Os 10 principais desafios de Big Data para novas estratégias de dados

É incrível a rapidez com que os dados agora podem ser coletados. Na verdade, com tanta abundância de dados, o big data está crescendo mais rápido do que nunca e levando a muitas inovações bem-sucedidas em todos os setores. Mas, você sabe quais são os Desafios do Big Data?

Organizações como a sua precisam acompanhar todas essas mudanças, sejam elas introduzindo inteligência artificial ou aproveitando o poder do aprendizado de máquina, para continuar crescendo e se mantendo competitivas com outras em seu campo.

Embora tudo isso pareça razoável, trabalhar com todos os dados coletados também pode ser problemático . É normal que as empresas enfrentem desafios ao tentar usar os dados coletados, principalmente se não tiverem uma estratégia de dados sólida.

Os benefícios de acessá-lo e usá-lo são enormes, mas você ainda precisa ter a infraestrutura e a capacidade de integrá-lo ao seu trabalho diário.

Quer saber mais sobre os desafios de big data que você pode encontrar ao criar sua estratégia de big data? Aqui estão algumas questões importantes para manter em mente.

Os 10 principais desafios do Big Data

Existem dezenas de desafios com os quais você pode se deparar ao trabalhar com estratégias de big data . Desde a coleta de muitos dados até a execução de silos de dados, você tem muito o que observar.

Reunimos esta lista útil de 10 dos maiores desafios, para que você possa se preparar para lidar com eles se eles se tornarem um problema para o seu negócio. Ao identificar os possíveis problemas agora, você pode evitar problemas sérios que podem afetar negativamente seus negócios no futuro.

1. Encontrar e corrigir problemas de qualidade de dados

A qualidade dos dados é uma das coisas mais importantes a serem lembradas ao coletar dados para seus projetos. Você quer ter certeza de que seu sistema coleta dados precisos que ainda são válidos enquanto remove dados que não se aplicam mais.

Seu ciclo de vida de dados começa com a fase de coleta. Durante esta fase, você desejará saber se seus dados estão sendo coletados das fontes corretas no momento certo.

Em seguida, você precisa ter certeza de que ele está armazenado no lugar certo e está acessível para análise.

A manutenção, o terceiro estágio do ciclo de vida dos dados , é quando você ou seus processos automatizados podem revisar os dados presentes e garantir que estejam disponíveis para as equipes certas quando eles precisarem. Você precisará validar os dados e movê-los para o local correto.

Quarto, você tem o uso de dados, que é o estágio em que você pode acessar dados e tomar decisões informadas com base nas informações à sua frente. Você pode ver que, se qualquer uma das três etapas anteriores apresentar erros, você pode estar tomando decisões com base em dados incorretos.

O quinto estágio do ciclo de vida dos dados é a limpeza de dados e também é importante para localizar e corrigir problemas de qualidade de dados.

Durante esse estágio, você excluirá, destruirá, limpará ou arquivará dados dependendo de seu valor e se ainda estiver correto. Além disso, como o armazenamento de dados pode ficar caro, você desejará participar dessa parte do ciclo de vida regularmente para reduzir o custo do armazenamento de dados.

Beneficiamente, você economizará dinheiro fazendo isso, mas também terá certeza de que os dados que você mantém são de maior qualidade e ainda são importantes para seus projetos.

2. Longos tempos de resposta do sistema

Quando você insere dados em seu sistema, deseja que eles sejam processados ​​rapidamente. Quando você quer algo analisado ou quer elaborar um formulário, você precisa que os dados estejam prontos para exportação.

Infelizmente, longos tempos de resposta do sistema podem ocorrer devido à natureza expansiva dos dados na nuvem. No entanto, atrasos em tempo real podem custar caro, especialmente quando um relatório deve ser entregue imediatamente.

Como você pode corrigir esse problema?

Comece a analisar como seus dados são organizados como um primeiro passo. A reengenharia da maneira como os dados são armazenados pode manter os dados que você deseja mais próximos da superfície, para que você possa agarrá-los rapidamente.

Outra opção é procurar um sistema de dados diferente que possa ser dimensionado além do que este é capaz. Por exemplo, se sua solução de dados atual atingiu seu limite de escalabilidade, pode ser que sua empresa tenha simplesmente superado esse software ou plataforma.

3. Lidando com a integração de dados e suas complexidades

Um dos maiores problemas que as empresas enfrentam é que, para usar os dados, você precisa integrá-los. As plataformas de big data ajudam por poder armazenar grandes quantidades de dados para sua empresa. É importante, porém, que esses dados sejam de fácil acesso.

Existem diferentes maneiras de armazenar seus dados. Você pode usar um repositório abrangente na nuvem, por exemplo, para garantir que ele esteja sempre disponível em um local centralizado.

4. Dimensionamento de sistemas de big data ao mesmo tempo em que é econômico

Os sistemas de big data são ótimos porque geralmente são fáceis de dimensionar, mas você precisa ter seus planos para acompanhar os dados e reciclar os dados antigos.

É por isso que sua equipe precisa determinar os tipos de dados que você coletará , como eles serão armazenados e como serão usados ​​antes de implementar um sistema de dados.

Por exemplo, você pode querer usar um repositório na nuvem, mas ao fazer isso, pode fazer mais sentido ter arquivos Parquet para armazenar dados semelhantes.

Se você não tiver um método para organizar seus dados, poderá descobrir que é muito mais difícil recuperar o que você precisa e que é mais difícil gerenciar seus dados à medida que você continua adicionando mais quando sua empresa cresce. (Como um benefício adicional, lembre-se de que os arquivos Parquet geralmente têm uma relação desempenho-custo maior do que os dumps CSV).

5. Crescimento caro devido ao aumento das necessidades de armazenamento

Com essa abundância de dados, é fácil economizar mais do que você está agora, depois de converter para uma solução de dados baseada em nuvem. A nuvem torna mais fácil para as empresas salvar dados mais granulares, mas, ao fazer isso, elas podem precisar de muito mais capacidade do que o planejado.

O que isso significa? Significa mais despesas. Os custos podem crescer rapidamente à medida que sua empresa percebe a necessidade de mais espaço de armazenamento de dados.

Para ajudar a evitar isso, você precisa implementar controles finos sobre as consultas, para que os dados desnecessários não sejam salvos, mas os dados necessários sejam armazenados exatamente onde você precisa.

6. Problemas com governança de dados

Outra coisa a ser observada são os problemas com a governança de dados. À medida que seus aplicativos de big data crescem, pode se tornar mais difícil gerenciar problemas de governança.

Você precisa usar regras de governança integradas desde o início de qualquer novo processo de dados, para não prejudicar acidentalmente o tipo de acesso aos dados que estava procurando.

7. Manutenção cara

A manutenção também é uma despesa que você deve ter em mente com big data. Qualquer sistema que mantenha seus dados deve ser mantido em boas condições de funcionamento. Você precisa ter certeza de que a infraestrutura é sólida e que as tecnologias não estão desatualizadas.

Se você achar que a tecnologia está desatualizada, convém atualizar para métodos mais rápidos e baratos de armazenamento, análise e processamento de seus dados.

Se os custos forem altos, procurar uma plataforma baseada em nuvem pode ser uma solução melhor, pois eles tendem a oferecer opções de pagamento conforme o uso. Ou, se você achar que seu sistema tem muito a oferecer para o que você quer fazer com ele, talvez seja hora de fazer um downgrade para algo mais simples para economizar dinheiro.

8. Imprecisões ao analisar dados

Outro problema que algumas pessoas enfrentam é receber análises imprecisas de seus dados. Normalmente existem duas razões para isso:

1. Dados de origem de baixa qualidade
2. Defeitos do sistema

Se houver erros ou defeitos, você pode esperar resultados ruins. Certifique-se de testar sua plataforma e verificar cada parte do desenvolvimento para identificar problemas e garantir que seus dados sejam tratados corretamente.

9. Você está lutando com silos

Outro problema que você pode encontrar é o problema com silos. Os silos de dados deixam todos mais lentos, porque limitam o acesso aos seus dados.

Armazenar seus dados em bancos de dados separados é a causa mais comum de silos de dados, portanto, considere atualizar para uma plataforma baseada em nuvem com uma área de armazenamento centralizada para seus dados.

10. Dados desprotegidos e não seguros

Por fim, lembre-se de que seus dados são importantes e precisam ser protegidos. Se a plataforma que você decidiu usar não tiver boa segurança, seu sistema estará aberto a vírus, malware e infiltração externa.

Conclusão dos desafios de Big Data

Há muitos desafios de big data com os quais você pode se deparar ao criar sua estratégia de dados. É necessário que você pense na maneira como coleta, armazena, gerencia, usa e exclui dados, para que possa manter esses dados atualizados e ter certeza de que ainda estão disponíveis para quem precisa.

Gostaria de saber mais sobre como você pode usar seus dados para criar novas ideias de conteúdo? Leia “Como usar a análise de dados para gerar novas ideias de conteúdo” para continuar crescendo sua empresa e melhorando sua marca.