Top 10 provocări Big Data pentru noile strategii de date

Este uimitor cât de repede pot fi acum colectate datele. De fapt, cu o asemenea abundență de date, big data crește mai rapid ca niciodată și duce la multe inovații de succes în diverse industrii. Dar, știți care sunt provocările Big Data?

Organizațiile ca a dumneavoastră trebuie să țină pasul cu toate aceste schimbări, fie că introduc inteligența artificială sau valorifică puterea învățării automate, pentru a continua să crească și să rămână competitive cu alții din domeniul dvs.

Deși totul sună rezonabil, lucrul cu toate datele pe care le colectați poate fi, de asemenea, supărător . Este normal ca companiile să se confrunte cu provocări atunci când încearcă să folosească datele pe care le-au colectat, mai ales dacă nu au o strategie solidă de date.

Beneficiile accesării și utilizării acestuia sunt uriașe, dar încă trebuie să aveți infrastructura și capacitatea de a-l integra în munca de zi cu zi.

Doriți să aflați mai multe despre provocările de date mari cu care vă puteți confrunta pe măsură ce vă creați strategia de date mari? Iată câteva aspecte importante de reținut.

Top 10 provocări Big Data

Există zeci de provocări pe care le puteți întâlni în timp ce lucrați cu strategii de date mari . De la strângerea de prea multe date până la trecerea în silozuri de date, aveți multe de urmărit.

Am alcătuit această listă utilă cu 10 dintre cele mai mari provocări, astfel încât să vă puteți pregăti să le rezolvați dacă devin o problemă pentru afacerea dvs. Identificând posibilele probleme acum, puteți evita probleme grave care ar putea avea un impact negativ asupra afacerii dvs. în viitor.

1. Găsirea și remedierea problemelor legate de calitatea datelor

Calitatea datelor este unul dintre cele mai importante lucruri de care trebuie să țineți cont atunci când colectați date pentru proiectele dvs. Doriți să vă asigurați că sistemul dvs. colectează date exacte care sunt încă valabile, în timp ce eliminați datele care nu se mai aplică.

Ciclul de viață al datelor începe cu faza de colectare. În această fază, veți dori să știți că datele dvs. sunt colectate din sursele corecte la momentul potrivit.

Apoi, trebuie să vă asigurați că este stocat în locul potrivit și este accesibil pentru analiză.

Întreținerea, a treia etapă a ciclului de viață a datelor , este atunci când dvs. sau procesele dvs. automatizate puteți revizui datele care sunt prezente și vă asigurați că sunt disponibile pentru echipele potrivite atunci când au nevoie de ele. Va trebui să validați datele și să le mutați în locația corectă.

În al patrulea rând, aveți utilizarea datelor, care este etapa în care puteți accesa date și puteți lua decizii informate pe baza informațiilor pe care le aveți în fața dumneavoastră. Puteți vedea că, dacă oricare dintre cei trei pași anteriori are erori, ați putea lua decizii bazate pe date greșite.

A cincea etapă a ciclului de viață a datelor este curățarea datelor și este, de asemenea, importantă pentru găsirea și remedierea problemelor de calitate a datelor.

În această etapă, veți șterge, distruge, șterge sau arhiva datele în funcție de valoarea lor și dacă sunt încă exacte. În plus, deoarece stocarea datelor poate deveni costisitoare, veți dori să participați în mod regulat la această parte a ciclului de viață pentru a reduce costul stocării datelor.

În mod benefic, veți economisi bani făcând acest lucru, dar veți fi, de asemenea, sigur că datele pe care le păstrați sunt de o calitate superioară și încă importante pentru proiectele dvs.

2. Timp lung de răspuns al sistemului

Când introduceți date în sistemul dvs., doriți să fie procesate rapid. Când vrei să analizezi ceva sau vrei să întocmești un formular, ai nevoie ca datele să fie gata pentru export.

Din păcate, pot apărea timpi lungi de răspuns a sistemului din cauza naturii expansive a datelor de pe cloud. Totuși, întârzierile în timp real te pot costa, mai ales atunci când un raport este datorat imediat.

Cum poți remedia această problemă?

Începeți să vă uitați la modul în care sunt organizate datele dvs. ca prim pas. Reproiectarea modului în care sunt stocate datele ar putea menține datele dorite mai aproape de suprafață, astfel încât să le puteți prelua rapid.

O altă opțiune este să căutați un alt sistem de date care poate fi scalat dincolo de ceea ce acesta este capabil. De exemplu, dacă soluția dvs. actuală de date și-a atins limita de scalabilitate, este posibil ca compania dvs. să fi depășit pur și simplu acel software sau platformă.

3. Gestionarea integrării datelor și a complexității acesteia

Una dintre cele mai mari probleme cu care se confruntă firmele este că, pentru a utiliza datele, trebuie să le poți integra. Platformele de date mari vă ajută prin posibilitatea de a stoca cantități mari de date pentru compania dvs. Este important, totuși, ca aceste date să fie ușor de accesat.

Există diferite moduri de a vă stoca datele. Ați putea folosi un depozit catch-all pe cloud, de exemplu, pentru a vă asigura că este întotdeauna disponibil într-o singură locație centralizată.

4. Scalarea sistemelor de date mari, fiind în același timp eficient din punct de vedere al costurilor

Sistemele de date mari sunt grozave, deoarece sunt adesea ușor de scalat, dar trebuie să aveți planuri pentru a ține evidența datelor și a elimina datele vechi.

De aceea, echipa dvs. trebuie să determine tipurile de date pe care le veți colecta , cum vor fi stocate și cum vor fi utilizate înainte de implementarea unui sistem de date.

De exemplu, poate doriți să utilizați un depozit în cloud, dar atunci când faceți acest lucru, ar putea avea mai mult sens să aveți fișiere Parquet pentru a stoca împreună date similare.

Dacă nu aveți nicio metodă de organizare a datelor, ați putea constata că este mult mai greu să recuperați ceea ce aveți nevoie și că este mai greu să vă gestionați datele pe măsură ce continuați să adăugați mai multe atunci când compania dvs. crește. (Ca un avantaj suplimentar, rețineți că fișierele Parquet au, în general, un raport performanță-cost mai mare decât depozitele CSV).

5. Creștere costisitoare din cauza nevoilor crescute de stocare

Cu o asemenea abundență de date, este ușor să economisiți mai mult decât sunteți acum, odată ce convertiți la o soluție de date bazată pe cloud. Cloud-ul facilitează pentru companii să salveze mai multe date granulare, dar, făcând acest lucru, ar putea avea nevoie de mult mai multă capacitate decât au planificat.

Ce inseamna asta? Înseamnă mai multe cheltuieli. Costurile pot crește rapid pe măsură ce compania dumneavoastră realizează nevoia de mai mult spațiu de stocare a datelor.

Pentru a evita acest lucru, trebuie să implementați controale fine asupra interogărilor, astfel încât datele inutile nu sunt salvate, dar datele necesare sunt stocate exact acolo unde aveți nevoie.

6. Probleme cu guvernarea datelor

Un alt lucru la care trebuie să aveți grijă este problemele legate de guvernarea datelor. Pe măsură ce aplicațiile dvs. de date mari cresc, poate deveni mai dificil să gestionați problemele de guvernanță.

Trebuie să utilizați reguli de guvernanță încorporate de la începutul oricărui proces nou de date, astfel încât să nu împiedicați accidental tipul de acces la date pe care îl căutați.

7. Întreținere costisitoare

Întreținerea este, de asemenea, o cheltuială de care trebuie să ții cont în cazul datelor mari. Orice sistem care menține datele dumneavoastră trebuie să fie menținut în stare de funcționare. Trebuie să fii sigur că infrastructura este solidă și că tehnologiile nu sunt depășite.

Dacă descoperiți că tehnologia este depășită, este posibil să doriți să actualizați la metode mai rapide și mai ieftine de stocare, analiză și procesare a datelor.

Dacă costurile sunt mari, căutarea unei platforme bazate pe cloud poate fi o soluție mai bună, deoarece acestea tind să ofere opțiuni de tip pay-as-you-go. Sau, dacă descoperiți că sistemul dvs. are prea multe de oferit pentru ceea ce doriți să faceți cu el, poate fi timpul să treceți la ceva mai simplu pentru a economisi bani.

8. Inexactități la analiza datelor

O altă problemă cu care se confruntă unii oameni este primirea de analize inexacte din datele lor. În mod normal, există două motive pentru aceasta:

1. Date sursă de proastă calitate
2. Defecte de sistem

Dacă există erori sau defecte, vă puteți aștepta la rezultate slabe. Asigurați-vă că vă testați platforma și verificați fiecare parte a dezvoltării pentru a identifica problemele și a vă asigura că datele dumneavoastră sunt gestionate corect.

9. Te lupți cu silozurile

O altă problemă cu care puteți întâlni este problema cu silozurile. Silozurile de date încetinesc pe toată lumea, deoarece limitează accesul la datele dvs.

Stocarea datelor pe baze de date separate este cea mai frecventă cauză a silozurilor de date, așa că luați în considerare trecerea la o platformă bazată pe cloud cu o zonă de stocare centralizată pentru datele dvs.

10. Date neprotejate, nesecurizate

În cele din urmă, amintiți-vă că datele dvs. sunt importante și trebuie securizate. Dacă platforma pe care ați decis să o utilizați nu are o securitate bună, sistemul dumneavoastră va fi deschis la viruși, programe malware și infiltrații externe.

Finalizați pentru provocările Big Data

Există multe provocări de date mari pe care le puteți întâlni în timp ce vă construiți strategia de date. Este necesar să vă gândiți la modul în care colectați, stocați, gestionați, utilizați și ștergeți datele, astfel încât să puteți păstra acele date la zi, în timp ce vă asigurați că sunt încă disponibile pentru cei care au nevoie de ele.

Doriți să aflați mai multe despre cum vă puteți folosi datele pentru a veni cu idei noi de conținut? Citiți „Cum să utilizați analiza datelor pentru a genera idei noi de conținut” pentru a continua să vă dezvoltați compania și să vă îmbunătățiți marca.