新数据策略面临的 10 大大数据挑战

令人惊讶的是，现在能够以多快的速度收集数据。 事实上，有了如此丰富的数据，大数据的增长速度比以往任何时候都快，并导致了许​​多跨行业的成功创新。 但是，你知道什么是大数据挑战吗？

像您这样的组织必须跟上所有这些变化，无论是引入人工智能还是利用机器学习的力量，以继续发展并与您所在领域的其他人保持竞争力。

虽然这听起来很合理，但使用您收集的所有数据也可能很麻烦。 公司在尝试使用他们收集的数据时遇到挑战是正常的，尤其是在他们没有可靠的数据策略的情况下。

访问和使用它的好处是巨大的，但您仍然必须拥有将其集成到日常工作中的基础设施和能力。

您想更多地了解在创建大数据战略时可能遇到的大数据挑战吗？ 以下是一些需要牢记的重要问题。

十大大数据挑战

在使用大数据策略时，您可能会遇到许多挑战。 从收集太多数据到陷入数据孤岛，您需要注意很多事情。

我们汇总了 10 个最大挑战的有用列表，因此如果它们成为您业务的问题，您可以准备好应对它们。 通过现在识别可能的问题，您可以避免可能对您的业务产生负面影响的严重问题。

1. 发现和修复数据质量问题

在为项目收集数据时，数据质量是要牢记的最重要的事情之一。 您希望确保您的系统在删除不再适用的数据时收集仍然有效的准确数据。

您的数据生命周期从收集阶段开始。 在此阶段，您会想知道您的数据是在正确的时间从正确的来源收集的。

接下来，您需要确保它存储在正确的位置并且可以访问以进行分析。

维护是数据生命周期的第三个阶段，您或您的自动化流程可以检查存在的数据，并确保在合适的团队需要时可以使用这些数据。 您需要验证数据并将其移动到正确的位置。

第四，您有数据使用，这是您可以访问数据并根据您面前的信息做出明智决策的阶段。 您可以看到，如果前三个步骤中的任何一个有错误，您可能是根据错误数据做出决策。

数据生命周期的第五个阶段是数据清洗，对于发现和修复数据质量问题也很重要。

在此阶段，您将删除、销毁、清除或归档数据，具体取决于数据的价值以及数据是否仍然准确。 此外，由于存储数据可能会变得昂贵，因此您需要定期参与生命周期的这一部分以降低数据存储成本。

这样做的好处是，您可以节省资金，但您也可以确保您保留的数据质量更高，并且对您的项目仍然很重要。

2. 系统响应时间长

当您将数据输入系统时，您希望快速处理它。 当您想要分析某些内容或想要绘制表格时，您需要准备好导出数据。

不幸的是，由于云上数据的扩展性，可能会出现较长的系统响应时间。 但是，实时延迟可能会让您付出代价，尤其是当报告立即到期时。

你怎么能解决这个问题？

作为第一步，开始研究您的数据是如何组织的。 重新设计数据存储方式可以使您想要的数据更接近表面，因此您可以快速获取它。

另一种选择是寻找一种不同的数据系统，该数据系统的规模可以超出这个系统的能力。 例如，如果您当前的数据解决方案已达到其可扩展性限制，则可能是您的公司已经超越了该软件或平台。

3. 处理数据集成及其复杂性

公司遇到的最大问题之一是，要使用数据，您必须能够集成它。 大数据平台能够为您的公司存储大量数据，从而提供帮助。 但重要的是，这些数据易于访问。

有不同的方法来存储您的数据。 例如，您可以在云上使用一个包罗万象的存储库，以确保它始终在一个集中位置可用。

4. 在具有成本效益的同时扩展大数据系统

大数据系统很棒，因为它们通常很容易扩展，但是您必须制定计划来跟踪数据和循环使用旧数据。

这就是为什么您的团队必须在实施数据系统之前确定您将收集的数据类型、存储方式以及使用方式。

例如，您可能希望使用云中的存储库，但这样做时，让 Parquet 文件将类似的数据存储在一起可能更有意义。

如果您没有组织数据的方法，您可能会发现检索您需要的内容要困难得多，并且随着公司的发展不断添加更多数据，管理数据也变得更加困难。 （作为一个额外的好处，请记住 Parquet 文件通常比 CSV 转储具有更高的性能成本比）。

5. 存储需求增加导致的昂贵增长

有了如此丰富的数据，一旦您转换为基于云的数据解决方案，就可以轻松地比现在节省更多。 云使公司可以轻松地保存更细粒度的数据，但在这样做时，他们可能需要比计划更多的容量。

这意味着什么？ 这意味着更多的开支。 随着您的公司意识到需要更多数据存储空间，成本会迅速增长。

为帮助避免这种情况，您确实需要对查询实施精细控制，因此不会保存不必要的数据，但您的必要数据会准确存储在您需要的位置。

6.数据治理问题

另一件需要注意的事情是数据治理方面的问题。 随着大数据应用程序的增长，管理治理问题会变得更加困难。

您需要从任何新的数据流程开始就使用内置的治理规则，这样您就不会意外地阻碍您正在寻找的数据访问类型。

7. 昂贵的维护

维护也是您必须牢记大数据的一项费用。 任何维护数据的系统都必须保持正常工作。 您需要确保基础设施健全并且技术没有过时。

如果您发现该技术已经过时，您可能希望更新到更快、更便宜的存储、分析和处理数据的方法。

如果成本很高，那么研究基于云的平台可能是一个更好的解决方案，因为它们往往提供现收现付的选择。 或者，如果你发现你的系统有太多东西可以满足你的需求，那么可能是时候降级到更简单的东西来省钱了。

8. 分析数据时的不准确之处

有些人遇到的另一个问题是从他们的数据中得到不准确的分析。 这通常有两个原因：

1. 质量差的源数据
2. 系统缺陷

如果有错误或缺陷，您可以预期结果会很差。 确保测试您的平台并验证开发的每个部分，以识别问题并确保您的数据得到正确处理。

9. 你正在与孤岛作斗争

您可能遇到的另一个问题是筒仓问题。 数据孤岛会减慢每个人的速度，因为它们限制了对数据的访问。

将数据存储在单独的数据库中是数据孤岛的最常见原因，因此请考虑升级到具有集中存储数据区域的基于云的平台。

10. 不受保护、不安全的数据

最后，请记住您的数据很重要，需要保护。 如果您决定使用的平台没有良好的安全性，您的系统将容易受到病毒、恶意软件和外部渗透的影响。

总结大数据挑战

在构建数据策略时，您可能会遇到许多大数据挑战。 您有必要考虑您收集、存储、管理、使用和删除数据的方式，这样您就可以使这些数据保持最新，同时确保那些需要它的人仍然可以使用这些数据。

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