Výzvy analýzy veľkých dát
Dáta sú dnes veľmi cenným aktívom na svete. Ekonomika údajov je založená na myšlienke, že hodnota údajov sa dá extrahovať pomocou analytických metód. Hoci veľké údaje a analytika sú stále v počiatočnom štádiu rastu, ich význam nemožno podceňovať. Keď sa veľké dáta začnú rozširovať a rásť, význam analytických údajov veľkých dát bude v každodennom živote naďalej rásť, a to ako v osobnom, tak aj v obchodnom styku. Okrem toho sa každým dňom zvyšuje veľkosť a objem údajov, a preto je dôležité zaoberať sa tým, akým spôsobom sa každý deň riešia veľké údaje. tu budeme diskutovať o výzvach analýzy veľkých dát.
Podľa uskutočnených prieskumov sa mnoho spoločností otvára využívaniu analytických údajov na veľké množstvo údajov v ich každodennom fungovaní. S rastúcou popularitou analýzy veľkých dát je však zrejmé, že investovanie do tohto média zabezpečí budúci rast spoločností a značiek.
Kľúčom k tvorbe hodnoty údajov je analýza veľkých údajov, a preto je dôležité zamerať sa na tento aspekt analýzy. Mnoho spoločností používa rôzne metódy na analýzu veľkých dát a neexistuje žiadne magické riešenie na úspešnú implementáciu. Zatiaľ čo údaje sú dôležité, ešte dôležitejšie je proces, prostredníctvom ktorého môžu spoločnosti získať informácie pomocou ich pomoci. Získavanie poznatkov z údajov je cieľom veľkej analýzy údajov, a preto je investovanie do systému, ktorý tieto informácie dokáže, mimoriadne dôležité a dôležité. Úspešná implementácia analytiky veľkých dát si preto vyžaduje kombináciu zručností, ľudí a procesov, ktoré dokážu navzájom dokonale synchronizovať.
V súčasnosti sa spoločnosti vyvíjajú rýchlym tempom a pokroky vo veľkých technológiách. To znamená, že značky musia byť pripravené pilotovať a prijímať veľké údaje takým spôsobom, aby sa stali neoddeliteľnou súčasťou infraštruktúry správy informácií a analytiky. S úžasným potenciálom sú dnes veľké údaje rozvíjajúcou sa rušivou silou, ktorá je pripravená stať sa ďalšou veľkou vecou v oblasti integrovanej analýzy, čím transformuje spôsob, akým značky a spoločnosti plnia svoje povinnosti naprieč etapami a ekonomikami.
S veľkým potenciálom a príležitosťami však prichádzajú veľké výzvy a prekážky. To znamená, že spoločnosti musia byť schopné vyriešiť všetky príslušné prekážky, aby mohli naplno využiť potenciál analytiky veľkých údajov a príslušných oblastí. Pri správnom riešení problémov s veľkými dátovými analytikmi sa automaticky zvyšuje úspešnosť implementácie veľkých dátových riešení. Keďže sa veľké údaje dostávajú do spoločností a značiek na celom svete, riešenie týchto problémov je mimoriadne dôležité.
Medzi hlavné výzvy, ktorým dnes program veľkých analytických údajov čelí, patria:
- Neistota v oblasti správy údajov: Pretože sa veľké údaje neustále rozširujú, každý deň sa vyvíjajú nové spoločnosti a technológie. Veľkou výzvou pre spoločnosti je zistiť, ktorá technológia je pre nich najvýhodnejšia, bez zavádzania nových rizík a problémov.
- Big Data Talent Gap: Zatiaľ čo veľké dáta sú rastúcou oblasťou, v tejto oblasti je k dispozícii len veľmi málo odborníkov. Dôvodom je skutočnosť, že veľké údaje sú zložité pole a ľudia, ktorí chápu zložitosť a zložitú povahu tohto poľa, sú medzi sebou veľmi málo. Ďalšou veľkou výzvou v tejto oblasti je priepasť v oblasti talentov, ktorá v priemysle existuje
- Získavanie údajov na veľkej dátovej platforme: Dáta sa každým dňom zvyšujú. To znamená, že spoločnosti musia pravidelne narábať s neobmedzeným množstvom údajov. Rozsah a rozmanitosť údajov, ktoré sú dnes k dispozícii, môžu premôcť každého odborníka na údaje, a preto je dôležité, aby bol pre manažérov a majiteľov značiek jednoduchý a pohodlný prístup k údajom.
- Potreba synchronizácie medzi zdrojmi údajov: Keď sa množiny údajov stanú rozmanitejšími, je potrebné ich začleniť do analytickej platformy. Ak sa toto ignoruje, môže to spôsobiť medzery a viesť k nesprávnym informáciám a správam.
- Získanie dôležitých informácií pomocou analýzy veľkých údajov: Je dôležité, aby spoločnosti získali správne informácie z analýzy veľkých údajov a je dôležité, aby k týmto informáciám mal prístup správne oddelenie. Hlavnou výzvou v analýze veľkých dát je efektívne preklenúť túto medzeru.
Tento článok sa bude týmito výzvami podrobnejšie zaoberať a pochopí, ako môžu spoločnosti efektívne čeliť týmto výzvam. Implementácia infraštruktúry Hadoop. Naučte sa hadoopové zručnosti ako HBase, Hive, Pig, Mahout.
-
Výzva 1
Výzva zvyšujúcej sa neistoty v správe údajov: Vo svete veľkých údajov platí, že čím viac údajov máte, tým ľahšie je získať informácie o nich. Vo veľkých údajoch je však v súčasnosti na svete veľa rušivých technológií a výber z nich môže byť náročnou úlohou. Preto veľké dátové systémy musia podporovať prevádzkové a do veľkej miery potreby analytického spracovania spoločnosti. Tieto prístupy sa zvyčajne spájajú do kategórie, ktorá sa nazýva NoSQL framework, ktorá sa líši od konvenčného systému správy relačných databáz.
V spoločnosti existuje množstvo rôznych prístupov NoSQL od používania metód, ako je hierarchické znázornenie objektov, do grafových databáz, ktoré môžu udržiavať vzájomne prepojené vzťahy medzi rôznymi objektmi. Keďže veľké údaje sú stále vo fáze vývoja, existuje veľa spoločností, ktoré vyvíjajú nové techniky a metódy v oblasti analýzy veľkých údajov.
V skutočnosti sa vyvíjajú nové modely v rámci každej kategórie NoSQL, ktoré pomáhajú spoločnostiam dosiahnuť ciele. Tieto veľké analytické nástroje sú vhodné na rôzne účely, pretože niektoré z nich poskytujú flexibilitu, zatiaľ čo iné liečivé spoločnosti dosahujú svoje ciele rozšíriteľnosti alebo širšej škály funkcií. To znamená, že široká a rozširujúca sa škála nástrojov NoSQL sťažila majiteľom značiek výber správneho riešenia, ktoré im môže pomôcť dosiahnuť ich ciele a integrovať sa do ich cieľov.
Výber nesprávneho nástroja môže byť nákladnou chybou, pretože to nemusí pomôcť spoločnosti dosiahnuť jej ciele a viesť tiež k plytvaniu času a zdrojov. Pochopenie tejto skutočnosti je pre spoločnosti mimoriadne dôležité, pretože iba výber správneho nástroja a krajiny s magnetom základných údajov je tenkou hranicou medzi úspechom a zlyhaním.
-
Výzva 2
Existujúca medzera, pokiaľ ide o odborníkov v oblasti analýzy veľkých údajov: Priemysel je úplne závislý od zdrojov, ktoré má prístup, či už ide o ľudské alebo materiálne. Niektoré nové nástroje pre veľkú analýzu údajov siahajú od tradičných nástrojov relačnej databázy s alternatívnymi rozloženiami údajov navrhnutými na zvýšenie rýchlosti prístupu pri súčasnom znížení úložnej stopy, analýze v pamäti, rámcoch správy údajov NoSQL, ako aj širokého ekosystému Hadoop. S toľkými systémami a rámcami existuje rastúca a okamžitá potreba vývojárov aplikácií, ktorí majú znalosti o všetkých týchto systémoch. Napriek tomu, že sa tieto technológie vyvíjajú rýchlym tempom, je tu nedostatok ľudí, ktorí majú požadované technické zručnosti. Ďalšou vecou, na ktorú treba pamätať, je to, že veľa expertov v oblasti veľkých údajov získalo svoje skúsenosti prostredníctvom implementácie nástroja a jeho použitia ako programovacieho modelu na rozdiel od aspektov správy údajov. To znamená, že veľa odborníkov na dátové nástroje nemá požadované znalosti o praktických aspektoch modelovania údajov, architektúry údajov a integrácie údajov.
Tento nedostatok vedomostí bude mať za následok menej než úspešnú implementáciu údajov a analytických procesov v spoločnosti / značke.
Podľa analytickej firmy McKinsey & Company: „Len v roku 2018 mohli Spojené štáty čeliť nedostatku 140 000 až 190 000 ľudí s hlbokými analytickými schopnosťami, ako aj 1, 5 milióna manažérov a analytikov so znalosťami, ako využiť analýzu veľkých údajov na robiť efektívne rozhodnutia.
To všetko znamená, že zatiaľ čo v tomto odvetví bude existovať viac pracovných miest, bude len veľmi málo odborníkov, ktorí budú mať skutočne vedomosti na efektívne obsadenie týchto pozícií. Zatiaľ čo odborníci na údaje sa stávajú skúsenejšími vďaka nepretržitej práci v teréne, medzera v talentoch sa nakoniec uzavrie. Zároveň je dôležité pamätať na to, že keď vývojári nedokážu riešiť základnú architektúru údajov a výzvy v oblasti správy údajov, je vážne ovplyvnená schopnosť posunúť spoločnosť na ďalšiu úroveň rastu. To znamená, že spoločnosti musia vždy investovať do správnych zdrojov, či už ide o technológie alebo odborné znalosti, aby mohli zabezpečiť, aby ich ciele a ciele boli objektívne dosahované udržateľným spôsobom.
-
Výzva 3
Výzva spočívajúca v získaní údajov na veľkej dátovej platforme: Každá spoločnosť je iná a má k dispozícii rôzne množstvo údajov. Zatiaľ čo niektoré spoločnosti sú založené na údajoch, iné môžu byť menej. Preto je dôležité porozumieť týmto rozdielom pred konečnou implementáciou správneho dátového plánu. Nie všetky spoločnosti tiež chápu plné dôsledky analýzy veľkých údajov. Za predpokladu, že každá spoločnosť je oboznámená s výhodami a stratégiou rastu analýzy podnikových údajov, by to vážne ovplyvnilo úspech tejto iniciatívy. Z tohto dôvodu je dôležité, aby sa analytika rozvoja podnikania implementovala so znalosťou spoločnosti.
Keďže spoločnosti majú veľa údajov, pochopenie týchto údajov je veľmi dôležité, pretože bez týchto základných znalostí je ťažké ich integrovať do programu na analýzu obchodných údajov. Komunikácia tu hrá veľmi dôležitú úlohu, pretože pomáha spoločnostiam a príslušnému tímu vzdelávať, informovať a vysvetľovať rôzne aspekty analýzy rozvoja podnikania.
Predtým, ako sa podniky začnú zaoberať implementáciou, musia mať dostatok času na to, aby jednotlivcom v rámci organizácií vrátane zainteresovaných strán, riadiacich a IT tímov vysvetlili výhody a vlastnosti obchodnej analýzy. Zatiaľ čo spoločnosti budú skeptické k implementácii obchodných analytických a veľkých údajov v organizácii, hneď ako pochopia nesmierny potenciál, ktorý je s tým spojený, budú ľahko otvorenejšie a prispôsobiteľné celému procesu analýzy veľkých údajov.
-
Výzva 4
Výzva potreby synchronizácie medzi zdrojmi údajov: Keď sú údaje integrované do veľkej platformy, kópie údajov migrované z rôznych zdrojov rôznymi rýchlosťami a plánmi môžu byť niekedy v rámci celého systému synchronizované. Existujú rôzne typy synchronizácie a je dôležité, aby boli údaje synchronizované, inak to môže ovplyvniť celý proces. Pri toľkých konvenčných údajových značkách a skladoch údajov, postupnosti extrakcií, transformácií a migrácií údajov vždy existuje riziko nesynchronizácie údajov.
S explodujúcim objemom údajov a zvyšujúcou sa rýchlosťou vytvárania aktualizácií je ťažké, ale potrebné, zabezpečiť synchronizáciu údajov na všetkých úrovniach. Dôvodom je skutočnosť, že údaje nie sú synchronizované, čo môže viesť k nesprávnym a neplatným analýzam. Ak sa v ktorejkoľvek fáze vytvoria nekonzistentné údaje, môže to viesť k nekonzistentnosti vo všetkých etapách a mať úplne katastrofálne výsledky. Nesprávny prehľad môže spoločnosť do značnej miery poškodiť, niekedy dokonca viac ako to, že nemá potrebné informácie.
-
Výzva 5
Výzva získavania dôležitých informácií pomocou analýzy veľkých údajov: Údaje sú hodnotné iba vtedy, ak z nich spoločnosti môžu získať informácie. Rozšírením existujúceho ukladania údajov a poskytnutím prístupu koncovým používateľom musí byť analýza veľkých údajov komplexná a dôkladná. Dátové nástroje musia spoločnostiam pomôcť nielen získať prístup k požadovaným informáciám, ale tiež vylúčiť potrebu vlastného kódovania. S rastúcimi údajmi vo vnútri je dôležité, aby spoločnosti pochopili túto potrebu a efektívne ju spracovali. Keďže sa veľkosť údajov môže zvyšovať v závislosti od času a cyklu, je rozhodujúcim faktorom úspechu ktorejkoľvek spoločnosti zabezpečenie správneho prispôsobenia údajov.
Záver - Výzvy analýzy veľkých údajov
Toto sú len niektoré z mála výziev, ktorým spoločnosti čelia v procese implementácie veľkých analytických riešení. Aj keď sa tieto výzvy môžu zdať veľké, je dôležité ich riešiť efektívne, pretože každý vie, že podniková analytika môže skutočne zmeniť šťastie spoločnosti. Možnosti s obchodnou analýzou sú nekonečné, od predchádzania podvodom až po získanie konkurenčnej výhody pred konkurenciou, aby si udržali viac zákazníkov a predvídali obchodné požiadavky. V poslednom desaťročí prešli veľké dáta veľmi dlhou cestou a prekonanie týchto výziev bude v nasledujúcich rokoch jedným z hlavných cieľov odvetvia analýzy veľkých dát.
Odporúčané články
Toto bol sprievodca výzvami analýzy veľkých dát. Tu sme diskutovali o rôznych výzvach analýzy veľkých dát. Viac informácií nájdete aj v nasledujúcom článku -
- Čo je technológia Big Data Technology?
- Čo je Big data and Hadoop
- Príklady veľkých dátových analýz
- Je veľká dáta databáza?