Utfordringer med Big Data Analytics

Data er en veldig verdifull eiendel i verden i dag. Dataøkonomien er basert på ideen om at dataverdi kan hentes ut ved bruk av analyser. Selv om Big data og analyser fortsatt er i sitt første vekststadium, kan ikke viktigheten deres undervurderes. Når big data begynner å utvide og vokse, vil viktigheten av big data-analyse fortsette å vokse i hverdagen, både personlig og forretningsmessig. I tillegg øker størrelsen og volumet på data hver eneste dag, noe som gjør det viktig å ta tak i måten big data blir adressert hver dag. her vil vi diskutere utfordringene med Big Data Analytics.

I følge undersøkelser som er utført, åpner mange selskaper opp for å bruke big data-analyse i den daglige funksjonen. Med den økende populariteten til Big data analytics, er det bare åpenbart at det å investere i dette mediet er det som skal sikre den fremtidige veksten av selskaper og merkevarer.

Nøkkelen til verdiskaping av data er Big Data Analytics, og det er derfor det er viktig å fokusere på det aspektet av analyser. Mange selskaper bruker forskjellige metoder for å bruke Big Data-analyse, og det er ingen magisk løsning for å lykkes med å implementere dette. Selv om data er viktig, enda viktigere, er prosessen som selskaper kan få innsikt med deres hjelp. Å få innsikt fra data er målet med big data-analyse, og det er grunnen til at det er ekstremt viktig og viktig å investere i et system som kan levere den innsikten. Vellykket implementering av big data-analyse krever derfor en kombinasjon av ferdigheter, mennesker og prosesser som kan fungere i perfekt synkronisering med hverandre.

I dag utvikler selskaper seg raskt, og det samme gjør fremskritt innen store teknologier. Dette betyr at merkevarer må være klare til å pilotere og ta i bruk big data på en slik måte at de blir et integrert aspekt av informasjonsstyring og analyseinfrastruktur. Med fantastisk potensial er big data i dag en voksende forstyrrende kraft som er klar til å bli den neste store tingen innen integrert analyse, og dermed transformere måten merkevarer og selskaper utfører sine plikter på tvers av stadier og økonomier.

Med stort potensiale og muligheter kommer imidlertid store utfordringer og hinder. Dette betyr at selskaper må være i stand til å løse alle de berørte hindringene, slik at de kan låse opp det fulle potensialet i big data-analyse og dens berørte felt. Når utfordringer med big data analytics blir adressert på en ordentlig måte, øker suksessraten for implementering av big data-løsninger automatisk. Ettersom big data tar seg inn i selskaper og merkevarer rundt om i verden, er det ekstremt viktig å takle disse utfordringene.

Noen av de største utfordringene som big data analytics-programmet står overfor i dag inkluderer følgende:

  1. Usikkerhet rundt datastyringslandskap : Fordi store data utvides kontinuerlig, er det nye selskaper og teknologier som utvikles hver dag. En stor utfordring for selskaper er å finne ut hvilken teknologi som fungerer best for dem uten å innføre nye risikoer og problemer.
  2. Big Data Talent Gap: Mens Big Data er et voksende felt, er det veldig få eksperter tilgjengelig på dette feltet. Dette er fordi Big data er et komplekst felt, og folk som forstår kompleksiteten og den kompliserte naturen til dette feltet er langt på vei. En annen stor utfordring på området er talentgapet som finnes i bransjen
  3. Få data inn i big data-plattformen: Data øker hver eneste dag. Dette betyr at selskaper regelmessig må takle en ubegrenset mengde data. Omfanget og mangfoldet av data som er tilgjengelig i dag kan overvelde enhver datatutøver, og det er derfor det er viktig å gjøre datatilgjengelighet enkel og praktisk for merkevareledere og eiere.
  4. Behov for synkronisering på tvers av datakilder: Når datasett blir mer forskjellige, er det behov for å integrere dem i en analytisk plattform. Hvis dette blir ignorert, kan det skape hull og føre til feil innsikt og meldinger.
  5. Få viktig innsikt gjennom bruk av Big data-analyse: Det er viktig at selskaper får riktig innsikt fra big data-analyse, og det er viktig at riktig avdeling har tilgang til denne informasjonen. En stor utfordring innen analyse av big data er å bygge bro mellom dette gapet på en effektiv måte.

Denne artikkelen vil se på disse utfordringene på en nærmere måte og forstå hvordan selskaper kan takle disse utfordringene på en effektiv måte. Implementering av Hadoop infrastruktur. Lær hadoopferdigheter som HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Utfordring 1

Utfordringen med økende usikkerhet i datahåndtering: I en verden med big data, jo mer data du har, jo lettere er det å få innsikt fra dem. I big data er det imidlertid en rekke forstyrrende teknologier i verden i dag, og å velge blant dem kan være en tøff oppgave. Det er grunnen til at store datasystemer trenger å støtte både operasjonelle og i stor grad analytiske behandlingsbehov for et selskap. Disse tilnærmingene er vanligvis samlet inn i en kategori som kalles NoSQL framework som er forskjellig fra det konvensjonelle relasjonsdatabasestyringssystemet.

Det er mange forskjellige NoSQL-tilnærminger tilgjengelig i selskapet fra å bruke metoder som hierarkal objektrepresentasjon til grafiske databaser som kan opprettholde sammenkoblede forhold mellom forskjellige objekter. Ettersom big data fremdeles er i utviklingsstadiet, er det mange selskaper som utvikler nye teknikker og metoder innen big data analytics.

Faktisk utvikles det nye modeller innen hver NoSQL-kategori, som hjelper selskaper å nå mål. Disse store analyseverktøyene er egnet for forskjellige formål, ettersom noen av dem gir fleksibilitet mens andre helbredende selskaper når sine mål om skalerbarhet eller et bredere spekter av funksjonalitet. Dette betyr at det brede og ekspanderende utvalget av NoSQL-verktøy har gjort det vanskelig for merkevareeiere å velge riktig løsning som kan hjelpe dem å nå sine mål og integreres i sine mål.

Å velge feil verktøy kan være en kostbar feil da dette kanskje ikke hjelper selskapet å nå sine mål og også føre til bortkastet tid og ressurser. Å forstå dette er ekstremt viktig for selskaper, da bare det å velge riktig verktøy og kjernedatamagnetlandskap er den fine linjen mellom suksess og fiasko.

Bildekilde: pixabay.com

  • Utfordring 2

Det eksisterende gapet når det gjelder eksperter innen big data-analyse: En industri er helt avhengig av ressursene den har tilgang til å være den menneskelige eller materielle. Noen av de nye verktøyene for big data-analyser spenner fra tradisjonelle relasjonsdatabaseverktøy med alternative dataoppsett designet for å øke tilgangshastigheten samtidig som lagringsfotavtrykket, analysene i minnet, NoSQL-datahåndteringsrammer samt det brede Hadoop-økosystemet reduseres. Med så mange systemer og rammer er det et økende og øyeblikkelig behov for applikasjonsutviklere som har kunnskap i alle disse systemene. Til tross for at disse teknologiene utvikler seg i raskt tempo, mangler det mennesker som har den nødvendige tekniske ferdigheten. En annen ting å huske på er at mange eksperter innen big data har fått sin erfaring gjennom implementering av verktøy og bruken av den som en programmeringsmodell i motsetning til datahåndteringsaspekter. Dette betyr at mange dataverktøyeksperter ikke har den nødvendige kunnskapen om de praktiske aspektene ved datamodellering, dataarkitektur og dataintegrasjon.

Denne mangelen på kunnskap vil resultere i mindre enn vellykkede implementeringer av data og analytiske prosesser i et selskap / merke.

I følge analytikerfirmaet McKinsey & Company, “I 2018 kunne USA alene møte en mangel på 140 000 til 190 000 mennesker med dype analytiske ferdigheter samt 1, 5 millioner ledere og analytikere med kunnskapen til å bruke analysen av big data for å ta effektive beslutninger.

Alt dette betyr at selv om denne sektoren vil ha flere stillinger, vil det være svært få eksperter som faktisk vil ha kunnskap til å effektivt fylle disse stillingene. Mens datautøvere blir mer erfarne gjennom kontinuerlig arbeid i felt, vil talentgapet etter hvert lukke seg. Samtidig er det viktig å huske at når utviklere ikke kan adressere grunnleggende dataarkitektur og datahåndteringsutfordringer, påvirkes muligheten til å ta et selskap til neste vekstnivå alvorlig. Dette betyr at selskaper alltid må investere i de rette ressursene, det være seg teknologi eller kompetanse, slik at de kan sikre at deres mål og mål blir objektivt oppfylt på en vedvarende måte.

  • Utfordring 3

Utfordringen med å få data inn i big data-plattformen: Hvert selskap er forskjellig og har forskjellige datamengder å forholde seg til. Mens noen selskaper er fullstendig datadrevet, kan andre være mindre. Derfor er det viktig å forstå disse skillene før du endelig implementerer riktig dataplan. Ikke alle selskaper forstår den fulle implikasjonen av big data-analyse. Hvis du antar at hvert selskap er kunnskapsrik om fordelene og vekststrategien ved analyser av forretningsdata, vil det påvirke suksessen til dette initiativet alvorlig. Derfor er det viktig at analyse av forretningsutvikling implementeres med kunnskap fra selskapet.

Ettersom selskaper har mye data, er forståelsen av at data veldig viktig fordi det uten den grunnleggende kunnskapen er vanskelig å integrere dem med forretningsdataanalyseprogrammet. Kommunikasjon spiller en veldig integrert rolle her, da den hjelper selskaper og det berørte teamet med å utdanne, informere og forklare de forskjellige aspektene ved analyse av forretningsutvikling.

Før de selv går i gang med implementering, må selskaper god tid på å forklare fordelene og funksjonene ved forretningsanalyse til enkeltpersoner i organisasjonene, inkludert interessenter, ledelse og IT-team. Selv om selskaper vil være skeptiske til å implementere forretningsanalyser og big data i organisasjonen, når de først har forstått det enorme potensialet som er knyttet til det, vil de lett være mer åpne og tilpasningsdyktige til hele analysen av big data.

  • Utfordring 4

Utfordringen med behovet for synkronisering på tvers av datakilder: Når data er integrert i en stor plattform, kan datakopier som migreres fra forskjellige kilder med forskjellige hastigheter og planer noen ganger synkroniseres i hele systemet. Det er forskjellige typer synkroni, og det er viktig at data er synkronisert ellers kan dette påvirke hele prosessen. Med så mange konvensjonelle datamarkeringer og datavarehus, sekvenser av datauttrekk, transformasjoner og migrasjoner, er det alltid en risiko for at data blir synkronisert.

Med eksploderende datamengder og stigende hastighet som oppdateringer opprettes for å sikre at data synkroniseres på alle nivåer er vanskelig, men nødvendig. Dette fordi data ikke er synkronisert, det kan resultere i analyser som er gale og ugyldige. Hvis det produseres inkonsekvente data på noe trinn, kan det føre til uoverensstemmelser i alle ledd og ha helt katastrofale resultater. Feil innsikt kan skade et selskap i stor grad, noen ganger til og med mer enn å ikke ha den nødvendige datainnsikten.

  • Utfordring 5

Utfordringen med å få viktig innsikt gjennom bruk av Big data-analyse: Data er verdifulle bare så lenge selskaper kan få innsikt fra dem. Ved å øke den eksisterende datalagringen og gi tilgang til sluttbrukere, må big data-analyse være omfattende og innsiktsfull. Dataverktøyene må hjelpe selskaper til ikke bare å ha tilgang til nødvendig informasjon, men også eliminere behovet for tilpasset koding. Når data vokser inne, er det viktig at selskaper forstår dette behovet og behandler det på en effektiv måte. Ettersom datastørrelsen kan øke avhengig av tid og syklus, er det en viktig faktor for suksess for ethvert selskap å sikre at data blir tilpasset på riktig måte.

Konklusjon - Utfordringer med Big Data Analytics

Dette er bare noen av de få utfordringene selskaper står overfor i prosessen med å implementere big data-analyseløsninger. Selv om disse utfordringene kan virke store, er det viktig å adressere dem på en effektiv måte fordi alle vet at forretningsanalyse virkelig kan endre formuen til et selskap. Fra å forhindre svindel til å oppnå et konkurransefortrinn over konkurrentene til å hjelpe til med å beholde flere kunder og forutse forretningskrav - mulighetene med forretningsanalyse er uendelige. I løpet av det siste tiåret har big data kommet veldig langt, og å overvinne disse utfordringene kommer til å være et av de viktigste målene for Big Data Analytics-bransjen de kommende årene.

Anbefalte artikler

Dette har vært en guide til utfordringene med Big Data-analyse. Her har vi diskutert de forskjellige utfordringene med Big Data-analyse. Du kan også se på følgende artikkel for å lære mer -

  1. Hva er Big Data Technology?
  2. Hva er Big data og Hadoop
  3. Eksempler på Big Data Analytics
  4. Er Big Data en database?

Kategori:

Stor Data