Uitdagingen van Big Data Analytics

Gegevens zijn tegenwoordig een zeer waardevol bezit. De economie van gegevens is gebaseerd op het idee dat gegevenswaarde kan worden geëxtraheerd met behulp van analyses. Hoewel big data en analyses zich nog in de beginfase bevinden, kan hun belang niet worden onderschat. Naarmate big data begint uit te breiden en te groeien, zal het belang van big data-analyse blijven groeien in het dagelijks leven, zowel persoonlijk als zakelijk. Bovendien neemt de omvang en het volume van de gegevens elke dag toe, waardoor het belangrijk is om de manier waarop big data elke dag wordt geadresseerd aan te pakken. hier zullen we de uitdagingen van Big Data Analytics bespreken.

Volgens enquêtes die worden uitgevoerd, stellen veel bedrijven zich open voor het gebruik van big data-analyses in hun dagelijkse werking. Met de stijgende populariteit van Big data-analyse, is het maar duidelijk dat investeren in dit medium de toekomstige groei van bedrijven en merken zal veiligstellen.

De sleutel tot het creëren van gegevenswaarde is Big Data Analytics en daarom is het belangrijk om u te concentreren op dat aspect van analyse. Veel bedrijven gebruiken verschillende methoden om Big Data-analyses te gebruiken en er is geen magische oplossing om dit succesvol te implementeren. Hoewel gegevens belangrijk zijn, nog belangrijker, is het proces waarmee bedrijven met hun hulp inzichten kunnen verkrijgen. Het verkrijgen van inzichten uit gegevens is het doel van big data-analyse en daarom is investeren in een systeem dat deze inzichten kan bieden, uiterst cruciaal en belangrijk. Succesvolle implementatie van big data-analyse vereist daarom een ​​combinatie van vaardigheden, mensen en processen die perfect gesynchroniseerd kunnen werken.

Tegenwoordig ontwikkelen bedrijven zich in een snel tempo, net als de vooruitgang in grote technologieën. Dit betekent dat merken klaar moeten zijn om te piloten en big data zodanig te gebruiken dat ze een integraal onderdeel worden van de informatiebeheer- en analyse-infrastructuur. Met verbazingwekkend potentieel is big data vandaag een opkomende disruptieve kracht die klaar staat om het volgende grote ding te worden op het gebied van geïntegreerde analyse, waardoor de manier wordt veranderd waarop merken en bedrijven hun taken in verschillende stadia en economieën uitvoeren.

Met een groot potentieel en kansen komen echter grote uitdagingen en hindernissen. Dit betekent dat bedrijven alle betrokken hindernissen moeten kunnen oplossen, zodat ze het volledige potentieel van big data-analyse en de bijbehorende velden kunnen ontsluiten. Wanneer big data-analyse-uitdagingen op een juiste manier worden aangepakt, neemt het slagingspercentage van het implementeren van big data-oplossingen automatisch toe. Omdat big data zijn weg vindt naar bedrijven en merken over de hele wereld, is het aanpakken van deze uitdagingen uiterst belangrijk.

Enkele van de grootste uitdagingen waarmee het big data-analyseprogramma vandaag wordt geconfronteerd, zijn:

  1. Onzekerheid over datamanagementlandschap : omdat big data voortdurend groeit, worden er elke dag nieuwe bedrijven en technologieën ontwikkeld. Een grote uitdaging voor bedrijven is om erachter te komen welke technologie voor hen het beste werkt zonder nieuwe risico's en problemen te introduceren.
  2. The Big Data Talent Gap: Big Data is een groeiend veld, maar er zijn maar weinig experts op dit gebied beschikbaar. Dit komt omdat Big data een complex veld is en mensen die de complexiteit en het ingewikkelde karakter van dit veld begrijpen, zijn er maar weinig tussen. Een andere grote uitdaging in het veld is de talentkloof die in de industrie bestaat
  3. Gegevens in het big data-platform krijgen: gegevens nemen elke dag toe. Dit betekent dat bedrijven regelmatig een onbeperkte hoeveelheid gegevens moeten aanpakken. De schaal en variëteit aan gegevens die vandaag beschikbaar is, kan elke gegevensbeoefenaar overweldigen en daarom is het belangrijk om de toegankelijkheid van gegevens eenvoudig en handig te maken voor merkmanagers en eigenaren.
  4. Behoefte aan synchronisatie tussen gegevensbronnen: naarmate gegevenssets diverser worden, is het nodig ze in een analytisch platform op te nemen. Als dit wordt genegeerd, kan dit lacunes veroorzaken en leiden tot verkeerde inzichten en berichten.
  5. Belangrijke inzichten verkrijgen door het gebruik van Big data-analyse: het is belangrijk dat bedrijven juiste inzichten verkrijgen uit big data-analyse en het is belangrijk dat de juiste afdeling toegang heeft tot deze informatie. Een grote uitdaging in big data-analyse is het overbruggen van deze kloof op een effectieve manier.

Dit artikel zal deze uitdagingen nader bekijken en begrijpen hoe bedrijven deze uitdagingen op een effectieve manier kunnen aanpakken. Implementatie van Hadoop-infrastructuur. Leer hadoopvaardigheden zoals HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Uitdaging 1

De uitdaging van toenemende onzekerheid in gegevensbeheer: in een wereld van big data, hoe meer gegevens u hebt, des te gemakkelijker het is om inzichten te verkrijgen. In big data is er tegenwoordig echter een aantal disruptieve technologie en het kiezen hiervan kan een zware taak zijn. Dat is de reden waarom big data-systemen zowel operationele als in hoge mate analytische verwerkingsbehoeften van een bedrijf moeten ondersteunen. Deze benaderingen worden over het algemeen samengevoegd in een categorie die NoSQL-framework wordt genoemd dat verschilt van het conventionele relationele databasebeheersysteem.

Er zijn een aantal verschillende NoSQL-benaderingen beschikbaar in het bedrijf, van het gebruik van methoden zoals hiërarchische objectrepresentatie tot grafiekdatabases die onderling verbonden relaties tussen verschillende objecten kunnen onderhouden. Omdat big data zich nog in de ontwikkelingsfase bevindt, zijn er veel bedrijven die nieuwe technieken en methoden ontwikkelen op het gebied van big data-analyse.

In feite worden binnen elke NoSQL-categorie nieuwe modellen ontwikkeld die bedrijven helpen hun doelen te bereiken. Deze Big-analysetools zijn geschikt voor verschillende doeleinden, omdat sommige flexibiliteit bieden, terwijl andere healingbedrijven hun doelen van schaalbaarheid of een breder scala aan functionaliteit bereiken. Dit betekent dat het brede en groeiende aanbod van NoSQL-tools het voor merkeigenaren moeilijk heeft gemaakt om de juiste oplossing te kiezen die hen kan helpen hun doelen te bereiken en in hun doelen te integreren.

Het kiezen van een verkeerde tool kan een kostbare fout zijn, omdat dit het bedrijf misschien niet helpt zijn doelen te bereiken en ook tijd en middelen verspilt. Dit begrijpen is uiterst belangrijk voor bedrijven, omdat alleen de keuze van het juiste gereedschap en het belangrijkste landschap van datamagneten de fijne lijn is tussen succes en falen.

Afbeeldingsbron: pixabay.com

  • Uitdaging 2

De bestaande kloof op het gebied van experts op het gebied van big data-analyse: een industrie is volledig afhankelijk van de bronnen waartoe zij toegang heeft, of deze nu menselijk of materieel is. Sommige van de nieuwe tools voor big data-analyse variëren van traditionele relationele database-tools met alternatieve datalay-outs die zijn ontworpen om de toegangssnelheid te vergroten en tegelijkertijd de opslagvoetafdruk te verkleinen, in-memory-analyse, NoSQL-gegevensbeheerkaders en het brede Hadoop-ecosysteem. Met zoveel systemen en frameworks is er een groeiende en onmiddellijke behoefte aan applicatieontwikkelaars die kennis hebben van al deze systemen. Ondanks het feit dat deze technologieën zich snel ontwikkelen, is er een tekort aan mensen die over de vereiste technische vaardigheden beschikken. Een ander ding om in gedachten te houden is dat veel experts op het gebied van big data hun ervaring hebben opgedaan door de implementatie van tools en het gebruik ervan als een programmeermodel in tegenstelling tot aspecten van gegevensbeheer. Dit betekent dat veel datatoolexperts niet de vereiste kennis hebben over de praktische aspecten van datamodellering, data-architectuur en data-integratie.

Dit gebrek aan kennis zal leiden tot minder dan succesvolle implementaties van gegevens en analytische processen binnen een bedrijf / merk.

Volgens analistenfirma McKinsey & Company: “Alleen al in 2018 kunnen de Verenigde Staten geconfronteerd worden met een tekort van 140.000 tot 190.000 mensen met diepgaande analytische vaardigheden, evenals 1, 5 miljoen managers en analisten met de knowhow om de analyse van big data te gebruiken om effectieve beslissingen nemen.

Dit alles betekent dat hoewel deze sector meerdere vacatures zal hebben, er maar weinig experts zijn die daadwerkelijk de kennis hebben om deze functies effectief te vervullen. Terwijl data-practitioners meer ervaren worden door continu in het veld te werken, zal de talentkloof uiteindelijk kleiner worden. Tegelijkertijd is het belangrijk om te onthouden dat wanneer ontwikkelaars de fundamentele gegevensarchitectuur en uitdagingen voor gegevensbeheer niet kunnen aangaan, de mogelijkheid om een ​​bedrijf naar het volgende niveau van groei te brengen ernstig wordt aangetast. Dit betekent dat bedrijven altijd moeten investeren in de juiste middelen, of het nu technologie of expertise is, zodat ze ervoor kunnen zorgen dat hun doelen en doelstellingen objectief en duurzaam worden bereikt.

  • Uitdaging 3

De uitdaging om gegevens in het big data-platform te krijgen: elk bedrijf is anders en heeft verschillende hoeveelheden gegevens om mee om te gaan. Hoewel sommige bedrijven volledig datagestuurd zijn, zijn anderen dat misschien minder. Daarom is het belangrijk om deze verschillen te begrijpen voordat u eindelijk het juiste gegevensplan implementeert. Ook begrijpen niet alle bedrijven de volledige implicatie van big data-analyse. Ervan uitgaande dat elk bedrijf op de hoogte is van de voordelen en de groeistrategie van bedrijfsgegevensanalyse, zou dit het succes van dit initiatief ernstig beïnvloeden. Daarom is het belangrijk dat analyses voor bedrijfsontwikkeling worden geïmplementeerd met de kennis van het bedrijf.

Omdat bedrijven veel gegevens hebben, is het erg belangrijk dat gegevens erg belangrijk zijn, omdat het zonder die basiskennis moeilijk is om deze te integreren met het programma voor bedrijfsgegevensanalyse. Communicatie speelt hier een zeer integrale rol, omdat het bedrijven en het betrokken team helpt bij het opleiden, informeren en verklaren van de verschillende aspecten van business development analytics.

Voordat ze zelfs maar naar implementatie gaan, moeten bedrijven veel tijd besteden aan het uitleggen van de voordelen en kenmerken van bedrijfsanalyses aan individuen binnen de organisaties, waaronder belanghebbenden, management en IT-teams. Hoewel bedrijven sceptisch zullen zijn over het implementeren van bedrijfsanalyses en big data binnen de organisatie, zullen ze, zodra ze het immense potentieel begrijpen dat ermee verbonden is, gemakkelijk meer openstaan ​​en zich aanpassen aan het volledige analyseproces van big data.

  • Uitdaging 4

De uitdaging van de noodzaak van synchronisatie tussen gegevensbronnen: zodra gegevens in een groot platform zijn geïntegreerd, kunnen gegevenskopieën vanuit verschillende bronnen met verschillende snelheden worden gemigreerd en kunnen planningen soms niet synchroon lopen binnen het hele systeem. Er zijn verschillende soorten synchronisatie en het is belangrijk dat gegevens worden gesynchroniseerd, anders kan dit het hele proces beïnvloeden. Met zoveel conventionele datamerken en data warehouses, sequenties van data-extracties, transformaties en migraties, bestaat er altijd een risico dat data niet gesynchroniseerd worden.

Met exploderende datavolumes en een stijgende snelheid waarmee updates worden gemaakt, is het moeilijk maar noodzakelijk dat gegevens op alle niveaus worden gesynchroniseerd. De reden hiervoor is dat gegevens niet synchroon lopen. Dit kan leiden tot onjuiste en ongeldige analyses. Als in een bepaald stadium inconsistente gegevens worden geproduceerd, kan dit in alle fasen tot inconsistenties leiden en volledig rampzalige resultaten hebben. Verkeerde inzichten kunnen een bedrijf in grote mate beschadigen, soms zelfs meer dan het niet hebben van de vereiste gegevensinzichten.

  • Uitdaging 5

De uitdaging om belangrijke inzichten te verkrijgen door het gebruik van Big data-analyse: gegevens zijn alleen waardevol zolang bedrijven er inzicht in kunnen krijgen. Door de bestaande gegevensopslag uit te breiden en toegang te bieden aan eindgebruikers, moet big data-analyse uitgebreid en inzichtelijk zijn. De datatools moeten bedrijven helpen niet alleen toegang te hebben tot de vereiste informatie, maar ook de behoefte aan aangepaste codering te elimineren. Naarmate gegevens naar binnen groeien, is het belangrijk dat bedrijven deze behoefte begrijpen en op een effectieve manier verwerken. Aangezien de gegevensgrootte afhankelijk van de tijd en cyclus kan toenemen, is het van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat gegevens op de juiste manier worden aangepast.

Conclusie - Uitdagingen van Big Data Analytics

Dit zijn slechts enkele van de weinige uitdagingen waarmee bedrijven worden geconfronteerd bij het implementeren van oplossingen voor analyse van big data. Hoewel deze uitdagingen misschien groot lijken, is het belangrijk om ze op een effectieve manier aan te pakken, omdat iedereen weet dat bedrijfsanalyses het fortuin van een bedrijf echt kunnen veranderen. Van het voorkomen van fraude tot het verkrijgen van een concurrentievoordeel ten opzichte van concurrenten tot het helpen behouden van meer klanten en het anticiperen op zakelijke eisen - de mogelijkheden met bedrijfsanalyses zijn eindeloos. In het afgelopen decennium heeft big data een heel lange weg afgelegd en het overwinnen van deze uitdagingen zal een van de belangrijkste doelen van de Big data-analyse-industrie in de komende jaren worden.

Aanbevolen artikelen

Dit is een gids voor de uitdagingen van Big Data-analyse. Hier hebben we de verschillende uitdagingen van Big Data-analyse besproken. U kunt ook het volgende artikel bekijken voor meer informatie -

  1. Wat is big data-technologie?
  2. Wat is Big data en Hadoop
  3. Big Data Analytics-voorbeelden
  4. Is big data een database?

Categorie:

Big Data