Sfide di Big Data Analytics

I dati sono oggi una risorsa molto preziosa nel mondo. L'economia dei dati si basa sull'idea che il valore dei dati può essere estratto attraverso l'uso dell'analisi. Sebbene i big data e le analisi siano ancora nella fase iniziale di crescita, la loro importanza non può essere sottovalutata. Man mano che i big data iniziano a espandersi e crescere, l'importanza delle analisi dei big data continuerà a crescere nella vita quotidiana, sia personale che aziendale. Inoltre, le dimensioni e il volume dei dati aumentano ogni giorno, il che rende importante affrontare il modo in cui i big data vengono affrontati ogni giorno. qui discuteremo le sfide di Big Data Analytics.

Secondo i sondaggi condotti, molte aziende si stanno aprendo all'utilizzo dell'analisi dei big data nel loro funzionamento quotidiano. Con la crescente popolarità dell'analisi dei Big Data, è ovvio che investire in questo mezzo è ciò che garantirà la crescita futura di aziende e marchi.

La chiave per la creazione del valore dei dati è Big Data Analytics ed è per questo che è importante concentrarsi su quell'aspetto dell'analisi. Molte aziende utilizzano metodi diversi per utilizzare l'analisi dei Big Data e non esiste una soluzione magica per implementarla con successo. Mentre i dati sono importanti, ancora di più, è importante il processo attraverso il quale le aziende possono ottenere approfondimenti con il loro aiuto. Ottenere approfondimenti dai dati è l'obiettivo dell'analisi dei big data ed è per questo che investire in un sistema in grado di fornire tali approfondimenti è estremamente cruciale e importante. Una corretta implementazione dell'analisi dei big data, pertanto, richiede una combinazione di competenze, persone e processi in grado di funzionare in perfetta sincronia tra loro.

Oggi le aziende si stanno sviluppando rapidamente e così anche i progressi nelle grandi tecnologie. Ciò significa che i marchi devono essere pronti a pilotare e adottare i big data in modo tale da diventare un aspetto integrale dell'infrastruttura di gestione e analisi delle informazioni. Con un potenziale straordinario, i big data sono oggi una forza dirompente emergente che è pronta a diventare la prossima grande novità nel campo dell'analitica integrata, trasformando così il modo in cui i marchi e le aziende svolgono le loro funzioni attraverso le fasi e le economie.

Con grandi potenzialità e opportunità, tuttavia, arrivano grandi sfide e ostacoli. Ciò significa che le aziende devono essere in grado di risolvere tutti gli ostacoli interessati in modo da poter sfruttare appieno il potenziale dell'analisi dei big data e dei suoi settori interessati. Quando le sfide dell'analisi dei big data vengono affrontate in modo adeguato, la percentuale di successo nell'implementazione di soluzioni per big data aumenta automaticamente. Poiché i big data si fanno strada in aziende e marchi in tutto il mondo, affrontare queste sfide è estremamente importante.

Alcune delle principali sfide che il programma di analisi dei big data deve affrontare oggi includono le seguenti:

  1. Incertezza del panorama della gestione dei dati: poiché i big data sono in continua espansione, ci sono nuove aziende e tecnologie che vengono sviluppate ogni giorno. Una grande sfida per le aziende è scoprire quale tecnologia funziona meglio per loro senza l'introduzione di nuovi rischi e problemi.
  2. The Big Data Talent Gap: mentre i Big Data sono un settore in crescita, ci sono pochissimi esperti disponibili in questo campo. Questo perché i big data sono un campo complesso e le persone che comprendono la complessità e la natura intricata di questo campo sono molto poche tra loro. Un'altra grande sfida nel settore è il divario di talenti che esiste nel settore
  3. Trasmissione dei dati nella piattaforma dei big data: i dati aumentano ogni giorno. Ciò significa che le aziende devono affrontare una quantità illimitata di dati su base regolare. Le dimensioni e la varietà dei dati disponibili oggi possono sopraffare qualsiasi professionista e questo è il motivo per cui è importante rendere l'accessibilità dei dati semplice e conveniente per i gestori dei marchi e i proprietari.
  4. Necessità di sincronizzazione tra origini dati: man mano che i set di dati diventano più diversificati, è necessario incorporarli in una piattaforma analitica. Se questo viene ignorato, può creare lacune e portare a intuizioni e messaggi errati.
  5. Ottenere informazioni importanti attraverso l'uso dell'analisi dei Big Data: è importante che le aziende ottengano informazioni adeguate dall'analisi dei Big Data ed è importante che il reparto corretto abbia accesso a queste informazioni. Una grande sfida nell'analisi dei big data consiste nel colmare questa lacuna in modo efficace.

Questo articolo esaminerà queste sfide in modo più ravvicinato e comprenderà come le aziende possono affrontarle in modo efficace. Implementazione dell'infrastruttura Hadoop. Impara le abilità hadoop come HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Sfida 1

La sfida della crescente incertezza nella gestione dei dati: in un mondo di big data, più dati hai, più è facile ottenerne informazioni. Tuttavia, nei big data esiste oggi una serie di tecnologie dirompenti nel mondo e scegliere da esse potrebbe essere un compito difficile. Ecco perché i sistemi di big data devono supportare sia le esigenze operative che quelle di elaborazione analitica di un'azienda. Questi approcci sono generalmente raggruppati in una categoria che si chiama framework NoSQL che è diversa dal convenzionale sistema di gestione di database relazionali.

Esistono diversi approcci NoSQL disponibili nell'azienda dall'uso di metodi come la rappresentazione gerarchica degli oggetti ai database grafici in grado di mantenere relazioni interconnesse tra oggetti diversi. Poiché i big data sono ancora nella sua fase di evoluzione, ci sono molte aziende che stanno sviluppando nuove tecniche e metodi nel campo dell'analisi dei big data.

In effetti, vengono sviluppati nuovi modelli all'interno di ciascuna categoria NoSQL, che aiutano le aziende a raggiungere gli obiettivi. Questi strumenti di analisi di grandi dimensioni sono adatti a scopi diversi in quanto alcuni di essi offrono flessibilità, mentre altre aziende sanitarie raggiungono i loro obiettivi di scalabilità o una gamma più ampia di funzionalità. Ciò significa che l'ampia gamma in espansione di strumenti NoSQL ha reso difficile per i proprietari di marchi scegliere la soluzione giusta che possa aiutarli a raggiungere i propri obiettivi e essere integrati nei loro obiettivi.

La scelta di uno strumento sbagliato può essere un errore costoso in quanto ciò potrebbe non aiutare l'azienda a raggiungere i suoi obiettivi e portare anche allo spreco di tempo e risorse. Comprenderlo è estremamente importante per le aziende, poiché solo la scelta dello strumento giusto e il panorama dei magneti dei dati di base è la linea sottile tra successo e fallimento.

Fonte immagine: pixabay.com

  • Sfida 2

Il divario esistente in termini di esperti nel campo dell'analisi dei big data: un settore dipende completamente dalle risorse a cui ha accesso, sia esso umano o materiale. Alcuni dei nuovi strumenti per l'analisi dei big data vanno dai tradizionali strumenti di database relazionali con layout di dati alternativi progettati per aumentare la velocità di accesso riducendo al contempo l'ingombro dello storage, l'analisi in memoria, i framework di gestione dei dati NoSQL e l'ampio ecosistema Hadoop. Con così tanti sistemi e framework, c'è una necessità crescente e immediata per gli sviluppatori di applicazioni che hanno conoscenza di tutti questi sistemi. Nonostante il fatto che queste tecnologie si stiano sviluppando rapidamente, mancano le persone in possesso delle competenze tecniche richieste. Un'altra cosa da tenere a mente è che molti esperti nel campo dei big data hanno acquisito la loro esperienza attraverso l'implementazione di strumenti e il suo utilizzo come modello di programmazione rispetto agli aspetti della gestione dei dati. Ciò significa che molti esperti di strumenti di dati non dispongono delle conoscenze necessarie sugli aspetti pratici della modellizzazione dei dati, dell'architettura dei dati e dell'integrazione dei dati.

Questa mancanza di conoscenza comporterà un'implementazione non riuscita dei dati e dei processi analitici all'interno di un'azienda / marchio.

Secondo la società di analisi McKinsey & Company, “Entro il 2018, gli Stati Uniti da soli potrebbero affrontare una carenza di 140.000 a 190.000 persone con profonde capacità analitiche, nonché 1, 5 milioni di manager e analisti con il know-how per utilizzare l'analisi dei big data per prendere decisioni efficaci.

Tutto ciò significa che, mentre questo settore avrà molteplici opportunità di lavoro, ci saranno pochissimi esperti che avranno effettivamente le conoscenze per ricoprire efficacemente queste posizioni. Mentre i professionisti dei dati diventano più esperti attraverso il continuo lavoro sul campo, il divario di talenti alla fine colmerà. Allo stesso tempo, è importante ricordare che quando gli sviluppatori non sono in grado di affrontare le problematiche fondamentali dell'architettura e della gestione dei dati, la capacità di portare un'azienda al livello successivo di crescita è gravemente compromessa. Ciò significa che le aziende devono sempre investire nelle giuste risorse, siano esse tecnologia o competenza, in modo che possano garantire che i loro obiettivi e obiettivi siano oggettivamente raggiunti in modo sostenibile.

  • Sfida 3

La sfida di inserire i dati nella piattaforma dei big data: ogni azienda è diversa e ha diverse quantità di dati da gestire. Mentre alcune aziende sono completamente guidate dai dati, altre potrebbero esserlo di meno. Ecco perché è importante comprendere queste distinzioni prima di implementare finalmente il giusto piano dati. Inoltre, non tutte le aziende comprendono la piena implicazione dell'analisi dei big data. Supponendo che ogni azienda sia a conoscenza dei vantaggi e della strategia di crescita dell'analisi dei dati aziendali avrebbe un impatto significativo sul successo di questa iniziativa. Ecco perché è importante che le analisi di sviluppo aziendale siano implementate con la conoscenza dell'azienda.

Dato che le aziende dispongono di molti dati, capire che i dati sono molto importanti perché senza quella conoscenza di base è difficile integrarli con il programma di analisi dei dati aziendali. La comunicazione svolge qui un ruolo molto importante in quanto aiuta le aziende e il team interessato a educare, informare e spiegare i vari aspetti dell'analisi dello sviluppo del business.

Prima ancora di procedere all'implementazione, le aziende devono dedicare un bel po 'di tempo a spiegare i vantaggi e le caratteristiche dell'analisi aziendale agli individui all'interno delle organizzazioni, inclusi stakeholder, management e team IT. Mentre le aziende saranno scettiche sull'implementazione dell'analisi aziendale e dei big data all'interno dell'organizzazione, una volta che comprenderanno l'immenso potenziale ad essa associato, saranno facilmente più aperte e adattabili all'intero processo analitico dei big data.

  • Sfida 4

La sfida della necessità di sincronizzazione tra origini dati: una volta integrati i dati in una grande piattaforma, le copie dei dati migrate da origini diverse a velocità e pianificazioni diverse possono talvolta non essere sincronizzate nell'intero sistema. Esistono diversi tipi di sincronia ed è importante che i dati siano sincronizzati, altrimenti ciò può influire sull'intero processo. Con così tanti marchi e data warehouse convenzionali, sequenze di estrazioni di dati, trasformazioni e migrazioni, c'è sempre il rischio che i dati non siano sincronizzati.

Con l'esplosione dei volumi di dati e l'aumento della velocità con cui vengono creati gli aggiornamenti, garantire che i dati siano sincronizzati a tutti i livelli è difficile ma necessario. Questo perché i dati non sono sincronizzati, possono causare analisi errate e non valide. Se vengono prodotti dati incoerenti in qualsiasi fase, possono verificarsi incoerenze in tutte le fasi e avere risultati completamente disastrosi. Le intuizioni errate possono danneggiare una società in larga misura, a volte anche più del non avere le intuizioni dei dati richieste.

  • Sfida 5

La sfida di ottenere importanti approfondimenti attraverso l'uso dell'analisi dei Big Data: i dati sono preziosi solo finché le aziende possono ottenere approfondimenti da essi. Aumentando l'archiviazione dei dati esistente e fornendo accesso agli utenti finali, l'analisi dei big data deve essere completa e approfondita. Gli strumenti per i dati devono aiutare le aziende non solo ad avere accesso alle informazioni richieste, ma anche a eliminare la necessità di codifica personalizzata. Man mano che i dati crescono all'interno, è importante che le aziende comprendano questa esigenza e la elaborino in modo efficace. Poiché le dimensioni dei dati possono aumentare in base al tempo e al ciclo, garantire che i dati siano adattati in modo adeguato è un fattore critico per il successo di qualsiasi azienda.

Conclusione - Sfide di Big Data Analytics

Queste sono solo alcune delle poche sfide che le aziende si trovano ad affrontare nel processo di implementazione di soluzioni di analisi dei big data. Sebbene queste sfide possano sembrare grandi, è importante affrontarle in modo efficace perché tutti sanno che l'analisi aziendale può davvero cambiare la fortuna di un'azienda. Dalla prevenzione delle frodi all'acquisizione di un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza, al mantenimento di un maggior numero di clienti e all'anticipazione delle esigenze aziendali, le possibilità con l'analisi aziendale sono infinite. Nell'ultimo decennio, i big data hanno fatto molta strada e il superamento di queste sfide sarà uno dei principali obiettivi del settore dell'analisi dei big data nei prossimi anni.

Articoli consigliati

Questa è stata una guida alle sfide dell'analisi dei Big Data. Qui abbiamo discusso le diverse sfide dell'analisi dei Big Data. Puoi anche leggere il seguente articolo per saperne di più -

  1. Che cos'è la tecnologia dei Big Data?
  2. Cosa sono i Big Data e Hadoop
  3. Esempi di Big Data Analytics
  4. I Big Data sono un database?

Categoria:

Big Data