、業界全体で多くの成功したイノベーションにつながっています。 しかし、ビッグデータの課題とは何か知っていますか？
あなたのような組織は、人工知能を導入する場合でも、機械学習の力を利用する場合でも、成長を続け、あなたの分野の他の組織との競争力を維持するために、これらすべての変化に対応する必要があります。
それはすべて合理的に聞こえますが、収集したすべてのデータを操作することも面倒な場合があります。 収集したデータを使おうとすると、特に確固としたデータ戦略がない場合、企業が課題に直面するのは普通のことです。
アクセスして使用することのメリットは非常に大きいですが、それでもインフラストラクチャと日常業務に統合する機能が必要です。
ビッグデータ戦略を作成するときに遭遇する可能性のあるビッグデータの課題についてもっと知りたいですか？ ここに覚えておくべきいくつかの重要な問題があります。
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ビッグデータの課題トップ10
ビッグデータ戦略を扱うときに遭遇する可能性のある課題は数十あります。 大量のデータを収集することからデータサイロにぶつかることまで、注意すべきことがたくさんあります。
この10の最大の課題の役立つリストをまとめたので、ビジネスで問題が発生した場合に対処する準備をすることができます。 考えられる問題を今すぐ特定することで、将来のビジネスに悪影響を与える可能性のある深刻な問題を回避できます。
1.データ品質の問題を見つけて修正する
データ品質は、プロジェクトのデータを収集するときに覚えておくべき最も重要なことの1つです。 適用されなくなったデータを削除しながら、システムが引き続き有効な正確なデータを収集することを確認する必要があります。
データのライフサイクルは、収集フェーズから始まります。 このフェーズでは、データが適切なソースから適切なタイミングで収集されていることを確認する必要があります。
次に、それが適切な場所に保存され、分析のためにアクセス可能であることを確認する必要があります。
データライフサイクルの第3段階であるメンテナンスは、ユーザーまたは自動プロセスが存在するデータを確認し、適切なチームが必要なときに利用できることを確認できる場合です。 データを検証して、正しい場所に移動する必要があります。
第4に、データ使用量があります。これは、データにアクセスし、目の前の情報に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができる段階です。 前の3つのステップのいずれかにエラーがある場合は、誤ったデータに基づいて決定を下している可能性があることがわかります。
データライフサイクルの第5段階はデータのクリーニングであり、データ品質の問題を見つけて修正するためにも重要です。
この段階では、データの値に応じて、またデータがまだ正確であるかどうかに応じて、データを削除、破棄、パージ、またはアーカイブします。 さらに、データの保存にはコストがかかる可能性があるため、データストレージのコストを抑えるために、ライフサイクルのこの部分に定期的に参加することをお勧めします。
有益なことに、これを行うことでお金を節約できますが、保持するデータがより高品質であり、プロジェクトにとって依然として重要であることも確認できます。
2.長いシステム応答時間
システムにデータを入力するときは、データをすばやく処理する必要があります。 何かを分析したり、フォームを作成したりする場合は、データをエクスポートできるようにする必要があります。
残念ながら、クラウド上のデータは膨大な性質を持っているため、システムの応答時間が長くなる可能性があります。 ただし、特にレポートの期限がすぐに来る場合は、リアルタイムの遅延によってコストがかかる可能性があります。
この問題をどのように修正できますか？
最初のステップとして、データがどのように編成されているかを調べ始めます。 データの保存方法を再設計することで、必要なデータを表面に近づけることができるため、すばやくデータを取得できます。
もう1つのオプションは、このシステムの能力を超えて拡張できる別のデータシステムを探すことです。 たとえば、現在のデータソリューションがスケーラビリティの限界に達した場合、会社がそのソフトウェアまたはプラットフォームを単純に超えてしまった可能性があります。
3.データ統合とその複雑さに対処する
企業が直面する最大の問題の1つは、データを使用するにはデータを統合できる必要があるということです。 ビッグデータプラットフォームは、会社の大量のデータを保存できるようにすることで役立ちます。 ただし、このデータに簡単にアクセスできることが重要です。
データを保存する方法はいくつかあります。 たとえば、クラウド上のキャッチオールリポジトリを使用して、1つの集中管理された場所で常に利用できるようにすることができます。
4.コスト効率を高めながらビッグデータシステムをスケーリングする
ビッグデータシステムは拡張が容易なことが多いため優れていますが、データを追跡し、古いデータを循環させる計画を立てる必要があります。
そのため、データシステムを実装する前に、収集するデータの種類、データの保存方法、およびデータの使用方法をチームで決定する必要があります。
たとえば、クラウドでリポジトリを使用したい場合がありますが、そうする場合は、Parquetファイルを使用して同様のデータを一緒に保存する方が理にかなっています。
データを整理する方法がない場合は、必要なものを取得するのがはるかに難しく、会社が成長するにつれてデータを追加し続けると、データの管理が難しくなる可能性があります。 （追加の利点として、Parquetファイルは一般にCSVダンプよりもパフォーマンスとコストの比率が高いことに注意してください）。
5.ストレージニーズの増加による高額な成長
このように豊富なデータがあるため、クラウドベースのデータソリューションに変換すると、現在よりも簡単に保存できます。 クラウドを使用すると、企業はより詳細なデータを簡単に保存できますが、そうすることで、計画よりもはるかに多くの容量が必要になる可能性があります。
どういう意味ですか？ それはより多くの費用を意味します。 より多くのデータストレージスペースの必要性を企業が認識しているため、コストは急速に増大する可能性があります。
これを回避するには、クエリを細かく制御する必要があります。これにより、不要なデータは保存されませんが、必要なデータは必要な場所に正確に保存されます。
6.データガバナンスの問題
注意すべきもう1つのことは、データガバナンスの問題です。 ビッグデータアプリケーションが成長するにつれて、ガバナンスの問題を管理することが難しくなる可能性があります。
新しいデータプロセスの開始から組み込みのガバナンスルールを使用する必要があるため、探していた種類のデータアクセスを誤って妨げることはありません。
7.高価なメンテナンス
メンテナンスもビッグデータで覚えておかなければならない費用です。 データを維持するシステムはすべて、正常に機能するように維持する必要があります。 インフラストラクチャが健全であり、テクノロジーが古くなっていないことを確認する必要があります。
テクノロジーが古くなっていることに気付いた場合は、データを保存、分析、および処理するためのより高速で安価な方法に更新することをお勧めします。
コストが高い場合は、クラウドベースのプラットフォームを検討する方が良い解決策になる可能性があります。クラウドベースのプラットフォームは従量制のオプションを提供する傾向があるためです。 または、システムがi tでやりたいことを提供するには多すぎることに気付いた場合は、お金を節約するために、より単純なものにダウングレードする時期かもしれません。
8.データ分析時の不正確さ
一部の人々が遭遇する別の問題は、データから不正確な分析を受け取ることです。 通常、これには2つの理由があります。
- 質の悪いソースデータ
- システムの欠陥
エラーや欠陥がある場合は、悪い結果になることが予想されます。 プラットフォームをテストし、開発の各部分を検証して問題を特定し、データが正しく処理されていることを確認してください。
9.サイロに苦しんでいます
遭遇する可能性のあるもう1つの問題は、サイロの問題です。 データサイロは、データへのアクセスを制限するため、全員の速度を低下させます。
データを個別のデータベースに保存することは、データサイロの最も一般的な原因であるため、データ用の集中ストレージ領域を備えたクラウドベースのプラットフォームへのアップグレードを検討してください。
10.保護されていない、保護されていないデータ
最後に、データは重要であり、保護する必要があることを忘れないでください。 使用することを決定したプラットフォームのセキュリティが十分でない場合、システムはウイルス、マルウェア、および外部からの侵入にさらされます。
ビッグデータの課題のまとめ
データ戦略を構築するときに遭遇する可能性のあるビッグデータの課題はたくさんあります。 データの収集、保存、管理、使用、削除の方法を検討する必要があります。そうすれば、データを必要とする人が引き続き利用できるようにしながら、そのデータを最新の状態に保つことができます。
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