Виклики аналітики великих даних
Дані - це дуже цінний актив у світі сьогодні. Економічність даних ґрунтується на ідеї, що цінність даних може бути витягнута за допомогою аналітики. Хоча великі дані та аналітика все ще знаходяться на початковій стадії зростання, їх значення не можна недооцінювати. Оскільки великі дані почнуть розширюватися та зростати, важливість аналітики великих даних продовжуватиме зростати у повсякденному житті, як особистого, так і ділового. Крім того, щомісяця збільшується обсяг та обсяг даних, що робить важливим питання щодо того, як щодня звертаються великі дані. тут ми обговоримо виклики аналітики великих даних.
За даними опитувань, багато компаній відкривають для використання аналітики великих даних у своєму щоденному функціонуванні. З ростом популярності аналітики великих даних очевидно, що інвестиції в цей носій - це те, що забезпечить майбутнє зростання компаній та брендів.
Ключовим фактором для створення цінності даних є Big Data Analytics, і саме тому важливо зосередитися на цьому аспекті аналітики. Багато компаній використовують різні методи для використання аналітики великих даних, і немає магічного рішення для успішної реалізації цього. Хоча дані важливі, ще більше, важливим є процес, завдяки якому компанії можуть отримати розуміння з їх допомогою. Отримати розуміння даних є метою аналітики великих даних, і саме тому вкладення коштів у систему, яка може забезпечити цю інформацію, є надзвичайно важливою та важливою. Отже, для успішної реалізації аналітики великих даних необхідна комбінація навичок, людей та процесів, які можуть працювати в ідеальній синхронізації один з одним.
Сьогодні компанії розвиваються стрімкими темпами, тому прогреси у великих технологіях. Це означає, що бренди повинні бути готові пілотувати та приймати великі дані таким чином, щоб вони стали невід’ємним аспектом інфраструктури управління інформацією та аналітики. Завдяки дивовижному потенціалу, великі дані є сьогодні новою руйнівною силою, яка готується стати наступною великою справою в галузі інтегрованої аналітики, тим самим трансформуючи спосіб виконання брендами та компаніями своїх обов'язків на етапах і в економіках.
Однак з великим потенціалом та можливостями постають великі виклики та перешкоди. Це означає, що компанії повинні бути в змозі вирішити всі відповідні перешкоди, щоб вони могли розкрити весь потенціал аналітики великих даних та відповідних галузей. Коли проблеми з аналітикою великих даних вирішуються належним чином, рівень успішності впровадження рішень з великими даними автоматично збільшується. Оскільки великі дані пробиваються в компанії та бренди по всьому світу, вирішення цих проблем є надзвичайно важливим.
Деякі з найважливіших проблем, з якими сьогодні стикається програма аналізу великих даних, включають наступне:
- Невизначеність ландшафту управління даними: Оскільки великі дані постійно розширюються, з’являються нові компанії та технології, які розробляються щодня. Великим викликом для компаній є виявити, яка технологія працює для них без введення нових ризиків та проблем.
- Великий розрив талантів даних: Хоча великі дані - це зростаюче поле, в цій галузі є дуже мало фахівців. Це тому, що великі дані - це складне поле, і люди, які розуміють складність і складний характер цього поля, є далеко не великими і між ними. Іншим головним викликом у цій галузі є розрив талантів, який існує в галузі
- Введення даних на платформу великих даних: дані збільшуються з кожним днем. Це означає, що компаніям доводиться регулярно обробляти необмежену кількість даних. Масштаб та різноманітність даних, які сьогодні доступні, можуть переповнити будь-якого практикуючого даних, і саме тому важливо зробити доступність даних простою та зручною для менеджерів брендів та власників.
- Необхідність синхронізації в різних джерелах даних: Коли набори даних стають все більш різноманітними, виникає необхідність їх включення в аналітичну платформу. Якщо це ігнорувати, це може створити прогалини і призвести до неправильних розумінь та повідомлень.
- Отримання важливої інформації завдяки використанню аналітики великих даних: Важливо, щоб компанії отримували належну інформацію з аналітики великих даних, і важливо, щоб правильний відділ мав доступ до цієї інформації. Основним викликом в аналітиці великих даних є ефективне подолання цього розриву.
У цій статті детальніше розглянемо ці виклики та зрозуміємо, як компанії можуть ефективно вирішувати ці виклики. Впровадження інфраструктури Hadoop. Навчіться навичкам hadoop, таких як HBase, вулик, свиня, Mahout.
-
Завдання 1
Проблема зростаючої невизначеності в управлінні даними: У світі великих даних, чим більше даних у вас, тим легше отримати інформацію про них. Однак у великих даних сьогодні існує ціла низка руйнівних технологій, і вибір з них може бути важким завданням. Ось чому великі системи даних повинні підтримувати як операційні, так і значною мірою аналітичні потреби в обробці компанії. Ці підходи, як правило, об'єднані в категорію, яку називають рамкою NoSQL, яка відрізняється від звичайної системи управління реляційними базами даних.
У компанії існує безліч різних підходів NoSQL від використання таких методів, як ієрархічне подання об'єктів, до графічних баз даних, які можуть підтримувати взаємопов'язані зв’язки між різними об'єктами. Оскільки великі дані ще знаходяться на стадії еволюції, існує багато компаній, які розробляють нові методи та методи у галузі аналітики великих даних.
Насправді, у всіх категоріях NoSQL розробляються нові моделі, які допомагають компаніям досягати цілей. Ці великі аналітичні інструменти підходять для різних цілей, оскільки деякі з них забезпечують гнучкість, тоді як інші лікувальні компанії досягають своїх цілей масштабування або більш широкого спектру функціональності. Це означає, що широкий і розширюючий діапазон інструментів NoSQL ускладнив власників брендів вибір правильного рішення, яке допоможе їм досягти поставлених цілей та інтегруватися у свої цілі.
Вибір неправильного інструменту може бути дорогою помилкою, оскільки це може не допомогти компанії досягти поставлених цілей, а також призведе до втрати часу та ресурсів. Розуміння цього надзвичайно важливо для компаній, оскільки лише вибір правильного інструменту та основного пейзажу магнітів даних - це тонка грань між успіхом та невдачею.
-
Завдання 2
Існуючий розрив щодо експертів у галузі аналітики великих даних: галузь повністю залежить від ресурсів, до яких вона має доступ, будь то людина чи матеріальні. Деякі нові інструменти для аналізу великих даних варіюються від традиційних засобів реляційних баз даних з альтернативними макетами даних, розроблених для збільшення швидкості доступу при одночасному зниженні пам’яті пам’яті, аналітики в пам’яті, систем управління даними NoSQL, а також широкої екосистеми Hadoop. При такій кількості систем і рамок, зростає і негайна потреба у розробниках додатків, які мають знання у всіх цих системах. Незважаючи на те, що ці технології розвиваються швидкими темпами, бракує людей, які володіють необхідною технічною майстерністю. Інша річ, яку слід пам’ятати, - це те, що багато фахівців у галузі великих даних набули свого досвіду завдяки впровадженню інструментів та його використанню як моделі програмування на відміну від аспектів управління даними. Це означає, що багато експертів з інструментів даних не мають необхідних знань щодо практичних аспектів моделювання даних, архітектури даних та інтеграції даних.
Цей брак знань призведе до менш успішної реалізації даних та аналітичних процесів у компанії / бренда.
За даними аналітичної фірми McKinsey & Company, «лише до 2018 року США можуть зіткнутися з дефіцитом від 140 000 до 190 000 людей з глибокими аналітичними здібностями, а також 1, 5 мільйона менеджерів та аналітиків, які мають ноу-хау, щоб використовувати аналіз великих даних для приймати ефективні рішення.
Все це означає, що, хоча цей сектор матиме багаторазове відкриття робочих місць, буде дуже мало експертів, які насправді матимуть знання для ефективного заповнення цих посад. У той час як практикуючі дані стають більш досвідченими завдяки постійній роботі в цій галузі, розрив у талантах з часом зменшиться. У той же час важливо пам’ятати, що коли розробники не можуть вирішити фундаментальні проблеми архітектури даних та управління даними, на здатність перевести компанію на наступний рівень зростання сильно впливає. Це означає, що компанії завжди повинні інвестувати в потрібні ресурси, будь то технологія чи досвід, щоб вони могли забезпечити об'єктивне досягнення їх цілей та завдань.
-
Завдання 3
Завдання отримання даних на платформі великих даних: Кожна компанія є різною і має різні обсяги даних, з якими можна звернутися. Хоча деякі компанії повністю керовані даними, інші можуть бути менш. Ось чому важливо зрозуміти ці відмінності, перш ніж остаточно здійснити правильний план даних. Крім того, не всі компанії розуміють повне значення аналітики великих даних. Якщо припустити, що кожна компанія знає про переваги та стратегію зростання аналітики бізнес-даних, це серйозно вплине на успіх цієї ініціативи. Ось чому важливо, щоб аналітика розвитку бізнесу здійснювалася зі знань компанії.
Оскільки компанії мають багато даних, розуміючи, що дані є дуже важливими, оскільки без цих базових знань важко інтегрувати їх з програмою аналітики бізнес-даних. Комунікація тут відіграє дуже важливу роль, оскільки допомагає компаніям та зацікавленій команді навчати, інформувати та пояснювати різні аспекти аналітики розвитку бізнесу.
Перш ніж навіть піти на реалізацію, компанії потрібно багато часу пояснювати переваги та особливості бізнес-аналітики особам в межах організації, включаючи зацікавлені сторони, керівництво та ІТ-команди. У той час як компанії будуть скептично ставитися до впровадження аналітичних даних та великих даних у межах організації, як тільки вони зрозуміють величезний потенціал, пов'язаний з нею, вони будуть легко відкритішими та пристосованими до всього процесу аналізу великих даних.
-
Завдання 4
Проблема необхідності синхронізації між джерелами даних: Коли дані інтегруються у велику платформу, копії даних, переміщені з різних джерел із різною швидкістю та графіком, іноді можуть не синхронізуватися у всій системі. Існують різні типи синхронії, і важливо, щоб дані синхронізувалися, інакше це може вплинути на весь процес. Оскільки так багато звичайних знаків даних і сховищ даних, послідовностей вилучення даних, перетворень та міграцій, завжди існує ризик несинхронізації даних.
Зі збільшенням обсягів даних та зростаючою швидкістю, з якою створюються оновлення, що синхронізувати дані на всіх рівнях є важко, але необхідно. Це тому, що дані не синхронізовані, це може призвести до неправильних та недійсних аналізів. Якщо дані на будь-якій стадії подаються непослідовно, це може призвести до невідповідностей на всіх етапах і мати абсолютно катастрофічні результати. Неправильна інформація може значною мірою нашкодити компанії, іноді навіть більше, ніж відсутність необхідної інформації.
-
Завдання 5
Завдання отримати важливу інформацію завдяки використанню аналітики великих даних: Дані є цінними лише до тих пір, поки компанії можуть отримати інформацію про них. Розширюючи наявне сховище даних та надаючи доступ кінцевим користувачам, велика аналітика даних повинна бути всебічною та глибокою. Інструменти даних повинні допомогти компаніям не просто отримати доступ до потрібної інформації, але й усунути необхідність у спеціальному кодуванні. Оскільки дані зростають всередині, важливо, щоб компанії зрозуміли цю потребу та обробляли її ефективно. Оскільки розмір даних може збільшуватися залежно від часу та циклу, забезпечення належного адаптації даних є критичним фактором успіху будь-якої компанії.
Висновок - виклики аналітики великих даних
Це лише деякі з небагатьох викликів, з якими стикаються компанії у процесі впровадження рішень з аналізу великих даних. Хоча ці виклики можуть здатися великими, важливо вирішити їх ефективно, бо всі знають, що бізнес-аналітика може по-справжньому змінити стан компанії. Від запобігання шахрайству до отримання конкурентної переваги над конкурентами до сприяння утриманню більшої кількості клієнтів та передбаченню бізнес-потреб - можливості бізнес-аналітики нескінченні. В останнє десятиліття великі дані пройшли дуже довгий шлях, і подолання цих викликів стане однією з головних цілей індустрії аналізу великих даних у найближчі роки.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом щодо викликів аналітики великих даних. Тут ми обговорили різні проблеми аналітики великих даних. Ви також можете переглянути наступну статтю, щоб дізнатися більше -
- Що таке технології великих даних?
- Що таке великі дані та Hadoop
- Приклади великих даних Analytics
- Є великі дані - це база даних?