Suurandmete analüüsi väljakutsed

Andmed on tänapäeva maailmas väga väärtuslik vara. Andmete ökonoomika põhineb ideel, et andmete väärtust saab analüütika abil saada. Kuigi suurandmed ja analüüs on alles algfaasis, ei saa nende tähtsust alahinnata. Kui suurandmed hakkavad laienema ja kasvama, kasvab suurandmete analüüsi tähtsus igapäevaelus nii isiklikus kui ka ärilises elus. Lisaks suureneb andmete suurus ja maht iga päevaga, mistõttu on oluline käsitleda viisi, kuidas suurandmetega iga päev tegeletakse. arutame siin suurandmete analüüsi väljakutseid.

Läbiviidud uuringute kohaselt on paljud ettevõtted hakanud kasutama suurandmete analüütikat oma igapäevases töös. Suurenenud andmeanalüütika populaarsuse kasvades on ilmne, et just sellesse meediumisse investeerimine kindlustab ettevõtete ja kaubamärkide edasise kasvu.

Andmeväärtuse loomise võti on suurandmete analüüs ja sellepärast on oluline keskenduda sellele analüüsi aspektile. Paljud ettevõtted kasutavad Big Data analüütika rakendamiseks erinevaid meetodeid ja selle edukaks rakendamiseks pole maagilist lahendust. Kuigi andmed on olulised, on veelgi olulisem protsess, mille kaudu ettevõtted saavad nende abiga teadmisi. Andmetest ülevaate saamine on suurandmete analüüsi eesmärk ja seetõttu on äärmiselt oluline ja oluline investeerida süsteemi, mis seda teavet suudab anda. Suurandmete analüüsi edukas rakendamine nõuab seetõttu oskuste, inimeste ja protsesside kombinatsiooni, mis suudavad üksteisega täiuslikus sünkroonis töötada.

Täna arenevad ettevõtted kiires tempos ja ka suurte tehnoloogiate areng. See tähendab, et kaubamärgid peavad olema valmis suurandmeid piloteerima ja omaks võtma nii, et neist saaks teabehalduse ja analüüsi infrastruktuuri lahutamatu osa. Hämmastava potentsiaaliga suurandmed on tänapäeval tekkiv häiriv jõud, mis on valmis saama järgmiseks suureks asjaks integreeritud analüüsi valdkonnas, muutes seeläbi viisi, kuidas kaubamärgid ja ettevõtted täidavad oma kohustusi eri etappides ja majanduses.

Suure potentsiaali ja võimalustega tuleb aga ette suuri väljakutseid ja tõkkeid. See tähendab, et ettevõtted peavad olema võimelised lahendama kõik asjaomased tõkked, et nad saaksid kasutada suurandmete analüüsi ja sellega seotud valdkondade täielikku potentsiaali. Kui suurandmete analüüsiga seotud väljakutseid käsitletakse õigesti, suureneb suurandmete lahenduste edukuse määr automaatselt. Kuna suurandmed jõuavad kogu maailmas ettevõtetesse ja brändidesse, on nende väljakutsetega tegelemine äärmiselt oluline.

Mõned peamised väljakutsed, millega suurandmete analüüsi programm tänapäeval silmitsi seisab, on järgmised:

  1. Andmehalduse maastiku ebakindlus: Kuna suurandmed laienevad pidevalt, on uusi ettevõtteid ja tehnoloogiaid, mida arendatakse iga päev. Ettevõtete suur väljakutse on välja selgitada, milline tehnoloogia nende jaoks kõige paremini sobib, ilma uusi riske ja probleeme tekitamata.
  2. Big Data Talent Gap: kuigi Big Data on kasvav valdkond, on selles valdkonnas väga vähe eksperte. Seda seetõttu, et suurandmed on keeruline väli ja inimesi, kes mõistavad selle välja keerukust ja keerulist olemust, on palju ja vahel. Teine valdkonna suur väljakutse on tööstuses valitsev talent
  3. Andmete saamine suurandmete platvormile: Andmeid kasvab iga päevaga. See tähendab, et ettevõtted peavad regulaarselt hakkama saama piiramatu hulga andmetega. Täna saadaolev andmete ulatus ja mitmekesisus võib hävitada iga andmeesitaja ning seetõttu on oluline muuta andmete juurdepääsetavus kaubamärgihaldurite ja omanike jaoks lihtsaks ja mugavaks.
  4. Andmeallikate sünkroonimise vajadus: kuna andmekogumid muutuvad mitmekesisemaks, on vaja need integreerida analüütilisse platvormi. Kui seda eiratakse, võib see tekitada lünki ning viia vale arusaama ja sõnumiteni.
  5. Oluliste teadmiste saamine suurandmete analüüsi abil: On oluline, et ettevõtted saaksid suurandmete analüüsi abil korralikke teadmisi ja on oluline, et õigel osakonnal oleks sellele teabele juurdepääs. Suurandmete analüüsi peamine väljakutse on selle lünga tõhusalt ületamine.

Selles artiklis vaadeldakse neid väljakutseid lähemalt ja mõistetakse, kuidas ettevõtted saavad nendele väljakutsetele tõhusalt vastu tulla. Hadoopi infrastruktuuri juurutamine. Õppige hadoopi-oskusi, näiteks HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • 1. väljakutse

Andmehalduse ebakindluse suurenemise väljakutse: suurandmete maailmas: mida rohkem andmeid on, seda lihtsam on nendest teadmisi saada. Kuid suurandmetes on tänapäeva maailmas mitmeid häirivaid tehnoloogiaid ja nende hulgast valimine võib olla keeruline ülesanne. Sellepärast peavad suured andmesüsteemid toetama ettevõtte nii operatiivseid kui ka suures osas analüütilisi töötlemisvajadusi. Need lähenemisviisid koondatakse tavaliselt kategooriasse, mida nimetatakse NoSQL-i raamistikuks ja mis erineb tavapärasest relatsioonandmebaasi haldussüsteemist.

Ettevõttes on saadaval palju erinevaid NoSQL-i lähenemisviise, alates selliste meetodite kasutamisest nagu hierarhiliste objektide kujutamine graafide andmebaasideni, mis suudavad säilitada omavahel seotud seoseid erinevate objektide vahel. Kuna suurandmed on alles arenemisjärgus, arendavad paljud ettevõtted uusi tehnikaid ja meetodeid suurandmete analüüsi valdkonnas.

Tegelikult töötatakse igas NoSQL-i kategoorias välja uusi mudeleid, mis aitavad ettevõtetel eesmärkideni jõuda. Need suured analüüsitööriistad sobivad erinevatel eesmärkidel, kuna mõned neist pakuvad paindlikkust, samas kui teised tervendavad ettevõtted saavutavad oma skaleeritavuse või laiema funktsionaalsuse eesmärgid. See tähendab, et lai ja laienev NoSQL-i tööriistade valik on raskendanud brändide omanike jaoks õige lahenduse valimist, mis aitab neil eesmärke saavutada ja oma eesmärkidesse integreerida.

Vale tööriista valimine võib olla kulukas viga, kuna see ei pruugi aidata ettevõttel oma eesmärke saavutada ning aja- ja ressursiraiskamist. Selle mõistmine on ettevõtetele äärmiselt oluline, kuna õnnestumise ja ebaõnnestumise vahel on hea joon ainult õige tööriista ja põhiandmete magnetiliste maastike valimisel.

Kujutise allikas: pixabay.com

  • 2. väljakutse

Olemasolev lünk suurandmete analüüsi valdkonna ekspertide osas: tööstusharu sõltub täielikult ressurssidest, millele tal on juurdepääs, olgu see siis inimene või materjal. Mõned suurandmete analüüsi uued tööriistad ulatuvad traditsioonilistest relatsiooniliste andmebaaside tööriistadest koos alternatiivsete andmepaigutustega, mis on loodud suurendama juurdepääsu kiirust, vähendades samal ajal salvestusruumi jalajälge, mälusisest analüütilisust, NoSQL-i andmehaldusraamistikke ja Hadoopi laia ökosüsteemi. Nii paljude süsteemide ja raamistike abil on kasvav ja kohene vajadus rakenduste arendajate järele, kellel on teadmised kõigist nendest süsteemidest. Hoolimata asjaolust, et need tehnoloogiad arenevad kiiresti, puuduvad inimesed, kellel oleks nõutavad tehnilised oskused. Teine asi, mida tuleks meeles pidada, on see, et paljud suurandmete valdkonna eksperdid on saanud kogemusi tööriista juurutamise ja selle kasutamisel programmeerimismudelina, mitte andmehalduse aspektidega. See tähendab, et paljudel andmetööriistade ekspertidel puuduvad nõutavad teadmised andmete modelleerimise, andmearhitektuuri ja andmete integreerimise praktiliste aspektide kohta.

Selle teadmiste puudumise tulemuseks on andmete ja analüütiliste protsesside vähem edukas rakendamine ettevõttes / kaubamärgis.

Analüütikfirma McKinsey & Company andmetel võib „2018. aastaks ainuüksi Ameerika Ühendriikides tekkida puudus 140 000 - 190 000 sügava analüüsioskusega inimesest ning 1, 5 miljonist juhist ja analüütikust, kellel on teadmised suurandmete analüüsi kasutamiseks. teha tõhusaid otsuseid.

Kõik see tähendab, et kuigi selles sektoris avatakse mitu töökohta, leidub väga vähe eksperte, kellel on tegelikult teadmisi nende ametikohtade tõhusaks täitmiseks. Ehkki andmespetsialistid saavad pideva valdkonnas töötamise kaudu kogenumateks, taandujate lõhe lõpuks kaob. Samal ajal on oluline meeles pidada, et kui arendajad ei suuda lahendada põhilisi andmearhitektuuri ja andmehalduse väljakutseid, mõjutab see tõsiselt ettevõtte viimist järgmisele kasvutasemele. See tähendab, et ettevõtted peavad alati investeerima õigetesse ressurssidesse, olgu selleks siis tehnoloogia või asjatundlikkus, et nad saaksid tagada oma eesmärkide püsiva ja objektiivse saavutamise.

  • 3. väljakutse

Andmete suurandmete platvormile saamise väljakutse: iga ettevõte on erinev ja selle käsitlemiseks on erineval hulgal andmeid. Kuigi mõned ettevõtted juhivad täielikult andmepõhiseid, võivad teised olla vähem. Sellepärast on enne õige andmeplaani lõplikku rakendamist oluline neist erinevustest aru saada. Samuti ei mõista kõik ettevõtted suurandmete analüüsi täielikku tähendust. Eeldades, et iga ettevõte on teadlik äriandmete analüüsi eelistest ja kasvustrateegiast, mõjutaks selle algatuse edu tõsiselt. Sellepärast on oluline, et äriarenduse analüütikat rakendataks ettevõtte teadmistega.

Kuna ettevõtetel on palju andmeid, on andmete mõistmine väga oluline, kuna ilma nende põhiteadmisteta on keeruline neid äriandmete analüüsi programmiga integreerida. Suhtlus mängib siin väga olulist rolli, kuna see aitab ettevõtetel ja asjassepuutuval meeskonnal harida, teavitada ja selgitada ettevõtluse arengu analüüsi erinevaid aspekte.

Enne kasutuselevõtu alustamist peavad ettevõtted piisavalt aega selgitama ärianalüütika eeliseid ja omadusi üksikisikutele organisatsioonis, sealhulgas sidusrühmad, juhtkond ja IT-meeskonnad. Ehkki ettevõtted suhtuvad organisatsioonis ärianalüütiliste ja suurandmete rakendamisse skeptiliselt, saavad nad pärast sellega seotud tohutut potentsiaali mõistmist kogu suurandmete analüütilise protsessi hõlpsamini avatumaks ja kohandatavaks.

  • 4. väljakutse

Andmeallikate sünkroniseerimise vajaduse väljakutse: Kui andmed on suures platvormis integreeritud, võivad erinevatest allikatest erineva kiiruse ja ajakavaga migreeritud koopiad olla kogu süsteemis sünkroonis. Sünkrooniat on erinevat tüüpi ja on oluline, et andmed oleksid sünkroonis, vastasel juhul võib see mõjutada kogu protsessi. Nii paljude tavapäraste andmemärkide ja andmeladude, andmete ekstraheerimise, ümberkujundamise ja migratsiooni jadade korral on andmete sünkroniseerimise oht alati olemas.

Plahvatavate andmemahtude ja kiireneva värskenduste loomise kiirusega on keeruline, kuid vajalik tagada andmete sünkroonimine kõigil tasanditel. Selle põhjuseks on asjaolu, et andmed pole sünkroonis, see võib põhjustada vale ja kehtetu analüüsi. Kui mis tahes etapis koostatakse ebajärjekindlaid andmeid, võib see kõigis etappides põhjustada ebakõlasid ja tulemuseks on täiesti katastroofilised tagajärjed. Valed arusaamad võivad ettevõtet rängalt kahjustada, mõnikord isegi rohkem, kui puuduvad nõutavad andmed.

  • 5. väljakutse

Väljakutse saada olulisi teadmisi Big Data Analyticsi abil: Andmed on väärtuslikud ainult siis, kui ettevõtted saavad neist teadmisi. Olemasolevat andmesalvestust täiendades ja lõppkasutajatele juurdepääsu tagades peab suurandmete analüüs olema kõikehõlmav ja arusaadav. Andmetööriistad peavad aitama ettevõtetel mitte ainult juurdepääsu nõutavale teabele, vaid ka kaotama vajaduse kohandatud kodeerimise järele. Kuna andmete arv kasvab, on oluline, et ettevõtted mõistaksid seda vajadust ja töötleksid seda tõhusal viisil. Kuna andmete suurus võib sõltuvalt ajast ja tsüklist suureneda, on andmete korrektse kohandamise tagamine iga ettevõtte edu jaoks kriitiline tegur.

Järeldus - suurandmete analüüsi väljakutsed

Need on vaid mõned vähestest väljakutsetest, millega ettevõtted silmitsi seisavad suurandmete analüüsilahenduste rakendamisel. Ehkki need väljakutsed võivad tunduda suured, on oluline nendega tõhusalt tegeleda, sest kõik teavad, et ärianalüütika võib ettevõtte varandust tõeliselt muuta. Alates pettuste ennetamisest kuni konkurentide ees konkurentsieelise saamiseni, aidates hoida rohkem kliente ja ennetades ärinõudmisi - on ärianalüütika võimalused lõputud. Viimasel kümnendil on suurandmeteni jõudnud väga pikk tee ja nendest väljakutsetest ülesaamine saab järgmistel aastatel olema suurandmete analüüsi tööstuse üheks peamiseks eesmärgiks.

Soovitatavad artiklid

See on olnud juhend Big Data analüütika väljakutsetele. Siin oleme arutanud suurandmete analüüsi erinevaid väljakutseid. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmist artiklit -

  1. Mis on suurandmete tehnoloogia?
  2. Mis on suurandmed ja Hadoop
  3. Suurte andmete analüüsi näited
  4. Kas suurandmed on andmebaas?

Kategooria:

Suured andmed