Uwaga: Poniższy artykuł pomoże Ci w: 10 największych wyzwań dla Big Data w zakresie nowych strategii danych
Niesamowite, jak szybko można teraz zbierać dane. W rzeczywistości, przy takiej obfitości danych, big data rośnie szybciej niż kiedykolwiek i prowadzi do wielu udanych innowacji w różnych branżach. Ale czy wiesz, jakie są wyzwania Big Data?
Organizacje takie jak Twoja muszą nadążać za wszystkimi tymi zmianami, wprowadzając sztuczną inteligencję lub wykorzystując potencjał uczenia maszynowego, aby stale się rozwijać i pozostać konkurencyjnymi w stosunku do innych firm w branży.
Choć wszystko to brzmi rozsądnie, praca ze wszystkimi zebranymi danymi może być również kłopotliwa. To normalne, że firmy napotykają wyzwania, gdy próbują wykorzystać zebrane dane, zwłaszcza jeśli nie mają solidnej strategii danych.
Korzyści płynące z dostępu do niego i korzystania z niego są ogromne, ale nadal trzeba dysponować infrastrukturą i umiejętnościami, aby zintegrować go ze swoją codzienną pracą.
Chcesz dowiedzieć się więcej na temat wyzwania związane z dużymi danymi na które możesz się natknąć podczas tworzenia strategii big data? Oto kilka ważnych kwestii, o których należy pamiętać.
Najlepsza 10 Wyzwania związane z dużymi danymi
Podczas pracy z programem możesz napotkać dziesiątki wyzwań. strategie big dataOd gromadzenia zbyt dużej ilości danych po wpadanie w silosy danych, jest wiele rzeczy, na które trzeba uważać.
Przygotowaliśmy pomocną listę 10 największych wyzwań, dzięki czemu będziesz mógł się na nie przygotować, jeśli staną się problemem dla Twojej firmy. Identyfikując potencjalne problemy już teraz, możesz uniknąć poważnych kłopotów, które mogłyby negatywnie wpłynąć na Twoją firmę w przyszłości.
1. Znajdowanie i rozwiązywanie problemów z jakością danych
Jakość danych jest jedną z najważniejszych rzeczy, o których należy pamiętać podczas zbierania danych do swoich projektów. Chcesz mieć pewność, że Twój system zbiera dokładne dane, które są nadal ważne, jednocześnie usuwając dane, które już nie mają zastosowania.
Cykl życia danych zaczyna się od fazy gromadzenia. Podczas tej fazy będziesz chciał wiedzieć, że Twoje dane są gromadzone z właściwych źródeł we właściwym czasie.
Następny, musisz mieć pewność, że jest on przechowywany we właściwym miejscu i możliwy do analizy.
Konserwacja, trzeci etap cykl życia danychpolega na tym, że Ty lub Twoje zautomatyzowane procesy możecie przeglądać dostępne dane i upewniać się, że są one dostępne dla odpowiednich zespołów wtedy, gdy ich potrzebują. Będziesz musiał zweryfikować dane i przenieść je do właściwej lokalizacji.
Po czwarte, masz wykorzystanie danych, czyli etap, na którym możesz uzyskać dostęp do danych i podejmować świadome decyzje na podstawie informacji, które masz przed sobą. Możesz zobaczyć, że jeśli którykolwiek z poprzednich trzech kroków zawiera błędy, możesz podejmować decyzje na podstawie błędnych danych.
Piątym etapem cyklu życia danych jest czyszczenie danychi jest to również istotne dla znajdowania i rozwiązywania problemów z jakością danych.
Na tym etapie usuniesz, zniszczysz, wyczyścisz lub zarchiwizujesz dane w zależności od ich wartości i tego, czy są nadal dokładne. Ponadto, ponieważ przechowywanie danych może być kosztowne, będziesz chciał regularnie brać udział w tej części cyklu życia, aby obniżyć koszty przechowywania danych.
Postępując w ten sposób, nie tylko zaoszczędzisz pieniądze, ale będziesz mieć też pewność, że przechowywane przez Ciebie dane są wyższej jakości i nadal ważne dla Twoich projektów.
2. Długi czas reakcji systemu
Kiedy wprowadzasz dane do swojego systemu, chcesz, aby były przetwarzane szybko. Kiedy chcesz coś przeanalizować lub chcesz sporządzić formularz, potrzebujesz danych gotowych do eksportu.
Niestety, długi czas reakcji systemu może wystąpić z powodu rozległej natury danych w chmurze. Opóźnienia w czasie rzeczywistym mogą Cię jednak sporo kosztować, zwłaszcza gdy raport jest wymagany natychmiast.
Jak można rozwiązać ten problem?
Zacznij od przeanalizowania sposobu organizacji swoich danych. Przeprojektowanie sposobu przechowywania danych może przechowywać interesujące Cię dane bliżej powierzchni, dzięki czemu możesz je szybko odczytać.
Inną opcją jest poszukanie innego systemu danych, który można skalować poza możliwościami tego. Na przykład, jeśli Twoje obecne rozwiązanie danych osiągnęło limit skalowalności, może się okazać, że Twoja firma po prostu wyrosła z tego oprogramowania lub platformy.
3. Radzenie sobie z integracją danych i jej złożonością
Jednym z największych problemów, z jakimi borykają się firmy, jest to, że aby korzystać z danych, trzeba być w stanie je zintegrować. Platformy big data pomagają, ponieważ mogą przechowywać duże ilości danych dla Twojej firmy. Ważne jest jednak, aby dostęp do tych danych był łatwy.
Istnieją różne sposoby przechowywania danych. Możesz na przykład użyć repozytorium catch-all w chmurze, aby mieć pewność, że dane są zawsze dostępne w jednej scentralizowanej lokalizacji.
Jak wykorzystać analizę danych do generowania nowych pomysłów na treści
4. Skalowanie systemów big data przy zachowaniu opłacalności
Systemy big data są świetne, ponieważ łatwo je skalować. Trzeba jednak mieć plan śledzenia danych i cyklicznego udostępniania starych danych.
Dlatego Twój zespół musi określić rodzaje danych, które będziesz zbieraćw jaki sposób będą one przechowywane i wykorzystywane przed wdrożeniem systemu danych.
Na przykład możesz chcieć użyć repozytorium w chmurze, ale wówczas bardziej sensowne może być przechowywanie podobnych danych w plikach Parquet.
Jeśli nie masz sposobu na uporządkowanie swoich danych, może się okazać, że znacznie trudniej będzie Ci znaleźć to, czego potrzebujesz, i że trudniej będzie Ci zarządzaj swoimi danymi w miarę jak będziesz dodawać więcej, gdy Twoja firma się rozrośnie. (Dodatkową korzyścią jest to, że pliki Parquet mają zazwyczaj lepszy stosunek wydajności do kosztów niż pliki CSV).
5. Kosztowny wzrost z powodu zwiększonych potrzeb w zakresie magazynowania
Przy tak dużej ilości danych łatwo jest zaoszczędzić więcej niż teraz, gdy przejdziesz na rozwiązanie danych w chmurze. Chmura ułatwia firmom zapisywanie bardziej szczegółowych danych, ale robiąc to, mogą potrzebować znacznie większej pojemności, niż planowały.
Co to oznacza? To oznacza więcej wydatków. Koszty mogą szybko wzrosnąć, gdy Twoja firma zda sobie sprawę, że potrzebuje więcej miejsca do przechowywania danych.
Aby tego uniknąć, należy wdrożyć szczegółowe kontrole zapytań, dzięki którym niepotrzebne dane nie będą zapisywane, a potrzebne dane będą przechowywane dokładnie tam, gdzie ich potrzebujesz.
6. Problem z zarządzaniem danymi
Kolejną rzeczą, na którą należy uważać, są problemy z zarządzaniem danymi. W miarę rozwoju aplikacji big data zarządzanie problemami z zarządzaniem może stać się trudniejsze.
Musisz użyć wbudowanych reguł zarządzania od początku każdego nowego procesu przetwarzania danych, dzięki czemu przypadkowo nie utrudnisz dostępu do danych, których szukasz.
7. Kosztowna konserwacja
Konserwacja to również wydatek, o którym musisz pamiętać w przypadku dużych danych. Każdy system przechowujący Twoje dane musi być utrzymywany w stanie roboczym. Musisz mieć pewność, że infrastruktura jest solidna, a technologie nie są przestarzałe.
Jeśli uważasz, że technologia jest przestarzała, możesz rozważyć modernizację i przejście na szybsze, tańsze metody przechowywania, analizowania i przetwarzania danych.
Jeśli koszty są wysokie, lepszym rozwiązaniem może być rozważenie platformy opartej na chmurze, ponieważ zazwyczaj oferują one opcje płatności za użytkowanie. Albo jeśli okaże się, że Twój system ma zbyt wiele do zaoferowania w stosunku do tego, co chcesz z nim zrobić,t, może nadszedł czas na przejście na coś prostszego, aby zaoszczędzić pieniądze.
Co Big Data i AI mogą zrobić dla Twojej firmy
8. Nieścisłości w analizie danych
Innym problemem, na jaki natrafiają niektórzy ludzie, jest otrzymywanie niedokładnych analiz z ich danych. Zazwyczaj są dwa powody:
- Dane źródłowe niskiej jakości
- Wady systemu
Jeśli występują błędy lub defekty, możesz spodziewać się słabych wyników. Pamiętaj o przetestowaniu swojej platformy i weryfikuj każdą część rozwoju, aby zidentyfikować problemy i upewnić się, że Twoje dane są obsługiwane prawidłowo.
9. Masz problem z silosami
Innym problemem, na który możesz natrafić, są problemy z silosami. Silosy danych spowalniają wszystkich, ponieważ ograniczają dostęp do Twoich danych.
Najczęstszą przyczyną powstawania silosów danych jest przechowywanie danych w oddzielnych bazach danych. Warto rozważyć przejście na platformę opartą na chmurze, oferującą scentralizowany obszar przechowywania danych.
10. Niezabezpieczone, niezabezpieczone dane
Na koniec pamiętaj, że Twoje dane są ważne i muszą być zabezpieczone. Jeśli platforma, którą wybrałeś, nie ma dobrego zabezpieczenia, Twój system będzie podatny na wirusy, złośliwe oprogramowanie i zewnętrzną infiltrację.
Podsumowanie wyzwań związanych z dużymi danymi
Istnieje wiele wyzwań związanych z dużymi danymi, na które możesz natrafić, budując swoją strategię danych. Musisz pomyśleć o sposobie gromadzenia, przechowywania, zarządzania, używania i usuwania danych, aby móc je aktualizować, a jednocześnie mieć pewność, że są nadal dostępne dla tych, którzy ich potrzebują.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak możesz wykorzystać swoje dane, aby wymyślić nowe pomysły na treści? Przeczytaj „Jak wykorzystać analizę danych do generowania nowych pomysłów na treści”, aby nadal rozwijać swoją firmę i ulepszać swoją markę.
