Izzivi Big Data Analytics

Podatki so danes v svetu zelo dragocena dobrina. Ekonomika podatkov temelji na ideji, da je vrednost podatkov mogoče pridobiti z uporabo analitike. Čeprav so veliki podatki in analitika še v začetni fazi rasti, njihovega pomena ni mogoče podcenjevati. Ko se veliki podatki začnejo širiti in rasti, bo pomen analitike velikih podatkov še naprej naraščal v vsakdanjem življenju, tako osebnem kot poslovnem. Poleg tega se velikost in količina podatkov vsak dan povečujeta, zato je pomembno obravnavati način obravnave velikih podatkov vsak dan. tukaj bomo razpravljali o izzivih velike analitike podatkov.

Glede na raziskave, ki jih izvajajo, se mnoga podjetja odpirajo k uporabi velikih podatkov v vsakdanjem delovanju. Z naraščajočo priljubljenostjo analitike velikih podatkov je očitno, da bo vlaganje v ta medij tisto, kar bo zagotovilo prihodnjo rast podjetij in blagovnih znamk.

Ključno za ustvarjanje vrednosti podatkov je Big Data Analytics in zato se je treba osredotočiti na ta vidik analitike. Mnoga podjetja uporabljajo različne metode za uporabo analitike Big Data in za uspešno izvajanje tega ni čarobne rešitve. Medtem ko so podatki pomembni, je še bolj pomemben postopek, skozi katerega podjetja lahko dobijo vpogled s svojo pomočjo. Cilj vpogleda v podatke je cilj velike analitike podatkov in zato je vlaganje v sistem, ki lahko daje te vpoglede, izredno pomembno in pomembno. Zato je za uspešno izvajanje analitike velikih podatkov potrebna kombinacija spretnosti, ljudi in procesov, ki lahko med seboj delujejo v popolni sinhronizaciji.

Danes se podjetja hitro razvijajo in tako napredujejo tudi velike tehnologije. To pomeni, da morajo biti blagovne znamke pripravljene na pilot in sprejetje velikih podatkov tako, da postanejo sestavni del infrastrukture za upravljanje informacij in analitike. Z velikimi potenciali so veliki podatki danes moteča sila, ki bo postala naslednja velika stvar na področju integrirane analitike in s tem preoblikovala način, kako blagovne znamke in podjetja opravljajo svoje naloge po stopnjah in gospodarstvih.

Z velikim potencialom in priložnostmi pa prihajajo veliki izzivi in ​​ovire. To pomeni, da morajo biti podjetja sposobna rešiti vse zadevne ovire, da lahko sprostijo ves potencial analitike velikih podatkov in zadevnih področij. Ko se izzivi v zvezi z analitiko velikih podatkov ustrezno rešijo, se stopnja uspešnosti implementacije velikih podatkovnih rešitev samodejno poveča. Ker veliki podatki vstopajo v podjetja in blagovne znamke po vsem svetu, je reševanje teh izzivov izjemno pomembno.

Nekateri izmed večjih izzivov, s katerimi se danes spopada program za analizo velikih podatkov, so naslednji:

  1. Negotovost krajine upravljanja podatkov: Ker se veliki podatki nenehno širijo, se vsakodnevno razvijajo nova podjetja in tehnologije. Velik izziv za podjetja je, da ugotovijo, katera tehnologija je zanje najboljša brez uvedbe novih tveganj in težav.
  2. Velika vrzel med podatki : Medtem ko Big Data narašča, je na tem področju na voljo zelo malo strokovnjakov. To je zato, ker so veliki podatki kompleksno polje in ljudje, ki razumejo kompleksnost in zapletenost tega polja, je veliko malo in med njimi. Drugi velik izziv na tem področju je razkorak nad talenti, ki obstaja v panogi
  3. Pridobivanje podatkov v veliko podatkovno platformo: Podatki se vsak dan povečujejo. To pomeni, da se morajo podjetja redno spopadati z neomejeno količino podatkov. Obseg in raznolikost podatkov, ki so danes na voljo, lahko preplavijo vsakega strokovnjaka s podatki, zato je pomembno, da je dostopnost podatkov preprosta in priročna za vodje blagovnih znamk in lastnike.
  4. Potreba po sinhronizaciji med različnimi viri podatkov: Ko nabori podatkov postajajo bolj raznoliki, jih je treba vključiti v analitično platformo. Če se to prezre, lahko ustvari vrzeli in vodi do napačnih spoznanj in sporočil.
  5. Pridobivanje pomembnih vpogledov z uporabo analitike velikih podatkov: Pomembno je, da podjetja pridobijo ustrezen vpogled v analitiko velikih podatkov in pomembno je, da ima ustrezen oddelek dostop do teh informacij. Glavni izziv pri analitiki velikih podatkov je učinkovito premostitev te vrzeli.

V tem članku si bomo podrobneje ogledali te izzive in razumeli, kako se podjetja lahko učinkovito spoprijemajo s temi izzivi. Izvedba infrastrukture Hadoop. Naučite se hadoop spretnosti, kot so HBase, panj, prašič, Mahout.

  • Izziv 1

Izziv naraščajoče negotovosti pri upravljanju podatkov: V svetu velikih podatkov, več podatkov imate, lažje je pridobiti vpogled iz njih. Vendar pa je v današnjem svetu na svetu veliko motečih tehnologij in izbira med njimi je lahko težka naloga. Zato morajo veliki podatkovni sistemi podpirati operativne in v veliki meri potrebe analitične obdelave podjetja. Ti pristopi so na splošno vključeni v kategorijo, ki se imenuje okvir NoSQL, ki se razlikuje od običajnega sistema upravljanja relacijskih baz podatkov.

V podjetju je na voljo več različnih pristopov NoSQL, od uporabe metod, kot je hierarhalna predstavitev predmetov, do grafičnih baz podatkov, ki lahko vzdržujejo medsebojno povezanost med različnimi predmeti. Ker so veliki podatki še vedno v fazi razvoja, obstaja veliko podjetij, ki razvijajo nove tehnike in metode na področju analize velikih podatkov.

Pravzaprav se v vseh kategorijah NoSQL razvijajo novi modeli, ki podjetjem pomagajo doseči cilje. Ta orodja Big analytics so primerna za različne namene, saj nekatera od njih zagotavljajo prilagodljivost, medtem ko druga podjetja zdravijo pri doseganju ciljev razširljivosti ali širšega obsega funkcionalnosti. To pomeni, da je zaradi širokega nabora orodij NoSQL lastnikom blagovnih znamk težko izbrati pravo rešitev, ki jim bo pomagala pri doseganju ciljev in vključitvi v njihove cilje.

Izbira napačnega orodja je lahko draga napaka, saj to podjetju morda ne bo pomagalo doseči svojih ciljev in vodi tudi do zapravljanja časa in sredstev. Razumevanje tega je za podjetja izredno pomembno, saj je le uspeh in neuspeh le izbira pravega orodja in osnovne magnetne podatkovne pokrajine.

Vir slik: pixabay.com

  • Izziv 2

Obstoječa vrzel v smislu strokovnjakov na področju analitike velikih podatkov: industrija je popolnoma odvisna od virov, do katerih ima dostop, naj bo človek ali material. Nekatera nova orodja za analizo velikih podatkov segajo od tradicionalnih orodij relacijskih baz podatkov z alternativnimi razporeditvami podatkov, ki so zasnovana za povečanje hitrosti dostopa ob zmanjšanju prostora za shranjevanje, analitike v pomnilniku, okvirov za upravljanje podatkov NoSQL in širokega ekosistema Hadoop. Ob tako številnih sistemih in okvirih je vedno večja in neposredna potreba po razvijalcih aplikacij, ki imajo znanje o vseh teh sistemih. Kljub temu, da se te tehnologije hitro razvijajo, primanjkuje ljudi, ki imajo potrebno tehnično znanje. Upoštevati je treba še to, da so številni strokovnjaki na področju velikih podatkov pridobili svoje izkušnje z izvajanjem orodij in njegovo uporabo kot programski model v nasprotju z vidiki upravljanja podatkov. To pomeni, da mnogi strokovnjaki za podatkovna orodja nimajo potrebnega znanja o praktičnih vidikih modeliranja podatkov, arhitekture podatkov in integracije podatkov.

To pomanjkanje znanja bo povzročilo manj uspešne implementacije podatkov in analitičnih procesov v podjetju / blagovni znamki.

Po mnenju analitične družbe McKinsey & Company se lahko »do leta 2018 samo ZDA spopadajo s pomanjkanjem od 140.000 do 190.000 ljudi z globokimi analitičnimi znanji, pa tudi 1, 5 milijona managerjev in analitikov, ki bodo znali uporabiti analizo velikih podatkov za sprejemajo učinkovite odločitve.

Vse to pomeni, da bo ta sektor odpiral več delovnih mest, vendar bo zelo malo strokovnjakov, ki bodo dejansko imeli znanje za učinkovito zapolnitev teh delovnih mest. Medtem ko izvajalci podatkov postanejo izkušenejši z nenehnim delom na terenu, se bo razlika v nadarjenosti sčasoma zmanjšala. Obenem je pomembno zapomniti, da ko se razvijalci ne morejo spoprijeti s temeljnimi arhitekturnimi izzivi in ​​upravljanjem podatkov, je zmožnost, da podjetje popeljejo na naslednjo stopnjo rasti, močno prizadeta. To pomeni, da morajo podjetja vedno vlagati v prave vire, naj gre za tehnologijo ali strokovno znanje, da lahko zagotovijo, da se njihovi cilji in cilji nenehno izpolnjujejo.

  • Izziv 3

Izziv pri pridobivanju podatkov na veliko podatkovno platformo: Vsako podjetje je drugačno in ima različne količine podatkov, s katerimi se mora spoprijeti. Medtem ko so nekatera podjetja v celoti usmerjena na podatke, so druga morda manj. Zato je pomembno razumeti te razlike, preden dokončno izvedete pravi podatkovni načrt. Tudi vsa podjetja ne razumejo popolne posledice analitike velikih podatkov. Ob predpostavki, da je vsako podjetje dobro seznanjeno s prednostmi in strategijo rasti analitike poslovnih podatkov, bi resno vplivalo na uspeh te pobude. Zato je pomembno, da se analitika poslovnega razvoja izvaja z znanjem podjetja.

Ker imajo podjetja veliko podatkov, je razumevanje, da so podatki zelo pomembni, saj jih je brez tega osnovnega znanja težko povezati s programom za analizo poslovnih podatkov. Tu je komunikacija zelo pomembna vloga, saj podjetjem in zadevni skupini pomaga pri izobraževanju, informiranju in razlagi različnih vidikov analitike poslovnega razvoja.

Preden se sploh lotimo izvajanja, morajo podjetja dovolj časa razložiti prednosti in značilnosti poslovne analitike posameznikom v organizacijah, vključno z deležniki, vodstvom in IT-ekipami. Medtem ko bodo podjetja skeptična glede izvajanja poslovnih analitičnih in velikih podatkov v organizaciji, ko bodo razumela ogromen potencial, ki je z njo povezan, bodo zlahka bolj odprta in prilagodljiva celotnemu procesu analize velikih podatkov.

  • Izziv 4

Izziv potrebe po sinhronizaciji med viri podatkov: Ko se podatki integrirajo v veliko platformo, lahko kopije podatkov, preseljene iz različnih virov z različnimi hitrostmi in urniki, včasih niso usklajene v celotnem sistemu. Obstajajo različne vrste sinhronosti in pomembno je, da se podatki sinhronizirajo, sicer lahko to vpliva na celoten postopek. S toliko običajnimi znamkami in shrambami podatkov, zaporedji odvzema podatkov, transformacij in migracij, vedno obstaja nevarnost, da bodo podatki nesinhronizirani.

Z eksplodiranjem količin podatkov in naraščajoče hitrosti, s katero se ustvarjajo posodobitve, je zagotovitev, da se podatki sinhronizirajo na vseh ravneh, je težko, vendar potrebno. To je zato, ker se podatki ne sinhronizirajo, zaradi česar so lahko napačne in neveljavne analize. Če se na kateri koli stopnji pridobijo neskladni podatki, lahko to povzroči neskladnosti na vseh stopnjah in ima popolnoma katastrofalne rezultate. Napačni vpogledi lahko podjetju v veliki meri škodijo, včasih celo bolj, kot če nimajo potrebnih vpogledov v podatke.

  • Izziv 5

Izziv pridobivanja pomembnih vpogledov z uporabo analitike velikih podatkov: Podatki so dragoceni le, če lahko podjetja od njih pridobijo vpogled. S povečanjem obstoječega shranjevanja podatkov in zagotavljanjem dostopa končnim uporabnikom mora biti obsežna analiza podatkov celovita in vpogledna. Podatkovna orodja morajo podjetjem pomagati, da ne le dostopajo do zahtevanih informacij, temveč tudi odpravijo potrebo po kodiranju po meri. Ko podatki rastejo znotraj, je pomembno, da podjetja to potrebo razumejo in jo učinkovito obdelujejo. Ker se velikost podatkov lahko poveča, odvisno od časa in cikla, je zagotovitev ustrezne prilagoditve podatkov ključnega pomena za uspeh katerega koli podjetja.

Zaključek - izzivi analitike velikih podatkov

To je le nekaj redkih izzivov, s katerimi se podjetja soočajo v procesu uvajanja rešitev za analizo velikih podatkov. Čeprav se ti izzivi morda zdijo veliki, je pomembno, da se jih lotite na učinkovit način, saj vsi vedo, da lahko poslovna analitika resnično spremeni bogastvo podjetja. Od preprečevanja goljufij do pridobivanja konkurenčne prednosti pred konkurenti do pomoči pri zadrževanju več strank in predvidevanja poslovnih zahtev - možnosti s poslovno analitiko so neskončne. V zadnjem desetletju so veliki podatki prišli zelo dolgo in premagovanje teh izzivov bo eden glavnih ciljev industrije velike analitike podatkov v naslednjih letih.

Priporočeni članki

To je vodnik za izzive analitike velikih podatkov. Tu smo razpravljali o različnih izzivih analitike velikih podatkov. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednji članek -

  1. Kaj je tehnologija velikih podatkov?
  2. Kaj je Big data in Hadoop
  3. Primeri analize velikih podatkov
  4. Ali je Big Data baza podatkov?

Kategorija:

Veliki podatki