10 Tantangan Big Data Teratas untuk Strategi Data Baru

Sungguh menakjubkan betapa cepatnya data sekarang dapat dikumpulkan. Faktanya, dengan banyaknya data, data besar tumbuh lebih cepat dari sebelumnya dan menghasilkan banyak inovasi yang sukses di berbagai industri. Tapi, tahukah Anda apa itu Big Data Challenges?

Organisasi seperti Anda harus mengikuti semua perubahan ini, baik itu memperkenalkan kecerdasan buatan atau memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin, untuk terus tumbuh dan tetap kompetitif dengan orang lain di bidang Anda.

Meskipun kedengarannya masuk akal, bekerja dengan semua data yang Anda kumpulkan juga bisa merepotkan . Adalah normal bagi perusahaan untuk mengalami tantangan ketika mencoba menggunakan data yang telah mereka kumpulkan, terutama jika mereka tidak memiliki strategi data yang solid.

Manfaat mengakses dan menggunakannya sangat besar, tetapi Anda tetap harus memiliki infrastruktur dan kemampuan untuk mengintegrasikannya ke dalam pekerjaan sehari-hari Anda.

Apakah Anda ingin tahu lebih banyak tentang tantangan big data yang mungkin Anda hadapi saat membuat strategi big data? Berikut adalah beberapa masalah penting yang perlu diingat.

10 Tantangan Data Besar Teratas

Ada lusinan tantangan yang dapat Anda hadapi saat bekerja dengan strategi data besar . Dari mengumpulkan terlalu banyak data hingga menjalankan silo data, Anda memiliki banyak hal yang harus diwaspadai.

Kami telah mengumpulkan daftar 10 tantangan terbesar yang bermanfaat ini, sehingga Anda dapat bersiap untuk menanganinya jika itu menjadi masalah bagi bisnis Anda. Dengan mengidentifikasi kemungkinan masalah sekarang, Anda dapat menghindari masalah serius yang dapat berdampak negatif pada bisnis Anda di masa depan.

1. Menemukan dan memperbaiki masalah kualitas data

Kualitas data adalah salah satu hal terpenting yang perlu diingat saat Anda mengumpulkan data untuk proyek Anda. Anda ingin memastikan sistem Anda mengumpulkan data akurat yang masih valid saat menghapus data yang tidak lagi berlaku.

Siklus hidup data Anda dimulai dengan fase pengumpulan. Selama fase ini, Anda ingin mengetahui bahwa data Anda dikumpulkan dari sumber yang benar pada waktu yang tepat.

Selanjutnya, Anda perlu memastikan bahwa itu disimpan di tempat yang tepat dan dapat diakses untuk analisis.

Pemeliharaan, tahap ketiga dari siklus hidup data , adalah saat Anda atau proses otomatis Anda dapat meninjau data yang ada dan memastikan bahwa data tersebut tersedia untuk tim yang tepat saat mereka membutuhkannya. Anda harus memvalidasi data dan memindahkannya ke lokasi yang benar.

Keempat, Anda memiliki penggunaan data, yang merupakan tahap di mana Anda dapat mengakses data dan membuat keputusan berdasarkan informasi di depan Anda. Anda dapat melihat bahwa jika salah satu dari tiga langkah sebelumnya memiliki kesalahan, Anda dapat membuat keputusan berdasarkan data yang salah.

Tahap kelima dari siklus hidup data adalah pembersihan data , dan ini juga penting untuk menemukan dan memperbaiki masalah kualitas data.

Selama tahap ini, Anda akan menghapus, menghancurkan, membersihkan, atau mengarsipkan data tergantung pada nilainya dan apakah masih akurat. Selain itu, karena menyimpan data bisa menjadi mahal, Anda pasti ingin mengambil bagian dalam siklus hidup ini secara teratur untuk menekan biaya penyimpanan data.

Secara menguntungkan, Anda akan menghemat uang dengan melakukan ini, tetapi Anda juga akan yakin bahwa data yang Anda simpan memiliki kualitas yang lebih tinggi dan tetap penting untuk proyek Anda.

2. Waktu respons sistem yang lama

Ketika Anda memasukkan data ke dalam sistem Anda, Anda ingin itu diproses dengan cepat. Saat Anda ingin sesuatu dianalisis atau ingin membuat formulir, Anda memerlukan data untuk siap diekspor.

Sayangnya, waktu respons sistem yang lama dapat terjadi karena sifat data yang ekspansif di cloud. Namun, penundaan waktu nyata dapat merugikan Anda, terutama ketika laporan harus segera jatuh tempo.

Bagaimana Anda bisa memperbaiki masalah ini?

Mulailah melihat bagaimana data Anda diatur sebagai langkah pertama. Merekayasa ulang cara data disimpan dapat membuat data yang Anda inginkan lebih dekat ke permukaan, sehingga Anda dapat mengambilnya dengan cepat.

Pilihan lainnya adalah mencari sistem data berbeda yang dapat diskalakan melebihi kemampuannya. Misalnya, jika solusi data Anda saat ini telah mencapai batas skalabilitasnya, mungkin saja perusahaan Anda telah melampaui perangkat lunak atau platform tersebut.

3. Menangani integrasi data dan kompleksitasnya

Salah satu masalah terbesar yang dihadapi perusahaan adalah bahwa untuk menggunakan data Anda harus dapat mengintegrasikannya. Platform data besar membantu dengan dapat menyimpan data dalam jumlah besar untuk perusahaan Anda. Namun, penting bahwa data ini mudah diakses.

Ada berbagai cara untuk menyimpan data Anda. Anda dapat menggunakan repositori penampung-semua di cloud, misalnya, untuk memastikannya selalu tersedia di satu lokasi terpusat.

4. Menskalakan sistem data besar sekaligus hemat biaya

Sistem data besar sangat bagus karena seringkali mudah untuk diskalakan, tetapi Anda harus memiliki rencana untuk melacak data dan mengeluarkan data lama.

Itulah mengapa tim Anda harus menentukan jenis data yang akan Anda kumpulkan , cara penyimpanannya, dan cara penggunaannya sebelum menerapkan sistem data.

Misalnya, Anda mungkin ingin menggunakan repositori di cloud, tetapi saat melakukannya, akan lebih masuk akal jika file Parket disimpan bersama-sama.

Jika Anda tidak memiliki metode untuk mengatur data Anda, Anda mungkin menemukan bahwa lebih sulit untuk mengambil apa yang Anda butuhkan dan lebih sulit untuk mengelola data Anda saat Anda terus menambahkan lebih banyak ketika perusahaan Anda tumbuh. (Sebagai manfaat tambahan, perlu diingat bahwa file Parket umumnya memiliki rasio kinerja-terhadap-biaya yang lebih besar daripada dump CSV).

5. Pertumbuhan yang mahal karena kebutuhan penyimpanan yang meningkat

Dengan data yang begitu melimpah, sangat mudah untuk menyimpan lebih banyak dari yang Anda miliki sekarang setelah Anda mengonversi ke solusi data berbasis cloud. Cloud memudahkan perusahaan untuk menyimpan lebih banyak data granular, tetapi dalam melakukannya, mereka mungkin memerlukan kapasitas yang jauh lebih besar daripada yang direncanakan.

Apa artinya? Itu berarti lebih banyak pengeluaran. Biaya dapat meningkat dengan cepat saat perusahaan Anda menyadari kebutuhan akan lebih banyak ruang penyimpanan data.

Untuk membantu menghindari hal ini, Anda perlu menerapkan kontrol yang baik atas kueri, sehingga data yang tidak perlu tidak disimpan tetapi data yang diperlukan disimpan tepat di tempat yang Anda butuhkan.

6. Masalah dengan tata kelola data

Hal lain yang harus diperhatikan adalah masalah dengan tata kelola data. Seiring pertumbuhan aplikasi data besar Anda, mengelola masalah tata kelola menjadi lebih sulit.

Anda perlu menggunakan aturan tata kelola bawaan sejak awal proses data baru, sehingga Anda tidak secara tidak sengaja menghalangi jenis akses data yang Anda cari.

7. Perawatan mahal

Pemeliharaan juga merupakan biaya yang harus Anda ingat dengan data besar. Sistem apa pun yang memelihara data Anda harus dijaga agar tetap berfungsi. Anda harus yakin bahwa infrastrukturnya baik dan teknologinya tidak ketinggalan zaman.

Jika Anda menemukan bahwa teknologinya sudah usang, Anda mungkin ingin memperbarui ke metode penyimpanan, analisis, dan pemrosesan data Anda yang lebih cepat dan lebih murah.

Jika biayanya tinggi, melihat ke platform berbasis cloud mungkin merupakan solusi yang lebih baik, karena mereka cenderung menawarkan opsi bayar sesuai pemakaian. Atau, jika Anda menemukan bahwa sistem Anda memiliki terlalu banyak hal untuk ditawarkan untuk apa yang ingin Anda lakukan dengannya , mungkin sudah waktunya untuk menurunkan versi ke sesuatu yang lebih sederhana untuk menghemat uang.

8. Ketidakakuratan saat menganalisis data

Masalah lain yang dihadapi beberapa orang adalah menerima analisis yang tidak akurat dari data mereka. Biasanya ada dua alasan untuk ini:

1. Sumber data berkualitas buruk
2. Cacat sistem

Jika ada kesalahan atau cacat, Anda dapat mengharapkan hasil yang buruk. Pastikan untuk menguji platform Anda dan memverifikasi setiap bagian dari pengembangan untuk mengidentifikasi masalah dan memastikan data Anda ditangani dengan benar.

9. Anda sedang berjuang dengan silo

Masalah lain yang mungkin Anda alami adalah masalah dengan silo. Data silo memperlambat semua orang, karena mereka membatasi akses ke data Anda.

Menyimpan data Anda di database terpisah adalah penyebab paling umum dari silo data, jadi pertimbangkan untuk meningkatkan ke platform berbasis cloud dengan area penyimpanan terpusat untuk data Anda.

10. Data tidak terlindungi dan tidak aman

Terakhir, ingatlah bahwa data Anda penting dan perlu diamankan. Jika platform yang Anda putuskan untuk digunakan tidak memiliki keamanan yang baik, sistem Anda akan terbuka terhadap virus, malware, dan penyusupan eksternal.

Selesaikan Tantangan Big Data

Ada banyak tantangan data besar yang dapat Anda hadapi saat Anda membangun strategi data Anda. Penting bagi Anda untuk memikirkan cara Anda mengumpulkan, menyimpan, mengelola, menggunakan, dan menghapus data, sehingga Anda dapat terus memperbarui data sambil juga memastikan bahwa data itu masih tersedia bagi mereka yang membutuhkannya.

Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana Anda dapat menggunakan data Anda untuk menghasilkan ide konten baru? Baca “Cara Menggunakan Analisis Data untuk Menghasilkan Ide Konten Baru” untuk terus mengembangkan perusahaan Anda dan meningkatkan merek Anda.