新數據策略面臨的 10 大大數據挑戰

令人驚訝的是，現在能夠以多快的速度收集數據。 事實上，有瞭如此豐富的數據，大數據的增長速度比以往任何時候都快，並導致了許多跨行業的成功創新。 但是，你知道什麼是大數據挑戰嗎？

像您這樣的組織必須跟上所有這些變化，無論是引入人工智能還是利用機器學習的力量，以繼續發展並與您所在領域的其他人保持競爭力。

雖然這聽起來很合理，但使用您收集的所有數據也可能很麻煩。 公司在嘗試使用他們收集的數據時遇到挑戰是正常的，尤其是在他們沒有可靠的數據策略的情況下。

訪問和使用它的好處是巨大的，但您仍然必須擁有將其集成到日常工作中的基礎設施和能力。

您想更多地了解在創建大數據戰略時可能遇到的大數據挑戰嗎？ 以下是一些需要牢記的重要問題。

十大大數據挑戰

在使用大數據策略時，您可能會遇到許多挑戰。 從收集太多數據到陷入數據孤島，您需要注意很多事情。

我們匯總了 10 個最大挑戰的有用列表，因此如果它們成為您業務的問題，您可以準備好應對它們。 通過現在識別可能的問題，您可以避免可能對您的業務產生負面影響的嚴重問題。

1. 發現和修復數據質量問題

在為項目收集數據時，數據質量是要牢記的最重要的事情之一。 您希望確保您的系統在刪除不再適用的數據時收集仍然有效的準確數據。

您的數據生命週期從收集階段開始。 在此階段，您會想知道您的數據是在正確的時間從正確的來源收集的。

接下來，您需要確保它存儲在正確的位置並且可以訪問以進行分析。

維護是數據生命週期的第三個階段，您或您的自動化流程可以檢查存在的數據，並確保在合適的團隊需要時可以使用這些數據。 您需要驗證數據並將其移動到正確的位置。

第四，您有數據使用，這是您可以訪問數據並根據您面前的信息做出明智決策的階段。 您可以看到，如果前三個步驟中的任何一個有錯誤，您可能是根據錯誤數據做出決策。

數據生命週期的第五個階段是數據清洗，對於發現和修復數據質量問題也很重要。

在此階段，您將刪除、銷毀、清除或歸檔數據，具體取決於數據的價值以及數據是否仍然準確。 此外，由於存儲數據可能會變得昂貴，因此您需要定期參與生命週期的這一部分以降低數據存儲成本。

這樣做的好處是，您可以節省資金，但您也可以確保您保留的數據質量更高，並且對您的項目仍然很重要。

2. 系統響應時間長

當您將數據輸入系統時，您希望快速處理它。 當您想要分析某些內容或想要繪製表格時，您需要準備好導出數據。

不幸的是，由於雲上數據的擴展性，可能會出現較長的系統響應時間。 但是，實時延遲可能會讓您付出代價，尤其是當報告立即到期時。

你怎麼能解決這個問題？

作為第一步，開始研究您的數據是如何組織的。 重新設計數據存儲方式可以使您想要的數據更接近表面，因此您可以快速獲取它。

另一種選擇是尋找一種不同的數據系統，該數據系統的規模可以超出這個系統的能力。 例如，如果您當前的數據解決方案已達到其可擴展性限制，則可能是您的公司已經超越了該軟件或平台。

3. 處理數據集成及其複雜性

公司遇到的最大問題之一是，要使用數據，您必須能夠集成它。 大數據平台能夠為您的公司存儲大量數據，從而提供幫助。 但重要的是，這些數據易於訪問。

有不同的方法來存儲您的數據。 例如，您可以在雲上使用一個包羅萬象的存儲庫，以確保它始終在一個集中位置可用。

4. 在具有成本效益的同時擴展大數據系統

大數據系統很棒，因為它們通常很容易擴展，但是您必須制定計劃來跟踪數據和循環使用舊數據。

這就是為什麼您的團隊必須在實施數據系統之前確定您將收集的數據類型、存儲方式以及使用方式。

例如，您可能希望使用雲中的存儲庫，但這樣做時，讓 Parquet 文件將類似的數據存儲在一起可能更有意義。

如果您沒有組織數據的方法，您可能會發現檢索您需要的內容要困難得多，並且隨著公司的發展不斷添加更多數據，管理數據也變得更加困難。 （作為一個額外的好處，請記住 Parquet 文件通常比 CSV 轉儲具有更高的性能成本比）。

5. 存儲需求增加導致的昂貴增長

有瞭如此豐富的數據，一旦您轉換為基於雲的數據解決方案，就可以輕鬆地比現在節省更多。 雲使公司可以輕鬆地保存更細粒度的數據，但在這樣做時，他們可能需要比計劃更多的容量。

這意味著什麼？ 這意味著更多的開支。 隨著您的公司意識到需要更多數據存儲空間，成本會迅速增長。

為幫助避免這種情況，您確實需要對查詢實施精細控制，因此不會保存不必要的數據，但您的必要數據會準確存儲在您需要的位置。

6.數據治理問題

另一件需要注意的事情是數據治理方面的問題。 隨著大數據應用程序的增長，管理治理問題會變得更加困難。

您需要從任何新的數據流程開始就使用內置的治理規則，這樣您就不會意外地阻礙您正在尋找的數據訪問類型。

7. 昂貴的維護

維護也是您必須牢記大數據的一項費用。 任何維護數據的系統都必須保持正常工作。 您需要確保基礎設施健全並且技術沒有過時。

如果您發現該技術已經過時，您可能希望更新到更快、更便宜的存儲、分析和處理數據的方法。

如果成本很高，那麼研究基於雲的平台可能是一個更好的解決方案，因為它們往往提供現收現付的選擇。 或者，如果你發現你的系統有太多東西可以滿足你的需求，那麼可能是時候降級到更簡單的東西來省錢了。

8. 分析數據時的不准確之處

有些人遇到的另一個問題是從他們的數據中得到不准確的分析。 這通常有兩個原因：

1. 質量差的源數據
2. 系統缺陷

如果有錯誤或缺陷，您可以預期結果會很差。 確保測試您的平台並驗證開發的每個部分，以識別問題並確保您的數據得到正確處理。

9. 你正在與孤島作鬥爭

您可能遇到的另一個問題是筒倉問題。 數據孤島會減慢每個人的速度，因為它們限制了對數據的訪問。

將數據存儲在單獨的數據庫中是數據孤島的最常見原因，因此請考慮升級到具有集中存儲數據區域的基於雲的平台。

10. 不受保護、不安全的數據

最後，請記住您的數據很重要，需要保護。 如果您決定使用的平台沒有良好的安全性，您的系統將容易受到病毒、惡意軟件和外部滲透的影響。

總結大數據挑戰

在構建數據策略時，您可能會遇到許多大數據挑戰。 您有必要考慮您收集、存儲、管理、使用和刪除數據的方式，這樣您就可以使這些數據保持最新，同時確保那些需要它的人仍然可以使用這些數據。

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