Yeni Veri Stratejileri için En Önemli 10 Büyük Veri Zorluğu

Verilerin şimdi ne kadar hızlı toplanabilmesi şaşırtıcı. Aslında, böylesine bol miktarda veriyle, büyük veri her zamankinden daha hızlı büyüyor ve endüstriler arasında birçok başarılı yeniliğe yol açıyor. Ancak, Büyük Veri Zorluklarının ne olduğunu biliyor musunuz?

Sizinki gibi kuruluşlar, ister yapay zekayı tanıtsınlar, ister makine öğreniminin gücünden yararlansınlar, büyümeye ve alanınızdaki diğer şirketlerle rekabet etmeye devam etmek için tüm bu değişikliklere ayak uydurmak zorundadır.

Tüm bunlar kulağa mantıklı gelse de, topladığınız tüm verilerle çalışmak da zahmetli olabilir . Şirketlerin, özellikle sağlam bir veri stratejilerine sahip değilse, topladıkları verileri kullanmaya çalışırken zorluklarla karşılaşması normaldir.

Erişme ve kullanmanın faydaları çok büyük, ancak yine de onu günlük işinize entegre etmek için altyapıya ve yeteneğe sahip olmanız gerekiyor.

Büyük veri stratejinizi oluştururken karşılaşabileceğiniz büyük veri zorlukları hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? İşte akılda tutulması gereken bazı önemli konular.

En Büyük 10 Büyük Veri Zorluğu

Büyük veri stratejileriyle çalışırken karşılaşabileceğiniz düzinelerce zorluk vardır. Çok fazla veri toplamaktan veri silolarına girmeye kadar, dikkat etmeniz gereken çok şey var.

En büyük 10 zorluğun yer aldığı bu yararlı listeyi bir araya getirdik, böylece işiniz için bir sorun haline gelirlerse bunları halletmeye hazırlanabilirsiniz. Olası sorunları şimdi belirleyerek, gelecekte işinizi olumsuz etkileyebilecek ciddi sorunlardan kaçınabilirsiniz.

1. Veri kalitesi sorunlarını bulma ve düzeltme

Veri kalitesi , projeleriniz için veri toplarken akılda tutulması gereken en önemli şeylerden biridir. Artık geçerli olmayan verileri kaldırırken sisteminizin hala geçerli olan doğru verileri topladığından emin olmak istiyorsunuz.

Veri yaşam döngünüz toplama aşamasıyla başlar. Bu aşamada, verilerinizin doğru zamanda doğru kaynaklardan toplandığını bilmek isteyeceksiniz.

Ardından, doğru yerde saklandığından ve analiz için erişilebilir olduğundan emin olmanız gerekir.

Veri yaşam döngüsünün üçüncü aşaması olan bakım, sizin veya otomatikleştirilmiş süreçlerinizin mevcut verileri gözden geçirebildiği ve ihtiyaç duyduklarında doğru ekiplere sunulduğundan emin olabildiğiniz zamandır. Verileri doğrulamanız ve doğru konuma taşımanız gerekir.

Dördüncüsü, verilere erişebileceğiniz ve önünüzdeki bilgilere dayanarak bilinçli kararlar alabileceğiniz aşama olan veri kullanımınız var. Önceki üç adımdan herhangi birinde hata varsa, hatalı verilere dayanarak kararlar alıyor olabileceğinizi görebilirsiniz.

Veri yaşam döngüsünün beşinci aşaması veri temizlemedir ve veri kalitesi sorunlarını bulmak ve düzeltmek için de önemlidir.

Bu aşamada, değerine ve hala doğru olup olmadığına bağlı olarak verileri siler, yok eder, temizler veya arşivlersiniz. Ek olarak, verileri depolamak pahalı olabileceğinden, veri depolama maliyetini düşük tutmak için yaşam döngüsünün bu bölümünde düzenli olarak yer almak isteyeceksiniz.

Yararlı olarak, bunu yaparak paradan tasarruf edeceksiniz, ancak sakladığınız verilerin daha kaliteli ve projeleriniz için hala önemli olduğundan emin olacaksınız.

2. Uzun sistem yanıt süreleri

Sisteminize veri girdiğinizde, hızlı bir şekilde işlenmesini istersiniz. Bir şeyin analiz edilmesini istediğinizde veya bir form oluşturmak istediğinizde, verilerin dışa aktarmaya hazır olması gerekir.

Ne yazık ki, buluttaki verilerin kapsamlı yapısı nedeniyle uzun sistem yanıt süreleri oluşabilir. Gerçek zamanlı gecikmeler, özellikle de bir raporun zamanı hemen geldiğinde size pahalıya mal olabilir.

Bu sorunu nasıl düzeltebilirsiniz?

İlk adım olarak verilerinizin nasıl düzenlendiğini araştırmaya başlayın. Verilerin saklanma şeklini yeniden tasarlamak, istediğiniz verileri yüzeye daha yakın tutabilir, böylece onu hızla alabilirsiniz.

Başka bir seçenek de, bunun kapasitesinin ötesinde ölçeklendirilebilecek farklı bir veri sistemi aramaktır. Örneğin, mevcut veri çözümünüz ölçeklenebilirlik sınırına ulaştıysa, şirketiniz bu yazılımı veya platformu basitçe aşmış olabilir.

3. Veri entegrasyonu ve karmaşıklıklarıyla ilgilenmek

Firmaların karşılaştığı en büyük sorunlardan biri, verileri kullanmak için onu entegre edebilmeniz gerektiğidir. Büyük veri platformları, şirketiniz için büyük miktarda veri depolayarak yardımcı olur. Yine de, bu verilere erişimin kolay olması önemlidir.

Verilerinizi saklamanın farklı yolları vardır. Örneğin, her zaman tek bir merkezi konumda kullanılabilir olduğundan emin olmak için bulutta bir tümünü yakalama deposu kullanabilirsiniz.

4. Uygun maliyetli olurken büyük veri sistemlerini ölçeklendirme

Büyük veri sistemleri harikadır çünkü genellikle ölçeklenmeleri kolaydır, ancak verileri takip etmek ve eski verileri devre dışı bırakmak için planlarınız olmalıdır.

Bu nedenle ekibiniz bir veri sistemini uygulamadan önce toplayacağınız veri türlerini , bunların nasıl depolanacağını ve nasıl kullanılacağını belirlemelidir.

Örneğin, bulutta bir havuz kullanmak isteyebilirsiniz, ancak bunu yaparken, benzer verileri bir arada depolamak için Parke dosyalarının olması daha mantıklı olabilir.

Verilerinizi düzenlemek için bir yönteminiz yoksa, ihtiyacınız olanı almanın çok daha zor olduğunu ve şirketiniz büyüdükçe daha fazlasını eklemeye devam ettikçe verilerinizi yönetmenin daha zor olduğunu görebilirsiniz. (Ek bir avantaj olarak, Parke dosyalarının genellikle CSV dökümlerinden daha yüksek bir performans-maliyet oranına sahip olduğunu unutmayın).

5. Artan depolama ihtiyaçları nedeniyle pahalı büyüme

Bu kadar çok veriyle, bulut tabanlı bir veri çözümüne geçtikten sonra şu anda olduğundan daha fazlasını kaydetmek çok kolay. Bulut, şirketlerin daha ayrıntılı veri kaydetmesini kolaylaştırır, ancak bunu yaparken planladıklarından çok daha fazla kapasiteye ihtiyaç duyabilirler.

Bu ne anlama geliyor? Daha fazla masraf demektir. Şirketiniz daha fazla veri depolama alanı ihtiyacını fark ettikçe maliyetler hızla artabilir.

Bundan kaçınmaya yardımcı olmak için, sorgular üzerinde ince kontroller uygulamanız gerekir, böylece gereksiz veriler kaydedilmez, ancak gerekli verileriniz tam olarak ihtiyacınız olan yerde saklanır.

6. Veri yönetimiyle ilgili sorun

Dikkat edilmesi gereken başka bir şey de veri yönetimiyle ilgili sorundur. Büyük veri uygulamalarınız büyüdükçe yönetişim sorunlarını yönetmek zorlaşabilir.

Herhangi bir yeni veri sürecinin başlangıcından itibaren yerleşik yönetim kurallarını kullanmanız gerekir , böylece aradığınız veri erişimi türünü yanlışlıkla engellemezsiniz.

7. Pahalı bakım

Bakım aynı zamanda büyük veri ile ilgili aklınızda bulundurmanız gereken bir masraftır. Verilerinizi koruyan herhangi bir sistem çalışır durumda tutulmalıdır. Altyapının sağlam olduğundan ve teknolojilerin eski olmadığından emin olmanız gerekir.

Teknolojinin eski olduğunu fark ederseniz, verilerinizi daha hızlı ve daha ucuz depolama, analiz etme ve işleme yöntemlerine güncellemek isteyebilirsiniz.

Maliyetler yüksekse, kullandıkça öde seçenekleri sunma eğiliminde olduklarından bulut tabanlı bir platforma bakmak daha iyi bir çözüm olabilir. Veya, sisteminizin i t ile yapmak istediğiniz şey için sunabileceği çok fazla şey olduğunu fark ederseniz, paradan tasarruf etmek için daha basit bir şeye geçmenin zamanı gelmiş olabilir.

8. Verileri analiz ederken hatalar

Bazı kişilerin karşılaştığı bir diğer sorun, verilerinden yanlış analizler almaktır. Bunun normalde iki nedeni vardır:

1. Düşük kaliteli kaynak verileri
2. sistem kusurları

Hatalar veya kusurlar varsa, kötü sonuçların olacağını bekleyebilirsiniz. Sorunları belirlemek ve verilerinizin doğru bir şekilde işlendiğinden emin olmak için platformunuzu test ettiğinizden ve geliştirmenin her bir bölümünü doğruladığınızdan emin olun.

9. Silolarla uğraşıyorsunuz

Karşılaşabileceğiniz bir diğer sorun da silolarla ilgili sorundur. Veri siloları, verilerinize erişimi sınırladıkları için herkesi yavaşlatır.

Verilerinizi ayrı veritabanlarında depolamak, veri silolarının en yaygın nedenidir, bu nedenle verileriniz için merkezi bir depolama alanına sahip bulut tabanlı bir platforma yükseltmeyi düşünün.

10. Korumasız, güvenli olmayan veriler

Son olarak, verilerinizin önemli olduğunu ve güvenliğinin sağlanması gerektiğini unutmayın. Kullanmaya karar verdiğiniz platformun güvenliği iyi değilse, sisteminiz virüslere, kötü amaçlı yazılımlara ve harici sızmalara açık olacaktır.

Büyük Veri Zorluklarını Tamamlayın

Veri stratejinizi oluştururken karşılaşabileceğiniz birçok büyük veri zorluğu vardır. Verileri toplama, depolama, yönetme, kullanma ve silme şekliniz hakkında düşünmeniz gereklidir, böylece bu verileri güncel tutarken aynı zamanda ihtiyaç duyanlar için hala erişilebilir olduğundan emin olabilirsiniz.

Yeni içerik fikirleri bulmak için verilerinizi nasıl kullanabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Şirketinizi büyütmeye ve markanızı geliştirmeye devam etmek için "Yeni İçerik Fikirleri Üretmek için Veri Analizini Nasıl Kullanılır" bölümünü okuyun.