Izazovi velike analize podataka

Podaci su danas u svijetu vrlo vrijedna imovina. Ekonomija podataka temelji se na ideji da se vrijednost podataka može izvući korištenjem analitike. Iako su Veliki podaci i analitika još uvijek u početnoj fazi rasta, njihov se značaj ne može podcijeniti. Kako se veliki podaci počinju proširiti i rasti, Važnost analitike velikih podataka nastavit će rasti u svakodnevnom životu, kako u osobnom, tako i u poslovnom. Uz to, veličina i količina podataka svakim danom se povećavaju, zbog čega je važno pozabaviti se načinom na koji se svakodnevno obrađuju veliki podaci. ovdje ćemo razgovarati o izazovima analitike velikih podataka.

Prema anketama koje se provode mnoge se tvrtke otvaraju za korištenje analitike velikih podataka u svakodnevnom radu. Uz sve veću popularnost analitike velikih podataka, očito je da je ulaganje u ovaj medij ono što će osigurati budući rast kompanija i marki.

Ključ stvaranja vrijednosti podataka je Big Data Analytics i zato je važno usredotočiti se na taj aspekt analitike. Mnoge tvrtke koriste različite metode za analizu podataka velikih podataka i ne postoji magično rješenje za njihovu uspješnu implementaciju. Iako su podaci važni, još više, bitan je proces kroz koji tvrtke mogu steći uvid uz njihovu pomoć. Dobivanje uvida iz podataka cilj je analitike velikih podataka i zato je ulaganje u sustav koji taj uvid može pružiti izuzetno važno i važno. Stoga je za uspješnu provedbu analitike velikih podataka potrebna kombinacija vještina, ljudi i procesa koji mogu funkcionirati u savršenoj sinkronizaciji jedni s drugima.

Danas se tvrtke razvijaju brzim tempom i napredak je u velikim tehnologijama. To znači da brandovi moraju biti spremni pilotirati i usvajati velike podatke na takav način da postaju sastavni aspekt infrastrukture za upravljanje informacijama i analitikom. S nevjerojatnim potencijalom, veliki podaci danas su rastuća sila koja je spremna postati sljedeća velika stvar na području integrirane analitike, transformirajući na taj način način na koji marke i tvrtke obavljaju svoje dužnosti u različitim fazama i ekonomijama.

No s velikim potencijalom i mogućnostima dolaze i veliki izazovi i prepreke. To znači da kompanije moraju biti u mogućnosti riješiti sve dotične prepreke kako bi mogle otkriti puni potencijal analitike velikih podataka i pripadajućih područja. Kad se izazovi analitike velikih podataka rješavaju na odgovarajući način, stopa uspjeha primjene velikih rješenja podataka automatski se povećava. Kako veliki podaci prolaze kroz tvrtke i marke širom svijeta, rješavanje ovih izazova je izuzetno važno.

Neki od glavnih izazova s ​​kojima se danas suočava program za analizu velikih podataka uključuju sljedeće:

  1. Nesigurnost pejzaža upravljanja podacima: Budući da se veliki podaci neprestano proširuju, pojavljuju se nove tvrtke i tehnologije koje se svakodnevno razvijaju. Veliki je izazov tvrtkama saznati koja tehnologija najviše djeluje na njih bez uvođenja novih rizika i problema.
  2. Velika razlika između talenata podataka: Iako su veliki podaci polje koje raste, na tom polju je vrlo malo stručnjaka. To je zato što su Veliki podaci složeno polje i ljudi koji razumiju složenost i zamršenu prirodu ovog polja je malo i između. Drugi veliki izazov na terenu je jaz talenta koji postoji u industriji
  3. Ulazak podataka u veliku podatkovnu platformu: Podaci se povećavaju svakim danom. To znači da tvrtke moraju redovito rješavati neograničenu količinu podataka. Opseg i raznolikost podataka koji su danas dostupni mogu nadvladati sve stručnjake koji se bave podacima i zato je važno da pristupačnost podataka bude jednostavna i prikladna za menadžere i vlasnike marki.
  4. Potreba za sinkronizacijom među izvorima podataka: Kako postaju sve raznolikiji setovi podataka, postoji potreba da se oni integriraju u analitičku platformu. Ako se to zanemari, može stvoriti praznine i dovesti do pogrešnih uvida i poruka.
  5. Dobivanje važnih uvida korištenjem analitike velikih podataka: Važno je da tvrtke steknu pravilan uvid iz analize velikih podataka i važno je da ispravan odjel ima pristup tim informacijama. Glavni izazov u analitikama velikih podataka je premošćivanje tog nedostatka na učinkovit način.

Ovaj članak će se bliže pogledati na ove izazove i razumjeti na koji način tvrtke mogu riješiti te izazove na učinkovit način. Implementacija Hadoop infrastrukture. Naučite hadoop vještine kao što su HBase, košnica, svinja, Mahout.

  • Izazov 1

Izazov rastuće neizvjesnosti u upravljanju podacima: U svijetu velikih podataka, što više podataka imate, lakše je steći uvid u njih. Međutim, u velikim podacima danas je u svijetu niz razornih tehnologija, a izbor među njima možda bi bio težak zadatak. Zbog toga sustavi velikih podataka trebaju podržati operativne i u velikoj mjeri potrebe analitičke obrade tvrtke. Ovi su pristupi uglavnom svrstani u kategoriju koja se naziva NoSQL okvir i razlikuje se od konvencionalnog sustava upravljanja relacijskim bazama podataka.

U tvrtki je dostupan niz različitih NoSQL pristupa od korištenja metoda poput hijerarhalne reprezentacije objekata do grafičkih baza podataka koje mogu održavati međusobno povezane odnose između različitih objekata. Budući da su veliki podaci još uvijek u fazi evolucije, postoje mnoge tvrtke koje razvijaju nove tehnike i metode na području analitike velikih podataka.

U stvari se razvijaju novi modeli unutar svake NoSQL kategorije koji pomažu tvrtkama da postignu ciljeve. Ovi alati za veliku analitiku prikladni su za različite svrhe, jer neki od njih pružaju fleksibilnost, dok druge tvrtke za liječenje postižu ciljeve skalabilnosti ili širi spektar funkcionalnosti. To znači da je široki i širi spektar NoSQL alata vlasnicima marki otežao odabir pravog rješenja koje će im pomoći da postignu svoje ciljeve i budu integrirani u svoje ciljeve.

Odabir pogrešnog alata može biti skupa greška jer to možda neće pomoći kompaniji da postigne svoje ciljeve a također može dovesti do gubitka vremena i resursa. Shvaćanje toga izuzetno je važno za tvrtke jer je samo odabir pravog alata i jezgra magnetnih podataka dobra granica između uspjeha i neuspjeha.

Izvor slike: pixabay.com

  • Izazov 2

Postojeći jaz u pogledu stručnjaka na polju analitike velikih podataka: Industrija u potpunosti ovisi o resursima kojima ima pristup bilo da su ljudi ili materijalni. Neki od novih alata za analizu velikih podataka kreću se od tradicionalnih alata za relacijsku bazu podataka s alternativnim izgledima podataka koji su dizajnirani da povećaju brzinu pristupa uz smanjenje otpada za pohranu, analitiku u memoriji, okvire za upravljanje podacima NoSQL, kao i široki Hadoop ekosustav. S tako mnogo sustava i okvira, raste i neposredna potreba za programerima aplikacija koji imaju znanje o svim tim sustavima. Unatoč činjenici da se ove tehnologije razvijaju brzim tempom, nedostaje ljudi koji posjeduju potrebnu tehničku vještinu. Još jedna stvar koju treba imati na umu je da su mnogi stručnjaci na području velikih podataka stekli svoje iskustvo primjenom alata i njegovom upotrebom kao programski model za razliku od aspekata upravljanja podacima. To znači da mnogi stručnjaci za podatke podataka nemaju potrebno znanje o praktičnim aspektima modeliranja podataka, arhitekture podataka i integracije podataka.

Nedostatak znanja rezultirat će u manje uspješnom implementacijom podataka i analitičkih procesa unutar tvrtke / marke.

Prema analitičkoj tvrtki McKinsey & Company, „Samo se Sjedinjene Države do 2018. godine mogle suočiti sa manjkom od 140.000 do 190.000 ljudi s dubokim analitičkim vještinama, kao i 1, 5 milijuna menadžera i analitičara koji znaju kako koristiti analizu velikih podataka za donosite učinkovite odluke.

Sve to znači da, iako će ovaj sektor imati višestruko otvaranje radnih mjesta, vrlo će malo stručnjaka koji će zapravo imati znanje za učinkovito popunjavanje ovih radnih mjesta. Dok praktičari podataka postaju iskusniji kroz kontinuirani rad na terenu, jaz od talenta na kraju će se smanjiti. Istovremeno je važno imati na umu da, kada se programeri ne mogu baviti temeljnim izazovima arhitekture podataka i upravljanja podacima, ozbiljno utječe na sposobnost da tvrtku odvedu na sljedeću razinu rasta. To znači da poduzeća moraju uvijek ulagati u prave resurse, bilo da se radi o tehnologiji ili stručnosti kako bi osigurala da se njihovi ciljevi i objekti objektivno postižu na održiv način.

  • Izazov 3

Izazov ulaska podataka u veliku podatkovnu platformu: Svaka je tvrtka različita i ima različite količine podataka. Iako su neke tvrtke u potpunosti vođene podacima, druge su možda manje. Zato je važno razumjeti te razlike prije nego što napokon provedete pravi plan podataka. Također, ne znaju sve tvrtke pune implikacije velike analize podataka. Pod pretpostavkom da svaka tvrtka zna o prednostima i strategiji rasta analitike poslovnih podataka ozbiljno bi utjecala na uspjeh ove inicijative. Zbog toga je važno da se analitika poslovnog razvoja provodi uz znanje tvrtke.

Kako tvrtke imaju puno podataka, razumijevanje da su podaci vrlo važni jer je bez tog osnovnog znanja teško integrirati ih s programom za analizu poslovnih podataka. Komunikacija ovdje igra vrlo sastavnu ulogu jer pomaže tvrtkama i dotičnom timu da educiraju, informiraju i objasne različite aspekte analitike poslovnog razvoja.

Prije nego što krene u implementaciju, tvrtke moraju dovoljno vremena objasniti prednostima i značajkama poslovne analitike pojedincima unutar organizacija, uključujući dionike, menadžment i IT timove. Iako će tvrtke biti skeptične u primjeni poslovnih analitičkih podataka i velikih podataka unutar organizacije, nakon što shvate neizmjerni potencijal koji je s tim povezan, lako će biti otvoreniji i prilagodljiviji cijelom procesu analize velikih podataka.

  • Izazov 4

Izazov potrebe za sinkronizacijom među izvorima podataka: Jednom kada se podaci integriraju u veliku platformu, kopije podataka migrirane iz različitih izvora različitim brzinama i rasporedima ponekad mogu biti izvan sinkronizacije unutar cijelog sustava. Postoje različite vrste sinkronizacije i važno je da se podaci sinkroniziraju jer u protivnom to može utjecati na cijeli proces. Uz toliko konvencionalnih oznaka podataka i skladišta podataka, nizova vađenja podataka, transformacija i migracija, uvijek postoji rizik od nesinkronizacije podataka.

Uz eksplodiranje količina podataka i brzinu u kojoj se stvaraju ažuriranja osiguravajući da se podaci sinkroniziraju na svim razinama je teško, ali neophodno. To je zato što podaci nisu sinkronizirani, a to može rezultirati pogrešnim i nevaljanim analizama. Ako se dobiju nedosljedni podaci u bilo kojoj fazi, to može rezultirati nedosljednošću u svim fazama i imati potpuno katastrofalne rezultate. Pogrešni uvidi mogu u velikoj mjeri oštetiti tvrtku, ponekad čak i više od toga što nemaju tražene podatke.

  • Izazov 5

Izazov dobivanja važnih uvida upotrebom analitike velikih podataka: Podaci su vrijedni samo ako tvrtke mogu steći uvid iz njih. Proširenjem postojećeg prostora za pohranu podataka i pružanjem pristupa krajnjim korisnicima, velika analiza podataka mora biti sveobuhvatna i uvidna. Podaci alata moraju pomoći tvrtkama da ne samo da imaju pristup potrebnim informacijama, nego također eliminiraju potrebu za prilagođenim kodiranjem. Kako podaci rastu iznutra, važno je da tvrtke shvate ovu potrebu i obrade je na učinkovit način. Kako se veličina podataka može povećati ovisno o vremenu i ciklusu, osiguravanje odgovarajuće prilagodbe podataka je presudni faktor uspjeha bilo koje tvrtke.

Zaključak - Izazovi velike analize podataka

Ovo su samo neki od rijetkih izazova s ​​kojima se tvrtke suočavaju u procesu implementacije rješenja za analizu velikih podataka. Iako se ovi izazovi mogu činiti velikim, važno je riješiti ih na učinkovit način jer svi znaju da poslovna analitika uistinu može promijeniti bogatstvo tvrtke. Od sprečavanja prijevara do stjecanja konkurentne prednosti nad konkurentima do pomaganja zadržavanja više kupaca i predviđanja poslovnih zahtjeva - mogućnosti poslovne analitike su beskrajne. U posljednjem desetljeću veliki su podaci prešli vrlo dug put i prevladavanje ovih izazova bit će jedan od glavnih ciljeva industrije analitike velikih podataka u narednim godinama.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za izazove analitike velikih podataka. Ovdje smo razgovarali o različitim izazovima analitike velikih podataka. Možete pogledati i sljedeći članak da biste saznali više -

  1. Što je tehnologija velikih podataka?
  2. Što su Veliki podaci i Hadoop
  3. Primjeri velike analize podataka
  4. Je li Big Data baza podataka?

Kategorija:

Veliki podaci