Utmaningar med Big Data Analytics

Data är en mycket värdefull tillgång i världen idag. Datakonomin bygger på idén att datavärde kan extraheras genom användning av analys. Även om Big data och analyser fortfarande befinner sig i sitt ursprungliga tillväxtstadium, kan deras betydelse inte undervärderas. När big data börjar expandera och växa kommer vikten av big data-analys fortsätta att växa i vardagen, både personlig och affärsmässig. Dessutom ökar storleken och volymen på data varje dag, vilket gör det viktigt att ta itu med hur stora data hanteras varje dag. här kommer vi att diskutera utmaningarna med Big Data Analytics.

Enligt undersökningar öppnar många företag upp för att använda big data-analys i sin dagliga funktion. Med den ökande populariteten för Big data analytics är det men uppenbart att investeringar i detta medium är vad som kommer att säkra företagens framtida tillväxt.

Nyckeln till skapandet av datavärde är Big Data Analytics och det är därför det är viktigt att fokusera på den aspekten av analysen. Många företag använder olika metoder för att använda Big Data-analys och det finns ingen magisk lösning för att framgångsrikt implementera detta. Även om data är viktiga, ännu viktigare, är processen genom vilken företag kan få insikter med sin hjälp. Att få insikter från data är målet med big data-analys och det är därför att investera i ett system som kan leverera dessa insikter är oerhört avgörande och viktigt. Framgångsrik implementering av big data-analys kräver därför en kombination av färdigheter, människor och processer som kan fungera perfekt med varandra.

Idag utvecklas företagen i snabb takt och det gäller även framsteg inom stora tekniker. Detta innebär att varumärken måste vara redo att pilotera och anta big data på ett sådant sätt att de blir en integrerad aspekt av informationshantering och analysinfrastruktur. Med en fantastisk potential är big data idag en växande störande kraft som är beredd att bli den nästa stora saken inom integrerad analys, och därigenom förändra sättet varumärken och företag utför sina uppgifter på olika stadier och ekonomier.

Med stor potential och möjligheter kommer emellertid stora utmaningar och hinder. Detta innebär att företag måste kunna lösa alla berörda hinder så att de kan låsa upp den fulla potentialen för big data-analys och dess berörda fält. När big data analytics-utmaningar hanteras på ett korrekt sätt ökar framgångsgraden för implementering av big data-lösningar automatiskt. Eftersom big data tar sig in i företag och varumärken runt om i världen är det extremt viktigt att ta itu med dessa utmaningar.

Några av de stora utmaningarna som Big Data Analytics-programmet står inför idag inkluderar följande:

  1. Osäkerhet i datahanteringslandskap: Eftersom big data kontinuerligt expanderar finns det nya företag och tekniker som utvecklas varje dag. En stor utmaning för företagen är att ta reda på vilken teknik som fungerar bäst för dem utan att nya risker och problem införs.
  2. Big Data Talent Gap: Medan Big Data är ett växande fält, finns det mycket få experter tillgängliga på detta område. Detta beror på att Big data är ett komplext fält och människor som förstår komplexiteten och intrikata naturen i detta fält är långt få och mellan. En annan stor utmaning på området är talanggapet som finns i branschen
  3. Få data till stordataplattformen: Data ökar varje dag. Detta innebär att företag måste ta itu med en obegränsad mängd data regelbundet. Skalan och mångfalden av data som finns tillgängliga idag kan överväldiga all datautövare och det är därför det är viktigt att göra datatillgänglighet enkel och bekväm för varumärkeshanterare och ägare.
  4. Behov av synkronisering mellan datakällor: När datauppsättningarna blir mer olika finns det ett behov av att integrera dem i en analytisk plattform. Om detta ignoreras kan det skapa luckor och leda till fel insikt och meddelanden.
  5. Få viktiga insikter genom användning av Big data-analys: Det är viktigt att företag får korrekt insikt från big data-analys och det är viktigt att rätt avdelning har tillgång till denna information. En stor utmaning inom big data-analys är att överbrygga detta gap på ett effektivt sätt.

Den här artikeln kommer att titta på dessa utmaningar på ett närmare sätt och förstå hur företag kan hantera dessa utmaningar på ett effektivt sätt. Implementering av Hadoop infrastruktur. Lär dig hadoopfärdigheter som HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Utmaning 1

Utmaningen att öka osäkerheten inom datahantering: I en värld av big data, ju mer data du har desto lättare är det att få insikt från dem. I big data finns det dock ett antal störande tekniker i världen idag och att välja mellan dem kan vara en svår uppgift. Det är därför stora datasystem måste stödja både operativa och till stor del analytiska bearbetningsbehov hos ett företag. Dessa tillvägagångssätt delas vanligtvis in i en kategori som kallas NoSQL-ramverk som skiljer sig från det konventionella relationella databashanteringssystemet.

Det finns många olika NoSQL-strategier tillgängliga i företaget från att använda metoder som hierarkisk objektrepresentation till diagramdatabaser som kan upprätthålla sammankopplade relationer mellan olika objekt. Eftersom big data fortfarande befinner sig i utvecklingsstadiet, finns det många företag som utvecklar nya tekniker och metoder inom big data-analys.

Faktum är att nya modeller utvecklas inom varje NoSQL-kategori, som hjälper företag att nå mål. Dessa stora analysverktyg är lämpliga för olika ändamål eftersom vissa av dem ger flexibilitet medan andra läkningsföretag når sina mål om skalbarhet eller ett bredare utbud av funktionalitet. Detta innebär att det breda och expanderande utbudet av NoSQL-verktyg har gjort det svårt för varumärkesägare att välja rätt lösning som kan hjälpa dem att uppnå sina mål och integreras i sina mål.

Att välja fel verktyg kan vara ett kostsamt fel eftersom det kanske inte hjälper företaget att nå sina mål och också leda till slöseri med tid och resurser. Att förstå detta är oerhört viktigt för företag, eftersom det bara är den perfekta gränsen mellan framgång och misslyckande att välja rätt verktyg och kärndatamagnetlandskap.

Bildkälla: pixabay.com

  • Utmaning 2

Den befintliga klyftan när det gäller experter inom området big data-analys: En bransch är helt beroende av de resurser som den har tillgång för att vara den mänskliga eller materiella. Några av de nya verktygen för stordataanalys sträcker sig från traditionella relationsdatabasverktyg med alternativa datalayouter utformade för att öka åtkomsthastigheten samtidigt som lagringsfotavtrycket, minnesanalys, NoSQL-datahanteringsramar samt det breda Hadoop-ekosystemet minskas. Med så många system och ramverk finns det ett växande och omedelbart behov av applikationsutvecklare som har kunskap om alla dessa system. Trots att dessa teknologier utvecklas i snabb takt saknas människor som har den tekniska kompetensen som krävs. En annan sak att tänka på är att många experter inom big data har fått sina erfarenheter genom verktygsimplementering och dess användning som en programmeringsmodell i motsats till datahanteringsaspekter. Detta innebär att många dataverktygsexperter inte har den nödvändiga kunskapen om de praktiska aspekterna av datamodellering, dataarkitektur och dataintegration.

Denna brist på kunskap kommer att resultera i mindre än framgångsrika implementeringar av data och analytiska processer inom ett företag / varumärke.

Enligt analytikerföretaget McKinsey & Company: ”År 2018 skulle USA ensam kunna möta en brist på 140 000 till 190 000 personer med djupa analytiska färdigheter samt 1, 5 miljoner chefer och analytiker med kunskapen om att använda analysen av big data för att fatta effektiva beslut.

Allt detta innebär att även om denna sektor kommer att ha flera jobböppningar, kommer det att finnas mycket få experter som faktiskt kommer att ha kunskap för att effektivt fylla dessa tjänster. Medan datapraktiker blir mer erfarna genom kontinuerligt arbete på området, kommer talanggapet så småningom att stängas. Samtidigt är det viktigt att komma ihåg att när utvecklare inte kan hantera grundläggande dataarkitektur och datahanteringsutmaningar påverkas förmågan att ta ett företag till nästa tillväxtnivå allvarligt. Detta innebär att företag alltid måste investera i rätt resurser, vare sig det är teknik eller expertis, så att de kan säkerställa att deras mål och mål objektivt uppfylls på ett hållbart sätt.

  • Utmaning 3

Utmaningen att få data till stordataplattformen: Varje företag är olika och har olika mängder data att hantera. Medan vissa företag är helt datadrivna, kan andra vara mindre. Det är därför det är viktigt att förstå dessa distinktioner innan du slutligen implementerar rätt dataplan. Dessutom förstår inte alla företag den fulla implikationen av big data-analys. Om man antar att varje företag har kunskap om fördelarna och tillväxtstrategin för affärsdataanalys skulle det påverka detta initiativs framgång allvarligt. Det är därför det är viktigt att affärsutvecklingsanalys implementeras med företagets kunskap.

Eftersom företag har mycket data är det viktigt att förstå att data är mycket viktigt eftersom det inte är svårt att integrera dem med affärsdataanalysprogrammet utan den grundläggande kunskapen. Kommunikation spelar en mycket integrerad roll här eftersom det hjälper företag och det berörda teamet att utbilda, informera och förklara de olika aspekterna av affärsutvecklingsanalys.

Innan företaget ens går mot implementering måste företag ha en god tid på att förklara fördelarna och funktionerna med affärsanalys för individer inom organisationerna inklusive intressenter, ledning och IT-team. Medan företag kommer att vara skeptiska när det gäller att implementera affärsanalys och big data i organisationen, så snart de förstår den enorma potential som är förknippade med dem, kommer de lättare att vara mer öppna och anpassningsbara till hela analysen av big data.

  • Utmaning 4

Utmaningen med behovet av synkronisering mellan datakällor: När data har integrerats i en stor plattform kan datakopior som migreras från olika källor med olika hastigheter och scheman ibland synkroniseras inom hela systemet. Det finns olika typer av synkroni och det är viktigt att data synkroniseras annars kan detta påverka hela processen. Med så många konventionella datamärken och datalager, sekvenser av datautdrag, transformationer och migreringar finns det alltid en risk för att data inte synkroniseras.

Med exploderande datamängder och stigande hastighet där uppdateringar skapas så att data synkroniseras på alla nivåer är svårt men nödvändigt. Detta beror på att data inte är synkroniserade, det kan resultera i felaktiga och ogiltiga analyser. Om inkonsekvent data produceras i något skede kan det resultera i inkonsekvens i alla stadier och ha helt katastrofala resultat. Fel insikt kan skada ett företag i hög grad, ibland till och med mer än att inte ha de nödvändiga datainsikten.

  • Utmaning 5

Utmaningen att få viktiga insikter genom användning av Big data-analys: Data är värdefulla endast så länge företag kan få insikter från dem. Genom att förstärka befintlig datalagring och ge åtkomst till slutanvändare, måste big data-analys vara omfattande och insiktsfull. Dataverktygen måste hjälpa företag att inte bara ha tillgång till nödvändig information utan också eliminera behovet av anpassad kodning. När data växer inuti är det viktigt att företag förstår detta behov och bearbetar dem på ett effektivt sätt. Eftersom datastorleken kan öka beroende på tid och cykel, är att säkerställa att data anpassas på ett korrekt sätt en avgörande faktor för framgången för alla företag.

Slutsats - Utmaningar med Big Data Analytics

Detta är bara några av de få utmaningar som företag står inför i processen att implementera big data-analyslösningar. Även om dessa utmaningar kan verka stora, är det viktigt att hantera dem på ett effektivt sätt eftersom alla vet att affärsanalys verkligen kan förändra ett företags förmögenhet. Från att förhindra bedrägerier till att få en konkurrensfördel jämfört med konkurrenterna att hjälpa till att behålla fler kunder och förutse affärsbehov - möjligheterna med affärsanalys är oändliga. Under det senaste decenniet har big data kommit mycket långt och att övervinna dessa utmaningar kommer att bli ett av de viktigaste målen för Big Data Analytics-industrin under de kommande åren.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till utmaningarna med Big Data-analys. Här har vi diskuterat de olika utmaningarna med Big Data-analys. Du kan också titta på följande artikel för att lära dig mer -

  1. Vad är Big Data Technology?
  2. Vad är Big data och Hadoop
  3. Exempel på Big Data Analytics
  4. Är Big Data en databas?

Kategori:

Big Data