Výzvy analýzy velkých dat

Data jsou dnes velmi cenným aktivem na světě. Ekonomika dat je založena na myšlence, že hodnota dat může být získána pomocí analytiky. Přestože velká data a analytika jsou stále v počátečním stadiu růstu, jejich význam nelze podceňovat. Jak se velká data začnou rozšiřovat a růst, bude důležitost analýzy velkých dat v každodenním životě, osobní i obchodní, růst. Velikost a objem dat se navíc každý den zvětšuje, takže je důležité řešit způsob, jakým jsou velká data adresována každý den. zde budeme diskutovat o výzvách analýzy velkých dat.

Podle prováděných průzkumů se mnoho společností otevírá používání analýzy velkých dat ve svém každodenním fungování. S rostoucí popularitou analýzy velkých dat je však zřejmé, že investice do tohoto média zajistí budoucí růst společností a značek.

Klíčem k vytvoření hodnoty dat je Big Data Analytics, a proto je důležité se zaměřit na tento aspekt analytiky. Mnoho společností používá různé metody k využití Big Data analytics a neexistuje žádné magické řešení pro úspěšnou implementaci. I když jsou data důležitá, ještě důležitější je proces, pomocí kterého mohou společnosti získat informace pomocí své pomoci. Získání poznatků z dat je cílem velké analýzy dat, a proto je investice do systému, který tyto poznatky může poskytnout, nesmírně důležitá a důležitá. Úspěšná implementace analytiky velkých dat proto vyžaduje kombinaci dovedností, lidí a procesů, které mohou pracovat v dokonalé synchronizaci mezi sebou.

V současné době se společnosti vyvíjejí rychlým tempem, stejně jako pokroky ve velkých technologiích. To znamená, že značky musí být připraveny pilotovat a přijímat velká data tak, aby se staly nedílnou součástí infrastruktury pro správu informací a analytiku. S úžasným potenciálem jsou dnes velká data rozvíjející se rušivou silou, která je připravena stát se další velkou věcí v oblasti integrované analytiky, čímž mění způsob, jakým značky a společnosti plní své povinnosti napříč etapami a ekonomikami.

S velkým potenciálem a příležitostmi však přicházejí velké výzvy a překážky. To znamená, že společnosti musí být schopny vyřešit všechny dotčené překážky, aby mohly uvolnit plný potenciál analýzy velkých dat a příslušných oblastí. Při správném řešení velkých problémů s analytikou dat se automaticky zvyšuje úspěšnost implementace řešení velkých dat. Protože se velká data dostávají do společností a značek po celém světě, je řešení těchto výzev nesmírně důležité.

Mezi hlavní výzvy, kterým dnes program pro analýzu velkých dat čelí, patří následující:

  1. Nejistota v oblasti správy dat: Vzhledem k tomu, že velká data se neustále rozšiřují, vyvíjejí se každý den nové společnosti a technologie. Velkou výzvou pro společnosti je zjistit, která technologie je pro ně nejlepší, aniž by představovala nová rizika a problémy.
  2. Big Data Talent Gap: Zatímco Big Data je rostoucím oborem, v této oblasti existuje jen velmi málo odborníků. Je to proto, že velká data jsou složitým oborem a lidé, kteří chápou složitost a složitou povahu tohoto pole, jsou mezi sebou velmi málo. Další velkou výzvou v této oblasti je propast talentů, která v tomto odvětví existuje
  3. Získání dat do velké datové platformy: Data se každým dnem zvyšují. To znamená, že společnosti musí pravidelně řešit neomezené množství údajů. Rozsah a rozmanitost dat, která jsou dnes k dispozici, může přemoci každého praktikujícího s daty, a proto je důležité, aby byl přístup k datům pro manažery a majitele značek jednoduchý a pohodlný.
  4. Potřeba synchronizace napříč zdroji dat: S rostoucí rozmanitostí datových sad je třeba je začlenit do analytické platformy. Pokud je toto ignorováno, může to vytvářet mezery a vést ke špatným informacím a zprávám.
  5. Získání důležitých informací pomocí analýzy velkých dat: Je důležité, aby společnosti získaly správné informace z analýzy velkých dat a je důležité, aby k těmto informacím měl přístup správné oddělení. Hlavní výzvou v analytice velkých dat je efektivní překlenutí této mezery.

Tento článek se bude zabývat těmito výzvami blíže a pochopí, jak mohou společnosti tyto výzvy účinně řešit. Implementace infrastruktury Hadoop. Naučte se hadoopové dovednosti jako HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Výzva 1

Výzva rostoucí nejistoty ve správě dat: Ve světě velkých dat platí, že čím více dat máte, tím snazší je získat informace o nich. Ve velkých datech však dnes na světě existuje řada rušivých technologií a výběr z nich může být obtížný úkol. Proto velké datové systémy musí podporovat jak provozní, tak do značné míry potřeby analytického zpracování společnosti. Tyto přístupy jsou obecně soustředěny do kategorie nazvané NoSQL framework, která se liší od konvenčního systému správy relačních databází.

Ve společnosti existuje celá řada různých přístupů NoSQL od používání metod, jako je hierarchická reprezentace objektů, do grafových databází, které mohou udržovat propojené vztahy mezi různými objekty. Vzhledem k tomu, že velká data jsou stále ve stadiu vývoje, existuje mnoho společností, které vyvíjejí nové techniky a metody v oblasti analýzy velkých dat.

Ve skutečnosti se v rámci každé kategorie NoSQL vyvíjejí nové modely, které pomáhají společnostem dosáhnout cílů. Tyto velké analytické nástroje jsou vhodné pro různé účely, protože některé poskytují flexibilitu, zatímco jiné léčivé společnosti dosahují svých cílů škálovatelnosti nebo širšího spektra funkcí. To znamená, že široká a rozšiřující se škála nástrojů NoSQL ztěžuje majitelům značek výběr správného řešení, které jim může pomoci dosáhnout jejich cílů a být začleněny do jejich cílů.

Výběr nesprávného nástroje může být nákladnou chybou, protože to nemusí pomoci společnosti dosáhnout jejích cílů a vést také ke ztrátě času a zdrojů. Pochopení této skutečnosti je pro společnosti nesmírně důležité, protože pouze výběr správného nástroje a prostředí magnetů klíčových dat je jemnou hranicí mezi úspěchem a neúspěchem.

Zdroj obrázku: pixabay.com

  • Výzva 2

Stávající mezera, pokud jde o odborníky v oblasti analýzy velkých dat: Průmysl je zcela závislý na zdrojích, které má přístup, ať už jde o lidské nebo materiální. Některé z nových nástrojů pro analýzu velkých dat se pohybují od tradičních relačních databázových nástrojů s alternativními rozvrženími dat navrženými tak, aby zvyšovaly rychlost přístupu při současném snižování úložné stopy, analytice v paměti, rámcích pro správu dat NoSQL a širokému ekosystému Hadoop. S tolika systémy a rámci existuje stále větší potřeba vývojářů aplikací, kteří mají znalosti o všech těchto systémech. Přestože se tyto technologie vyvíjejí rychlým tempem, je zde nedostatek lidí, kteří mají požadované technické dovednosti. Další věcí, kterou je třeba mít na paměti, je, že mnoho odborníků v oblasti velkých dat získalo své zkušenosti prostřednictvím implementace nástroje a jeho použití jako programovacího modelu na rozdíl od aspektů správy dat. To znamená, že mnoho odborníků na datové nástroje nemá potřebné znalosti o praktických aspektech modelování dat, architektury dat a integrace dat.

Tento nedostatek znalostí povede k méně než úspěšné implementaci dat a analytických procesů v rámci společnosti / značky.

Podle analytické firmy McKinsey & Company: „Pouze v roce 2018 mohly Spojené státy čelit nedostatku 140 000 až 190 000 lidí s hlubokými analytickými dovednostmi, jakož i 1, 5 milionu manažerů a analytiků s know-how, jak využít analýzu velkých dat k činit účinná rozhodnutí.

To vše znamená, že ačkoli toto odvětví bude mít více pracovních příležitostí, bude jen velmi málo odborníků, kteří budou mít znalosti, aby mohli tyto pozice efektivně obsadit. Zatímco odborníci na data se stávají zkušenějšími díky nepřetržité práci v terénu, mezera v talentu se nakonec uzavře. Současně je důležité si uvědomit, že když vývojáři nemohou řešit základní architekturu dat a výzvy v oblasti správy dat, je vážně ovlivněna schopnost přenést společnost na další úroveň růstu. To znamená, že společnosti musí vždy investovat do správných zdrojů, ať už jde o technologii nebo odbornost, aby mohly zajistit, aby jejich cíle a cíle byly objektivně splněny trvale.

  • Výzva 3

Výzva dostat data do velké datové platformy: Každá společnost je jiná a má různá množství dat, se kterými se musí vypořádat. Zatímco některé společnosti jsou založeny na údajích, jiné mohou být méně. Proto je důležité porozumět těmto rozdílům před konečnou implementací správného datového plánu. Ne všechny společnosti také chápou plné důsledky analýzy velkých dat. Předpokládejme, že každá společnost má znalosti o výhodách a strategii růstu analytiky podnikových dat, která by vážně ovlivnila úspěch této iniciativy. Z tohoto důvodu je důležité, aby analytika rozvoje podnikání byla implementována se znalostí společnosti.

Vzhledem k tomu, že společnosti mají velké množství dat, je pochopení těchto dat velmi důležité, protože bez těchto základních znalostí je obtížné je integrovat do programu pro analýzu obchodních dat. Komunikace zde hraje velmi nedílnou roli, protože pomáhá společnostem a dotčenému týmu vzdělávat, informovat a vysvětlovat různé aspekty analýzy rozvoje podnikání.

Před zahájením implementace musí společnosti dostatek času na vysvětlení výhod a vlastností obchodní analýzy jednotlivcům v rámci organizací, včetně zúčastněných stran, manažerských a IT týmů. Zatímco společnosti budou skeptické ohledně implementace analytických a velkých dat v rámci organizace, jakmile pochopí obrovský potenciál, který je s tím spojen, budou snadno otevřenější a přizpůsobivější pro celý proces analýzy velkých dat.

  • Výzva 4

Výzva potřeby synchronizace mezi datovými zdroji: Jakmile jsou data integrována do velké platformy, kopie dat migrované z různých zdrojů různou rychlostí a plány mohou být někdy v celém systému synchronizovány. Existují různé typy synchronizace a je důležité, aby data byla synchronizována, jinak to může mít dopad na celý proces. S tolika konvenčními datovými značkami a datovými sklady, sekvencemi extrakcí dat, transformacemi a migracemi existuje vždy riziko nesynchronizace dat.

S explozí objemů dat a zvyšující se rychlostí vytváření aktualizací je obtížné, ale nezbytné zajistit synchronizaci dat na všech úrovních. Důvodem je, že data nejsou synchronizována, což může vést k nesprávným a neplatným analýzám. Pokud jsou v kterékoli fázi vytvářeny nekonzistentní údaje, může to vést k nesrovnalostem ve všech fázích a mít zcela katastrofální výsledky. Nesprávné informace mohou společnosti do značné míry poškodit, někdy dokonce i více než to, že nemají potřebné údaje.

  • Výzva 5

Výzva získat důležité informace pomocí analýzy velkých dat: Data jsou cenná pouze tehdy, pokud z nich mohou společnosti získat informace. Rozšířením stávajícího úložiště dat a poskytnutím přístupu koncovým uživatelům musí být analýza velkých dat komplexní a bystrá. Datové nástroje musí společnostem pomoci nejen získat přístup k požadovaným informacím, ale také eliminovat potřebu vlastního kódování. S růstem dat uvnitř je důležité, aby společnosti pochopily tuto potřebu a efektivně ji zpracovaly. Vzhledem k tomu, že se velikost dat může v závislosti na čase a cyklu zvyšovat, je klíčovým faktorem úspěchu každé společnosti zajistit, aby byly údaje správně přizpůsobeny.

Závěr - Výzvy analýzy velkých dat

To jsou jen některé z mála výzev, kterým společnosti čelí v procesu implementace řešení pro analýzu velkých dat. I když se tyto výzvy mohou zdát velké, je důležité je řešit efektivně, protože každý ví, že obchodní analytika může skutečně změnit jmění společnosti. Od prevence podvodu k získání konkurenční výhody před konkurencí, k udržení většího počtu zákazníků a předvídání obchodních požadavků - možnosti podnikové analýzy jsou nekonečné. V posledním desetiletí prošla velká data velmi dlouhou cestou a překonání těchto výzev bude v následujících letech jedním z hlavních cílů odvětví analýzy velkých dat.

Doporučené články

Toto byl průvodce výzvami analýzy velkých dat. Zde jsme diskutovali o různých výzvách analytiky velkých dat. Další informace naleznete také v následujícím článku -

  1. Co je technologie velkých dat?
  2. Co je Big data a Hadoop
  3. Příklady velkých datových analýz
  4. Je velká data databáze?

Kategorie:

Velká data