새로운 데이터 전략을 위한 10가지 빅 데이터 과제

이제 데이터가 얼마나 빨리 수집될 수 있는지 놀랍습니다. 실제로 이러한 풍부한 데이터로 인해 빅 데이터는 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있으며 산업 전반에 걸쳐 많은 성공적인 혁신을 이끌고 있습니다. 하지만 빅 데이터 과제가 무엇인지 아십니까?

귀사와 같은 조직은 인공 지능을 도입하든 기계 학습의 힘을 활용하든 이러한 모든 변화에 따라 계속 성장하고 해당 분야의 다른 기업과 경쟁력을 유지해야 합니다.

모든 것이 합리적으로 들리지만 수집한 모든 데이터로 작업하는 것도 번거로울 수 있습니다 . 회사가 수집한 데이터를 사용하려고 할 때 특히 견고한 데이터 전략이 없는 경우 문제에 부딪치는 것은 정상입니다.

액세스 및 사용의 이점은 엄청나지만 이를 일상 업무에 통합할 수 있는 인프라와 능력이 여전히 필요합니다.

빅 데이터 전략을 세울 때 직면할 수 있는 빅 데이터 문제 에 대해 더 알고 싶으십니까? 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 중요한 문제입니다.

10 대 빅 데이터 과제

빅 데이터 전략 으로 작업할 때 직면할 수 있는 수십 가지 문제가 있습니다. 너무 많은 데이터를 수집하는 것부터 데이터 사일로에 빠지는 것까지 주의해야 할 사항이 많습니다.

가장 큰 도전과제 10가지에 대한 유용한 목록을 정리하여 이러한 문제가 비즈니스에 문제가 될 경우 대처할 수 있도록 준비했습니다. 가능한 문제를 지금 식별하면 미래에 비즈니스에 부정적인 영향을 줄 수 있는 심각한 문제를 피할 수 있습니다.

1. 데이터 품질 문제 발견 및 수정

데이터 품질 은 프로젝트에 대한 데이터를 수집할 때 염두에 두어야 할 가장 중요한 사항 중 하나입니다. 시스템이 더 이상 적용되지 않는 데이터를 제거하는 동안 여전히 유효한 정확한 데이터를 수집하기를 원합니다.

데이터 수명 주기는 수집 단계에서 시작됩니다. 이 단계에서 데이터가 적시에 올바른 소스에서 수집되고 있는지 알고 싶을 것입니다.

다음으로, 올바른 위치에 저장되어 있고 분석을 위해 액세스할 수 있는지 확인해야 합니다.

데이터 수명 주기 의 세 번째 단계인 유지 관리는 귀하 또는 귀하의 자동화된 프로세스가 존재하는 데이터를 검토하고 필요할 때 적절한 팀에서 사용할 수 있는지 확인하는 단계입니다. 데이터의 유효성을 검사하고 올바른 위치로 이동해야 합니다.

넷째, 데이터 사용이 있습니다. 이 단계는 데이터에 액세스하고 눈앞에 있는 정보를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 단계입니다. 앞의 세 단계 중 하나에 오류가 있는 경우 잘못된 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있음을 알 수 있습니다.

데이터 수명 주기의 다섯 번째 단계는 데이터 정리 이며 데이터 품질 문제를 찾고 수정하는 데에도 중요합니다.

이 단계에서 데이터의 값과 여전히 정확한지 여부에 따라 데이터를 삭제, 파괴, 제거 또는 보관합니다. 또한 데이터를 저장하는 데 비용이 많이 들 수 있으므로 데이터 저장 비용을 줄이기 위해 수명 주기의 이 부분에 정기적으로 참여하는 것이 좋습니다.

이렇게 하면 비용을 절약할 수 있다는 이점이 있지만, 유지하는 데이터의 품질이 더 높고 프로젝트에 여전히 중요하다는 것도 확신할 수 있습니다.

2. 긴 시스템 응답 시간

시스템에 데이터를 입력할 때 빠르게 처리되기를 원합니다. 분석을 원하거나 양식을 작성하려면 내보낼 데이터가 필요합니다.

불행히도 클라우드에 있는 데이터의 광대한 특성으로 인해 시스템 응답 시간이 길어질 수 있습니다. 그러나 실시간 지연으로 인해 비용이 발생할 수 있습니다. 특히 보고서가 즉시 제출되어야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다.

이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까?

첫 번째 단계로 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 살펴보십시오. 데이터가 저장되는 방식을 재설계 하면 원하는 데이터를 표면에 더 가깝게 유지할 수 있으므로 빠르게 가져올 수 있습니다.

또 다른 옵션은 이 시스템이 할 수 있는 것 이상으로 확장할 수 있는 다른 데이터 시스템을 찾는 것입니다. 예를 들어, 현재 데이터 솔루션이 확장성 한계에 도달했다면 회사가 단순히 해당 소프트웨어나 플랫폼을 넘어섰기 때문일 수 있습니다.

3. 데이터 통합 ​​및 그 복잡성 다루기

기업이 직면하는 가장 큰 문제 중 하나는 데이터를 사용하려면 데이터를 통합할 수 있어야 한다는 것입니다. 빅 데이터 플랫폼은 회사를 위해 많은 양의 데이터를 저장할 수 있어 도움이 됩니다. 그러나 이 데이터에 쉽게 액세스할 수 있다는 것이 중요합니다.

데이터를 저장하는 방법은 다양합니다. 예를 들어 클라우드에서 포괄 리포지토리를 사용하여 중앙 집중식 한 위치에서 항상 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

4. 비용 효율적이면서 빅 데이터 시스템 확장

빅 데이터 시스템은 확장하기 쉽기 때문에 훌륭하지만 데이터를 추적하고 오래된 데이터를 순환시키기 위한 계획을 세워야 합니다.

그렇기 때문에 팀은 데이터 시스템을 구현하기 전에 수집할 데이터 유형, 저장 방법 및 사용 방법을 결정 해야 합니다.

예를 들어 클라우드에서 리포지토리를 사용하고 싶을 수 있지만 그렇게 할 때 Parquet 파일을 사용하여 유사한 데이터를 함께 저장하는 것이 더 합리적일 수 있습니다.

데이터를 구성할 방법이 없는 경우 회사가 성장함에 따라 계속 추가하면서 필요한 데이터를 검색하는 것이 훨씬 더 어렵고 데이터를 관리하기 가 더 어렵다는 것을 알 수 있습니다. (추가적인 이점으로 Parquet 파일은 일반적으로 CSV 덤프보다 성능 대 비용 비율이 더 큽니다.)

5. 증가된 스토리지 요구로 인한 고가의 성장

이러한 풍부한 데이터를 통해 클라우드 기반 데이터 솔루션으로 변환하면 지금보다 더 많이 절약하기 쉽습니다. 클라우드를 통해 기업은 보다 세분화된 데이터를 쉽게 저장할 수 있지만 그렇게 하려면 계획했던 것보다 훨씬 더 많은 용량이 필요할 수 있습니다.

그게 무슨 뜻이야? 비용이 더 많이 든다는 뜻입니다. 회사에서 더 많은 데이터 저장 공간에 대한 필요성을 인식하면 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다.

이를 방지하려면 쿼리에 대한 세부 제어를 구현해야 하므로 불필요한 데이터는 저장되지 않지만 필요한 데이터는 필요한 위치에 정확히 저장됩니다.

6. 데이터 거버넌스 문제

주의해야 할 또 다른 사항은 데이터 거버넌스 문제입니다. 빅 데이터 애플리케이션이 성장함에 따라 거버넌스 문제를 관리하기가 더 어려워질 수 있습니다.

새로운 데이터 프로세스를 시작할 때부터 기본 제공 거버넌스 규칙을 사용해야 하므로 찾고 있던 종류의 데이터 액세스를 실수로 방해하지 않습니다.

7. 비싼 유지보수

유지 관리도 빅 데이터를 염두에 두어야 하는 비용입니다. 데이터를 유지 관리하는 모든 시스템은 정상적으로 작동해야 합니다. 인프라가 건전하고 기술이 시대에 뒤떨어지지 않았는지 확인해야 합니다.

기술이 구식인 경우 데이터를 더 빠르고 저렴하게 저장, 분석 및 처리하는 방법으로 업데이트할 수 있습니다.

비용이 높은 경우 종량제 옵션을 제공하는 경향이 있으므로 클라우드 기반 플랫폼을 찾는 것이 더 나은 솔루션일 수 있습니다. 또는 시스템이 IT로 수행하려는 작업에 비해 너무 많다는 것을 알게 되면 비용을 절약하기 위해 더 간단한 것으로 다운그레이드해야 할 때일 수 있습니다.

8. 데이터 분석 시의 부정확성

일부 사람들이 겪는 또 다른 문제는 데이터에서 부정확한 분석을 받는 것입니다. 여기에는 일반적으로 두 가지 이유가 있습니다.

1. 품질이 낮은 소스 데이터
2. 시스템 결함

오류나 결함이 있는 경우 좋지 않은 결과를 기대할 수 있습니다. 플랫폼을 테스트 하고 개발의 각 부분을 확인하여 문제를 식별하고 데이터가 올바르게 처리되는지 확인하십시오.

9. 당신은 사일로와 씨름하고 있다

또 다른 문제는 사일로 문제입니다. 데이터 사일로는 데이터에 대한 액세스를 제한하기 때문에 모든 사람의 속도를 늦춥니다.

별도의 데이터베이스에 데이터를 저장하는 것이 데이터 사일로의 가장 일반적인 원인이므로 데이터를 위한 중앙 집중식 저장 영역이 있는 클라우드 기반 플랫폼으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

10. 보호되지 않은, 보안되지 않은 데이터

마지막으로, 귀하의 데이터는 중요하며 보안이 필요하다는 점을 기억하십시오. 사용하기로 결정한 플랫폼의 보안이 좋지 않으면 시스템이 바이러스, 맬웨어 및 외부 침입에 노출될 것입니다.

빅 데이터 과제 마무리

데이터 전략을 구축할 때 직면할 수 있는 많은 빅 데이터 문제가 있습니다. 데이터를 수집, 저장, 관리, 사용 및 삭제하는 방법에 대해 생각하는 것이 필요하므로 해당 데이터를 최신 상태로 유지하면서 필요한 사람이 계속 사용할 수 있습니다.

데이터를 사용하여 새로운 콘텐츠 아이디어를 도출하는 방법에 대해 자세히 알고 싶으십니까? 계속해서 회사를 성장시키고 브랜드를 개선하려면 "데이터 분석을 사용하여 새로운 콘텐츠 아이디어를 생성하는 방법"을 읽으십시오.