Проблемы аналитики больших данных

Данные являются очень ценным активом в современном мире. Экономика данных основана на идее, что ценность данных можно извлечь с помощью аналитики. Хотя большие данные и аналитика все еще находятся на начальной стадии роста, их важность нельзя недооценивать. По мере того как большие данные начинают расширяться и расти, важность аналитики больших данных будет продолжать расти в повседневной жизни, как личной, так и деловой. Кроме того, размер и объем данных увеличивается каждый день, поэтому важно учитывать способ, которым большие данные обрабатываются каждый день. здесь мы обсудим проблемы аналитики больших данных.

Согласно проведенным опросам, многие компании открыты для использования аналитики больших данных в своей повседневной работе. С ростом популярности аналитики больших данных становится очевидным, что инвестиции в эту среду обеспечат будущий рост компаний и брендов.

Ключом к созданию ценности данных является Big Data Analytics, и поэтому важно сосредоточиться на этом аспекте аналитики. Многие компании используют различные методы для использования аналитики больших данных, и не существует волшебного решения для успешной реализации этого. Хотя данные важны, тем более важен процесс, благодаря которому компании могут получить информацию с их помощью. Получение аналитических данных - цель аналитики больших данных, и поэтому инвестиции в систему, которая может предоставить эти аналитические данные, чрезвычайно важны и важны. Поэтому для успешного внедрения анализа больших данных требуется сочетание навыков, людей и процессов, которые могут работать в идеальной синхронизации друг с другом.

Сегодня компании развиваются быстрыми темпами, как и достижения в больших технологиях. Это означает, что бренды должны быть готовы к пилотированию и принятию больших данных таким образом, чтобы они стали неотъемлемым аспектом инфраструктуры управления информацией и аналитики. Обладая огромным потенциалом, большие данные сегодня представляют собой прорывную силу, которая должна стать следующей большой вещью в области интегрированной аналитики, тем самым изменив способ, которым бренды и компании выполняют свои обязанности на разных этапах и в разных странах.

Однако, с большим потенциалом и возможностями, возникают большие проблемы и препятствия. Это означает, что компании должны быть в состоянии решить все связанные с этим препятствия, чтобы они могли раскрыть весь потенциал аналитики больших данных и соответствующих областей. Когда задачи анализа больших данных решаются надлежащим образом, вероятность успеха внедрения решений для больших данных автоматически увеличивается. Поскольку большие данные проникают в компании и бренды по всему миру, решение этих проблем чрезвычайно важно.

Некоторые из основных проблем, с которыми сегодня сталкивается программа анализа больших данных, включают следующее:

  1. Неопределенность ландшафта управления данными: поскольку большие данные постоянно расширяются, появляются новые компании и технологии, которые разрабатываются каждый день. Большой проблемой для компаний является выяснение, какая технология работает для них лучше, без введения новых рисков и проблем.
  2. Недостаток талантов в области больших данных: хотя большие данные являются растущей областью, в этой области очень мало экспертов. Это связано с тем, что большие данные - это сложное поле, и людей, которые понимают сложность и сложность этого поля, очень мало. Еще одна серьезная проблема в этой области - это дефицит кадров, существующий в отрасли.
  3. Получение данных на платформе больших данных: данные растут каждый день. Это означает, что компании должны регулярно обрабатывать неограниченное количество данных. Масштаб и разнообразие данных, доступных сегодня, могут ошеломить любого специалиста по данным, и поэтому важно сделать доступность данных простой и удобной для менеджеров и владельцев брендов.
  4. Необходимость синхронизации между источниками данных. Поскольку наборы данных становятся все более разнообразными, необходимо включить их в аналитическую платформу. Если это игнорируется, это может создать пробелы и привести к неправильным представлениям и сообщениям.
  5. Получение важной информации с помощью аналитики больших данных: важно, чтобы компании получали правильные знания из аналитики больших данных, и важно, чтобы правильный отдел имел доступ к этой информации. Основной проблемой в аналитике больших данных является эффективное устранение этого разрыва.

В этой статье мы рассмотрим эти проблемы более подробно и поймем, как компании могут эффективно решать эти проблемы. Внедрение инфраструктуры Hadoop. Изучите навыки Hadoop, такие как HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Задача 1

Проблема растущей неопределенности в управлении данными: в мире больших данных, чем больше у вас данных, тем легче их понять. Тем не менее, в больших данных сегодня в мире существует множество прорывных технологий, и выбор из них может быть сложной задачей. Вот почему системы больших данных должны поддерживать как операционные, так и в значительной степени потребности аналитической обработки компании. Эти подходы обычно объединяются в категорию, которая называется NoSQL Framework, которая отличается от обычной системы управления реляционными базами данных.

В компании существует множество различных подходов NoSQL, от использования таких методов, как иерархическое представление объектов, до графических баз данных, которые могут поддерживать взаимосвязанные отношения между различными объектами. Поскольку большие данные все еще находятся в стадии эволюции, многие компании разрабатывают новые методы и методы в области анализа больших данных.

Фактически, в каждой категории NoSQL разрабатываются новые модели, которые помогают компаниям достигать целей. Эти большие аналитические инструменты подходят для различных целей, так как некоторые из них обеспечивают гибкость, в то время как другие лечебные компании достигают своих целей масштабируемости или более широкого спектра функциональных возможностей. Это означает, что широкий и расширяющийся ассортимент инструментов NoSQL мешает владельцам брендов выбирать правильное решение, которое может помочь им в достижении их целей и интеграции в их цели.

Выбор неправильного инструмента может быть дорогостоящей ошибкой, поскольку это может не помочь компании достичь поставленных целей, а также привести к потере времени и ресурсов. Понимание этого чрезвычайно важно для компаний, так как только правильный выбор инструмента и основных характеристик магнитных данных - это тонкая грань между успехом и провалом.

Источник изображения: pixabay.com

  • Задача 2

Существующий разрыв с точки зрения экспертов в области анализа больших данных: индустрия полностью зависит от ресурсов, к которым она имеет доступ, будь то человеческие или материальные ресурсы. Некоторые из новых инструментов для анализа больших данных варьируются от традиционных инструментов реляционных баз данных с альтернативными макетами данных, разработанными для увеличения скорости доступа при одновременном снижении занимаемой площади хранения, аналитики в памяти, сред управления данными NoSQL, а также широкой экосистемы Hadoop. В связи с таким количеством систем и сред все возрастает потребность в разработчиках приложений, обладающих знаниями во всех этих системах. Несмотря на то, что эти технологии развиваются быстрыми темпами, не хватает людей, обладающих необходимыми техническими навыками. Следует также помнить, что многие эксперты в области больших данных приобрели свой опыт благодаря внедрению инструментов и их использованию в качестве модели программирования в отличие от аспектов управления данными. Это означает, что многие эксперты по инструментам данных не обладают необходимыми знаниями о практических аспектах моделирования данных, архитектуры данных и интеграции данных.

Недостаток знаний приведет к неэффективному внедрению данных и аналитических процессов в компании / бренде.

По данным аналитической компании McKinsey & Company, «к 2018 году только в Соединенных Штатах может возникнуть дефицит от 140 000 до 190 000 человек с глубокими аналитическими навыками, а также 1, 5 миллиона менеджеров и аналитиков, обладающих ноу-хау для анализа больших данных для принимать эффективные решения.

Все это означает, что, хотя в этом секторе будет многократное открытие рабочих мест, будет очень мало экспертов, которые действительно будут обладать знаниями для эффективного заполнения этих должностей. В то время как специалисты по обработке данных становятся более опытными благодаря непрерывной работе на местах, разрыв в талантах в конечном итоге сократится. В то же время важно помнить, что, когда разработчики не могут решить фундаментальные проблемы архитектуры данных и управления данными, это серьезно подрывает способность вывести компанию на следующий уровень роста. Это означает, что компании всегда должны инвестировать в правильные ресурсы, будь то технологии или опыт, чтобы они могли гарантировать, что их цели и задачи объективно достигнуты устойчивым образом.

  • Задача 3

Задача получения данных на платформе больших данных: каждая компания отличается и имеет разные объемы данных для работы. В то время как некоторые компании полностью управляются данными, другие могут быть не такими. Вот почему важно понять эти различия, прежде чем, наконец, реализовать правильный план данных. Кроме того, не все компании понимают всю важность анализа больших данных. Предполагая, что каждая компания хорошо осведомлена о преимуществах и стратегии роста анализа бизнес-данных, это серьезно повлияет на успех этой инициативы. Вот почему важно, чтобы аналитика развития бизнеса осуществлялась с ведома компании.

Поскольку у компаний много данных, понимание этих данных очень важно, потому что без этих базовых знаний трудно интегрировать их в программу анализа бизнес-данных. Коммуникация играет здесь очень важную роль, поскольку она помогает компаниям и заинтересованной команде обучать, информировать и объяснять различные аспекты аналитики развития бизнеса.

Прежде чем приступить к внедрению, компаниям необходимо уделить много времени объяснению преимуществ и возможностей бизнес-аналитики отдельным лицам в организациях, включая заинтересованные стороны, руководство и ИТ-группы. В то время как компании будут скептически относиться к внедрению бизнес-аналитики и больших данных в организации, как только они поймут огромный потенциал, связанный с этим, они легко станут более открытыми и адаптируемыми ко всему процессу анализа больших данных.

  • Задача 4

Проблема необходимости синхронизации между источниками данных. Как только данные интегрированы в большую платформу, копии данных переносятся из разных источников с разной скоростью, и графики иногда могут быть не синхронизированы во всей системе. Существуют разные типы синхронизации, и важно, чтобы данные были синхронизированы, иначе это может повлиять на весь процесс. С таким количеством традиционных меток данных и хранилищ данных, последовательностей извлечения данных, преобразований и миграций всегда существует риск несинхронизации данных.

С растущими объемами данных и возрастающей скоростью, с которой создаются обновления, обеспечить синхронизацию данных на всех уровнях сложно, но необходимо. Это связано с тем, что данные не синхронизированы, что может привести к неправильному и недействительному анализу. Если на любом этапе получаются противоречивые данные, это может привести к несоответствиям на всех этапах и привести к совершенно катастрофическим результатам. Неправильное понимание может нанести значительный ущерб компании, иногда даже больше, чем отсутствие необходимых данных.

  • Задача 5

Задача получения важной информации с помощью аналитики больших данных: данные ценны только до тех пор, пока компании могут получить от них информацию. Расширяя существующее хранилище данных и предоставляя доступ конечным пользователям, аналитика больших данных должна быть всеобъемлющей и проницательной. Инструменты данных должны помогать компаниям не только иметь доступ к необходимой информации, но и устранять необходимость в индивидуальном кодировании. Поскольку данные растут внутри, важно, чтобы компании понимали эту потребность и обрабатывали ее эффективно. Поскольку размер данных может увеличиваться в зависимости от времени и цикла, обеспечение правильной адаптации данных является критическим фактором успеха любой компании.

Заключение - проблемы аналитики больших данных

Это лишь некоторые из немногих проблем, с которыми сталкиваются компании в процессе внедрения решений для анализа больших данных. Хотя эти проблемы могут показаться большими, важно эффективно решать их, потому что все знают, что бизнес-аналитика действительно может изменить судьбу компании. От предотвращения мошенничества до завоевания конкурентного преимущества перед конкурентами, для удержания большего числа клиентов и прогнозирования потребностей бизнеса - возможности бизнес-аналитики безграничны. В последнее десятилетие большие данные прошли очень долгий путь, и преодоление этих проблем станет одной из основных целей индустрии аналитики больших данных в ближайшие годы.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по проблемам аналитики больших данных. Здесь мы обсудили различные проблемы аналитики больших данных. Вы также можете посмотреть следующую статью, чтобы узнать больше -

  1. Что такое технология больших данных?
  2. Что такое большие данные и Hadoop
  3. Примеры аналитики больших данных
  4. Большие данные - это база данных?

Категория:

Большое количество данных