10 главных вызовов больших данных для новых стратегий обработки данных

Удивительно, как быстро теперь можно собирать данные. Фактически, при таком обилии данных большие данные растут быстрее, чем когда-либо, и приводят ко многим успешным инновациям в различных отраслях. Но знаете ли вы, каковы вызовы больших данных?

Такие организации, как ваша, должны идти в ногу со всеми этими изменениями, будь то внедрение искусственного интеллекта или использование возможностей машинного обучения, чтобы продолжать расти и оставаться конкурентоспособными с другими в вашей области.

Хотя все это звучит разумно, работа со всеми данными, которые вы собираете, также может быть проблематичной . Для компаний нормально сталкиваться с проблемами при попытке использовать собранные данные, особенно если у них нет надежной стратегии обработки данных.

Преимущества доступа к нему и его использования огромны, но вам все равно необходимо иметь инфраструктуру и возможность интегрировать его в свою повседневную работу.

Хотите узнать больше о проблемах с большими данными , с которыми вы можете столкнуться при разработке стратегии работы с большими данными? Вот несколько важных вопросов, о которых следует помнить.

10 главных вызовов больших данных

Существуют десятки проблем, с которыми вы можете столкнуться при работе со стратегиями работы с большими данными . От сбора слишком большого количества данных до работы с хранилищами данных — вам есть на что обратить внимание.

Мы составили этот полезный список из 10 самых больших проблем, чтобы вы могли подготовиться к их решению, если они станут проблемой для вашего бизнеса. Определив возможные проблемы сейчас, вы сможете избежать серьезных проблем, которые могут негативно повлиять на ваш бизнес в будущем.

1. Поиск и устранение проблем с качеством данных

Качество данных — одна из самых важных вещей, о которых следует помнить при сборе данных для своих проектов. Вы хотите быть уверены, что ваша система собирает точные данные, которые все еще действительны, при удалении данных, которые больше не применяются.

Ваш жизненный цикл данных начинается с этапа сбора. На этом этапе вы захотите знать, что ваши данные собираются из правильных источников в нужное время.

Далее нужно убедиться, что он хранится в нужном месте и доступен для анализа.

Обслуживание, третий этап жизненного цикла данных , — это когда вы или ваши автоматизированные процессы можете просматривать имеющиеся данные и обеспечивать их доступность для нужных групп, когда они в них нуждаются. Вам нужно будет проверить данные и переместить их в правильное место.

В-четвертых, у вас есть использование данных, то есть этап, на котором вы можете получить доступ к данным и принимать обоснованные решения на основе имеющейся у вас информации. Вы можете видеть, что если на каком-либо из предыдущих трех шагов есть ошибки, вы можете принимать решения на основе ошибочных данных.

Пятый этап жизненного цикла данных — очистка данных , и он также важен для поиска и устранения проблем с качеством данных.

На этом этапе вы будете удалять, уничтожать, очищать или архивировать данные в зависимости от их значения и от того, насколько они точны. Кроме того, поскольку хранение данных может стать дорогостоящим, вы захотите регулярно участвовать в этой части жизненного цикла, чтобы снизить стоимость хранения данных.

Сделав это, вы сэкономите деньги, но вы также будете уверены, что данные, которые вы храните, имеют более высокое качество и по-прежнему важны для ваших проектов.

2. Длительное время отклика системы

Когда вы вводите данные в свою систему, вы хотите, чтобы они обрабатывались быстро. Когда вы хотите что-то проанализировать или хотите составить форму, вам нужно, чтобы данные были готовы к экспорту.

К сожалению, из-за обширного характера данных в облаке может возникнуть длительное время отклика системы. Однако задержки в режиме реального времени могут стоить вам денег, особенно когда отчет должен быть представлен немедленно.

Как вы можете решить эту проблему?

В качестве первого шага начните изучать, как организованы ваши данные. Модернизация способа хранения данных может держать нужные данные ближе к поверхности, чтобы вы могли быстро их получить.

Другой вариант — поискать другую систему данных, масштабируемость которой превышает возможности этой. Например, если ваше текущее решение для обработки данных достигло предела масштабируемости, возможно, ваша компания просто переросла это программное обеспечение или платформу.

3. Работа с интеграцией данных и ее сложностями

Одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются фирмы, заключается в том, что для использования данных необходимо уметь их интегрировать. Платформы больших данных помогают вашей компании хранить большие объемы данных. Однако важно, чтобы эти данные были легко доступны.

Существуют разные способы хранения ваших данных. Например, вы можете использовать универсальный репозиторий в облаке, чтобы быть уверенным, что он всегда доступен в одном централизованном месте.

4. Масштабирование систем больших данных с минимальными затратами

Системы больших данных хороши тем, что их часто легко масштабировать, но у вас должны быть планы по отслеживанию данных и циклическому удалению старых данных.

Вот почему ваша команда должна определить типы данных, которые вы будете собирать , как они будут храниться и как они будут использоваться, прежде чем внедрять систему данных.

Например, вы можете захотеть использовать репозиторий в облаке, но при этом может иметь больше смысла иметь файлы Parquet для хранения одинаковых данных вместе.

Если у вас нет метода организации ваших данных, вы можете обнаружить, что гораздо сложнее получить то, что вам нужно, и что сложнее управлять вашими данными , поскольку вы продолжаете добавлять новые по мере роста вашей компании. (В качестве дополнительного преимущества имейте в виду, что файлы Parquet обычно имеют большее соотношение производительности и стоимости, чем дампы CSV).

5. Затратный рост из-за увеличения потребности в хранении

С таким обилием данных легко сэкономить больше, чем сейчас, после перехода на облачное решение для данных. Облако позволяет компаниям сохранять более детализированные данные, но при этом им может потребоваться гораздо больше емкости, чем они планировали.

Что это значит? А значит больше расходов. Затраты могут быстро вырасти, поскольку ваша компания осознает потребность в большем пространстве для хранения данных.

Чтобы избежать этого, вам необходимо реализовать точный контроль над запросами, чтобы ненужные данные не сохранялись, а необходимые данные хранились именно там, где они вам нужны.

6. Проблемы с управлением данными

Еще одна вещь, на которую следует обратить внимание, — это проблемы с управлением данными. По мере роста ваших приложений для работы с большими данными становится все труднее решать вопросы управления.

Вам необходимо использовать встроенные правила управления с самого начала любого нового процесса обработки данных, чтобы случайно не препятствовать тому типу доступа к данным, который вы искали.

7. Дорогое обслуживание

Обслуживание также является расходом, который вы должны иметь в виду при работе с большими данными. Любая система, поддерживающая ваши данные, должна поддерживаться в рабочем состоянии. Вы должны быть уверены, что инфраструктура надежна и что технологии не устарели.

Если вы обнаружите, что технология устарела, вы можете перейти на более быстрые и дешевые методы хранения, анализа и обработки ваших данных.

Если затраты высоки, лучшим решением может стать облачная платформа, поскольку они, как правило, предлагают варианты с оплатой по мере использования. Или, если вы обнаружите, что ваша система может предложить слишком много для того, что вы хотите с ней делать , возможно, пришло время перейти на что-то более простое, чтобы сэкономить деньги.

8. Неточности при анализе данных

Еще одна проблема, с которой сталкиваются некоторые люди, — это неточный анализ их данных. Обычно на это есть две причины:

1. Некачественные исходные данные
2. Системные дефекты

Если есть ошибки или дефекты, можно ожидать плохих результатов. Обязательно протестируйте свою платформу и проверьте каждую часть разработки, чтобы выявить проблемы и убедиться, что ваши данные обрабатываются правильно.

9. Вы боретесь с разрозненностью

Еще одна проблема, с которой вы можете столкнуться, — проблемы с бункерами. Хранилища данных замедляют всех, потому что они ограничивают доступ к вашим данным.

Хранение ваших данных в отдельных базах данных является наиболее распространенной причиной разрозненности данных, поэтому рассмотрите возможность перехода на облачную платформу с централизованным хранилищем для ваших данных.

10. Незащищенные, незащищенные данные

Наконец, помните, что ваши данные важны и должны быть защищены. Если платформа, которую вы решили использовать, не имеет надежной защиты, ваша система будет открыта для вирусов, вредоносных программ и внешнего проникновения.

Подведение итогов по проблемам больших данных

Существует множество проблем с большими данными, с которыми вы можете столкнуться при построении своей стратегии работы с данными. Вам необходимо подумать о том, как вы собираете, храните, управляете, используете и удаляете данные, чтобы вы могли поддерживать эти данные в актуальном состоянии, а также быть уверенными, что они по-прежнему доступны для тех, кто в них нуждается.

Хотите узнать больше о том, как вы можете использовать свои данные для создания новых идей контента? Прочтите «Как использовать анализ данных для создания новых идей для контента», чтобы продолжить развитие своей компании и улучшить свой бренд.