10 najważniejszych wyzwań związanych z Big Data dla nowych strategii dotyczących danych

To niesamowite, jak szybko można teraz zbierać dane. W rzeczywistości, przy tak dużej ilości danych, duże zbiory danych rozwijają się szybciej niż kiedykolwiek i prowadzą do wielu udanych innowacji w różnych branżach. Ale czy wiesz, jakie są wyzwania związane z Big Data?

Organizacje takie jak Twoja muszą nadążyć za wszystkimi tymi zmianami, niezależnie od tego, czy wprowadzają sztuczną inteligencję, czy wykorzystują moc uczenia maszynowego, aby dalej się rozwijać i pozostać konkurencyjnym w stosunku do innych w swojej branży.

Chociaż brzmi to rozsądnie, praca ze wszystkimi gromadzonymi danymi może być również kłopotliwa . To normalne, że firmy napotykają wyzwania podczas próby wykorzystania zebranych danych, zwłaszcza jeśli nie mają solidnej strategii dotyczącej danych.

Korzyści z dostępu do niego i korzystania z niego są ogromne, ale nadal musisz mieć infrastrukturę i możliwość zintegrowania go z codzienną pracą.

Czy chcesz dowiedzieć się więcej o wyzwaniach związanych z big data , które możesz napotkać podczas tworzenia strategii big data? Oto kilka ważnych kwestii, o których należy pamiętać.

10 najważniejszych wyzwań związanych z Big Data

Istnieją dziesiątki wyzwań, które możesz napotkać podczas pracy ze strategiami Big Data . Od zbierania zbyt dużej ilości danych po wpadanie do silosów danych, masz na co zwracać uwagę.

Przygotowaliśmy tę przydatną listę 10 największych wyzwań, dzięki czemu możesz przygotować się do radzenia sobie z nimi, jeśli staną się problemem dla Twojej firmy. Identyfikując możliwe problemy teraz, możesz uniknąć poważnych problemów, które mogą negatywnie wpłynąć na Twoją firmę w przyszłości.

1. Znajdowanie i rozwiązywanie problemów z jakością danych

Jakość danych to jedna z najważniejszych rzeczy, o których należy pamiętać podczas zbierania danych do projektów. Chcesz mieć pewność, że Twój system zbiera dokładne dane, które są nadal ważne, jednocześnie usuwając dane, które nie mają już zastosowania.

Cykl życia danych zaczyna się od fazy zbierania. Na tym etapie będziesz chciał wiedzieć, że Twoje dane są zbierane z właściwych źródeł we właściwym czasie.

Następnie musisz mieć pewność, że jest przechowywany we właściwym miejscu i jest dostępny do analizy.

Konserwacja, trzeci etap cyklu życia danych , polega na tym, że Ty lub Twoje zautomatyzowane procesy możecie przejrzeć obecne dane i upewnić się, że są one dostępne dla właściwych zespołów, gdy ich potrzebują. Musisz zweryfikować dane i przenieść je we właściwe miejsce.

Po czwarte, korzystasz z danych, co jest etapem, na którym możesz uzyskać dostęp do danych i podejmować świadome decyzje na podstawie informacji, które masz przed sobą. Możesz zobaczyć, że jeśli którykolwiek z poprzednich trzech kroków zawiera błędy, możesz podejmować decyzje na podstawie błędnych danych.

Piątym etapem cyklu życia danych jest czyszczenie danych , który jest również ważny przy znajdowaniu i rozwiązywaniu problemów z jakością danych.

Na tym etapie usuniesz, zniszczysz, wyczyścisz lub zarchiwizujesz dane w zależności od ich wartości i tego, czy nadal są dokładne. Ponadto, ponieważ przechowywanie danych może być drogie, warto regularnie brać udział w tej części cyklu życia, aby obniżyć koszty przechowywania danych.

W ten sposób zaoszczędzisz pieniądze, ale będziesz mieć również pewność, że dane, które przechowujesz, są wyższej jakości i nadal są ważne dla Twoich projektów.

2. Długie czasy reakcji systemu

Gdy wprowadzasz dane do swojego systemu, chcesz, aby były one szybko przetwarzane. Jeśli chcesz coś przeanalizować lub sporządzić formularz, potrzebujesz danych, aby były gotowe do eksportu.

Niestety, ze względu na ekspansywny charakter danych w chmurze mogą wystąpić długie czasy odpowiedzi systemu. Opóźnienia w czasie rzeczywistym mogą Cię jednak kosztować, zwłaszcza gdy termin zgłoszenia jest natychmiastowy.

Jak możesz rozwiązać ten problem?

Zacznij od przyjrzenia się, jak zorganizowane są Twoje dane. Przeprojektowanie sposobu przechowywania danych może sprawić, że potrzebne dane będą bliżej powierzchni, dzięki czemu można je szybko pobrać.

Inną opcją jest poszukiwanie innego systemu danych, który można skalować poza to, do czego ten jest zdolny. Na przykład, jeśli Twoje obecne rozwiązanie danych osiągnęło limit skalowalności, być może Twoja firma po prostu przerosła to oprogramowanie lub platformę.

3. Radzenie sobie z integracją danych i jej złożonością

Jednym z największych problemów, z jakimi spotykają się firmy, jest to, że aby korzystać z danych, trzeba mieć możliwość ich integracji. Platformy Big Data pomagają w przechowywaniu dużych ilości danych dla Twojej firmy. Ważne jest jednak, aby dostęp do tych danych był łatwy.

Istnieją różne sposoby przechowywania danych. Możesz na przykład użyć repozytorium typu catch-all w chmurze, aby mieć pewność, że jest zawsze dostępne w jednej scentralizowanej lokalizacji.

4. Skalowanie systemów Big Data przy zachowaniu efektywności kosztowej

Systemy Big Data są świetne, ponieważ często są łatwe do skalowania, ale musisz mieć swoje plany dotyczące śledzenia danych i usuwania starych danych.

Dlatego przed wdrożeniem systemu danych Twój zespół musi określić rodzaje danych, które będziesz gromadzić , sposób ich przechowywania i wykorzystania.

Na przykład możesz chcieć użyć repozytorium w chmurze, ale gdy to zrobisz, bardziej sensowne może być posiadanie plików Parquet do przechowywania takich samych danych razem.

Jeśli nie masz sposobu na uporządkowanie danych, może się okazać, że odzyskanie potrzebnych informacji jest znacznie trudniejsze i trudniej jest zarządzać danymi w miarę dodawania kolejnych w miarę rozwoju firmy. (Dodatkową korzyścią jest to, że pliki Parquet mają ogólnie wyższy stosunek wydajności do kosztów niż zrzuty CSV).

5. Kosztowny wzrost ze względu na zwiększone potrzeby przechowywania

Przy tak dużej ilości danych łatwo jest zaoszczędzić więcej niż teraz, po przejściu na rozwiązanie oparte na chmurze. Chmura ułatwia firmom zapisywanie bardziej szczegółowych danych, ale w ten sposób mogą potrzebować znacznie większej pojemności, niż planowały.

Co to znaczy? Oznacza to większe wydatki. Koszty mogą szybko wzrosnąć, gdy Twoja firma zda sobie sprawę z potrzeby posiadania większej ilości miejsca do przechowywania danych.

Aby tego uniknąć, musisz zaimplementować precyzyjną kontrolę nad zapytaniami, aby niepotrzebne dane nie były zapisywane, ale niezbędne dane są przechowywane dokładnie tam, gdzie są potrzebne.

6. Problemy z zarządzaniem danymi

Kolejną rzeczą, na którą należy uważać, są problemy z zarządzaniem danymi. W miarę rozwoju aplikacji Big Data zarządzanie problemami z zarządzaniem może być coraz trudniejsze.

Musisz używać wbudowanych reguł zarządzania od początku każdego nowego procesu danych, aby przypadkowo nie utrudnić poszukiwanego rodzaju dostępu do danych.

7. Kosztowna konserwacja

Konserwacja to również wydatek, o którym trzeba pamiętać w przypadku dużych zbiorów danych. Każdy system przechowujący Twoje dane musi być sprawny. Musisz mieć pewność, że infrastruktura jest solidna, a technologie nie są przestarzałe.

Jeśli okaże się, że technologia jest przestarzała, możesz chcieć zaktualizować ją do szybszych i tańszych metod przechowywania, analizowania i przetwarzania danych.

Jeśli koszty są wysokie, lepszym rozwiązaniem może być skorzystanie z platformy opartej na chmurze, ponieważ zazwyczaj oferują one opcje płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem. Lub, jeśli okaże się, że Twój system ma zbyt wiele do zaoferowania w stosunku do tego, co chcesz z nim zrobić , być może nadszedł czas, aby przejść na coś prostszego, aby zaoszczędzić pieniądze.

8. Nieścisłości podczas analizy danych

Innym problemem, z jakim spotykają się niektórzy ludzie, jest otrzymywanie niedokładnych analiz ze swoich danych. Zwykle są ku temu dwa powody:

1. Słaba jakość danych źródłowych
2. Wady systemu

Jeśli pojawią się błędy lub wady, możesz spodziewać się słabych wyników. Przetestuj swoją platformę i zweryfikuj każdą część rozwoju, aby zidentyfikować problemy i zapewnić prawidłowe przetwarzanie danych.

9. Walczysz z silosami

Innym problemem, który możesz napotkać, są kłopoty z silosami. Silosy danych spowalniają wszystkich, ponieważ ograniczają dostęp do Twoich danych.

Przechowywanie danych w osobnych bazach danych jest najczęstszą przyczyną powstawania silosów danych, dlatego rozważ przejście na platformę opartą na chmurze ze scentralizowanym obszarem przechowywania danych.

10. Niezabezpieczone, niezabezpieczone dane

Na koniec pamiętaj, że Twoje dane są ważne i muszą być zabezpieczone. Jeśli platforma, którą zdecydowałeś się użyć, nie ma dobrego zabezpieczenia, Twój system będzie otwarty na wirusy, złośliwe oprogramowanie i infiltrację z zewnątrz.

Przygotuj się na wyzwania związane z Big Data

Istnieje wiele wyzwań związanych z big data, z którymi możesz się zetknąć podczas tworzenia strategii dotyczącej danych. Musisz pomyśleć o sposobie zbierania, przechowywania, zarządzania, używania i usuwania danych, aby móc aktualizować te dane, mając jednocześnie pewność, że są one nadal dostępne dla tych, którzy ich potrzebują.

Czy chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak możesz wykorzystać swoje dane do wymyślania nowych pomysłów na treści? Przeczytaj „Jak wykorzystać analizę danych do generowania nowych pomysłów na treści”, aby dalej rozwijać swoją firmę i ulepszać swoją markę.