Изазови велике аналитике података
Подаци су данас у свету веома вредна имовина. Економија података заснива се на идеји да се вредност података може извући употребом аналитике. Иако су Велики подаци и аналитика још увек у почетној фази раста, њихов значај се не може потценити. Како се велики подаци почну ширити и расти, Значај аналитике великих података и даље ће расти у свакодневном животу, како личном тако и пословном. Поред тога, величина и количина података се повећавају сваким даном, што је важно да се позабавите начином на који се велики подаци обрађују сваког дана. овде ћемо разговарати о изазовима велике аналитике података.
Према анкетама које се спроводе, многе компаније се отварају коришћењу аналитике великих података у свом свакодневном функционисању. Уз све већу популарност аналитике великих података, очигледно је да је улагање у овај медиј оно што ће осигурати будући раст компанија и брендова.
Кључ стварања вредности података је Биг Дата Аналитицс и зато је важно усредсредити се на тај аспект аналитике. Многе компаније користе различите методе за коришћење Биг Дата аналитике и не постоји магично решење за успешно спровођење ове анализе. Иако су подаци важни, још више, битан је процес кроз који компаније могу стећи увид уз њихову помоћ. Добивање увида из података циљ је аналитике великих података и зато је улагање у систем који може дати те увиде изузетно важно и важно. Успешна примена аналитике великих података захтева, дакле, комбинацију вештина, људи и процеса који могу да функционишу у савршеној синхронизацији једни са другима.
Данас се компаније развијају брзим темпом и напредак у великим технологијама. То значи да брендови морају бити спремни да пилотирају и усвоје велике податке на такав начин да постану саставни аспект инфраструктуре за управљање информацијама и аналитиком. Са невероватним потенцијалом, велики подаци данас представљају растућу силу која је спремна да постане следећа велика ствар на пољу интегрисане аналитике, трансформишући на тај начин начин на који брендови и компаније обављају своје дужности у различитим фазама и економијама.
Међутим, са великим потенцијалом и могућностима долазе и велики изазови и препреке. То значи да компаније морају бити у стању да ријеше све дотичне препреке како би могле открити пуни потенцијал аналитике великих података и њених релевантних подручја. Када се изазови аналитике великих података решавају на одговарајући начин, стопа успеха примене решења великих података аутоматски се повећава. Како се велики подаци крећу у компаније и брендове широм света, решавање ових изазова је изузетно важно.
Неки од главних изазова са којима се данас суочава програм за анализу великих података укључују следеће:
- Несигурност пејзажа управљања подацима: Будући да се велики подаци континуирано шире, постоје нове компаније и технологије које се свакодневно развијају. Велики изазов за компаније је да открију која технологија најбоље ради за њих без увођења нових ризика и проблема.
- Велика разлика између талената података: Иако су велики подаци растуће поље, на овом пољу је врло мало стручњака. То је зато што су Велики подаци сложено поље и људи који разумеју сложеност и замршену природу овог поља је мало и између. Други велики изазов на терену је јаз талента који постоји у индустрији
- Улазак података у велику платформу података: Подаци се повећавају сваким даном. То значи да компаније морају редовно да се баве неограниченом количином података. Опсег и разноликост података који су данас доступни могу надмашити све стручњаке који се баве подацима и зато је важно да приступачност података буде једноставна и погодна за менаџере и власнике брендова.
- Потреба за синхронизацијом међу изворима података: Како се скупови података постају разноврснији, постоји потреба да се они интегришу у аналитичку платформу. Ако се то занемари, то може створити празнине и довести до погрешних увида и порука.
- Добивање важних увида коришћењем аналитике великих података: Важно је да компаније стекну правилан увид из аналитике великих података и важно је да тачно одељење има приступ тим информацијама. Главни изазов у аналитикама великих података је премошћивање тог јаза на учинковит начин.
Овај чланак ће сагледати ове изазове поближе и разумети како компаније могу да се ефикасно носе са овим изазовима. Имплементација Хадооп инфраструктуре. Научите хадооп вештине као што су ХБасе, кошница, свиња, Махоут.
-
Изазов 1
Изазов растуће неизвесности у управљању подацима: У свету великих података, што више података имате, лакше је стећи увид у њих. Међутим, у великим подацима данас постоји велики број ометајућих технологија у свету, а избор међу њима може бити тежак задатак. Због тога велики системи података морају да подржавају оперативне и у великој мери потребе аналитичке обраде компаније. Ови приступи су углавном сврстани у категорију која се назива НоСКЛ оквир и разликује се од конвенционалног система за управљање релацијским базама података.
У компанији је доступан низ различитих НоСКЛ приступа од коришћења метода попут хијерархалне репрезентације објеката до графичких база података које могу одржавати међусобно повезане односе између различитих објеката. Како су велики подаци још увек у фази еволуције, постоје многе компаније које развијају нове технике и методе на пољу аналитике великих података.
У ствари, нови модели се развијају у оквиру сваке НоСКЛ категорије, који помажу компанијама да постигну циљеве. Ови алати за велику аналитику су погодни за различите сврхе, јер неке од њих пружају флексибилност, док друге компаније које лече постижу своје циљеве скалабилности или шири спектар функционалности. То значи да је широки и шири спектар НоСКЛ алата отежао власницима бренда да одаберу право решење које ће им помоћи да постигну своје циљеве и буду интегрисани у своје циљеве.
Избор погрешног алата може бити скупа грешка јер то можда неће помоћи компанији да оствари своје циљеве а такође доведе до губитка времена и ресурса. Разумевање тога је изузетно важно за компаније јер је само одабир правог алата и пејзажа магнетних података тачна линија између успеха и неуспеха.
-
Изазов 2
Постојећи јаз у погледу експерата из области аналитике великих података: Индустрија у потпуности зависи од ресурса којима има приступ било да су људи или материјални. Неки од нових алата за анализу великих података крећу се од традиционалних алата за релациону базу података са алтернативним изгледима података који су дизајнирани да повећају брзину приступа уз истовремено смањење простора за складиштење, аналитике у меморији, оквира за управљање подацима НоСКЛ, као и широког Хадооп екосистема. Са толико система и оквира, постоји растућа и непосредна потреба за програмерима апликација који имају знање о свим тим системима. Упркос чињеници да се ове технологије развијају брзим темпом, недостаје људи који поседују потребну техничку вештину. Још једна ствар коју треба имати на уму је да су многи стручњаци на пољу великих података стекли своје искуство кроз имплементацију алата и његову употребу као програмски модел за разлику од аспеката управљања подацима. То значи да многи стручњаци за алат за податке немају потребно знање о практичним аспектима моделирања података, архитектуре података и интеграције података.
Овај недостатак знања ће резултирати са мање него успешном имплементацијом података и аналитичких процеса унутар компаније / марке.
Према аналитичкој компанији МцКинсеи & Цомпани, „Само до 2018. године, Сједињене Државе би се могле суочити са недостатком од 140.000 до 190.000 људи са дубоким аналитичким вештинама, као и 1, 5 милиона менаџера и аналитичара који знају како да користе велике податке за доносе ефикасне одлуке.
Све то значи да, иако ће овај сектор имати вишеструко отварање нових радних места, веома ће мало стручњака који ће заиста имати знање за ефикасно попуњавање ових радних места. Док практичари података постају искуснији кроз континуирани рад на терену, јаз између талената на крају ће се смањити. Истовремено је важно имати на уму да, када програмери не могу да се изборе са основним изазовима архитектуре података и управљања подацима, озбиљно је погођена способност да компанију одведу на следећи ниво раста. То значи да компаније морају увек улагати у праве ресурсе, било да се ради о технологији или експертизи, како би могле да обезбеде да се њихови циљеви и објекти објективно постижу на одржив начин.
-
Изазов 3
Изазов добијања података на великој платформи података: Свака компанија је различита и има различите количине података којима се треба бавити. Иако су неке компаније у потпуности вођене подацима, друге су можда мање. Зато је важно разумјети те разлике прије него што коначно примијените прави план података. Такође, не знају све компаније пуне импликације велике анализе података. Под претпоставком да свака компанија зна о предностима и стратегији раста аналитике пословних података озбиљно би утицала на успех ове иницијативе. Због тога је важно да се аналитика развоја пословања спроводи уз знање компаније.
Како компаније имају пуно података, разумевање да су подаци веома важни јер је без тог основног знања тешко интегрисати га са програмом за анализу пословних података. Комуникација овде игра веома интегралну улогу јер помаже компанијама и дотичном тиму да едукују, информишу и објасне различите аспекте аналитике пословног развоја.
Пре него што крену чак и ка примени, компаније морају доста времена да објасне предности и карактеристике пословне аналитике појединцима унутар организација, укључујући заинтересоване стране, менаџмент и ИТ тимове. Иако ће компаније бити скептичне у примени пословних аналитичких података и великих података у организацију, једном када схвате огроман потенцијал који је с тим повезан, лако ће бити отворенији и прилагодљивији целокупном процесу анализе великих података.
-
Изазов 4
Изазов потребе за синхронизацијом између извора података: Једном када се подаци интегришу у велику платформу, копије података мигриране из различитих извора различитим брзинама и распоредима понекад могу бити изван синхронизације унутар читавог система. Постоје различите врсте синхронизације и важно је да се подаци синхронизују, јер у супротном то може утицати на цео процес. Са толико конвенционалних марки података и складишта података, низовима вађења података, трансформацијама и миграцијама, увек постоји ризик од несинхронизације података.
Експлодирајући обим података и растућом брзином којом се стварају ажурирања, осигуравајући да се подаци синхронизују на свим нивоима је тешко, али неопходно. То је зато што подаци нису синхронизовани, могу резултирати погрешним и неважећим анализама. Ако се недоследни подаци произведу у било којој фази, то може резултирати недоследношћу у свим фазама и имати потпуно катастрофалне резултате. Погрешни увиди могу у великој мери наштетити компанији, понекад чак и више него што немају тражене податке.
-
Изазов 5
Изазов добијања важних увида коришћењем аналитике великих података: Подаци су вредни само ако компаније могу да добију увид од њих. Проширењем постојећег складишта података и пружањем приступа крајњим корисницима аналитика великих података мора бити свеобухватна и увидна. Алати за податке морају помоћи компанијама да не само да имају приступ траженим информацијама, већ такође елиминишу потребу за прилагођеним кодирањем. Како подаци расту изнутра, важно је да компаније разумеју ову потребу и обраде је на ефикасан начин. Како се величина података може повећавати у зависности од времена и циклуса, осигуравање да се подаци правилно прилагоде је пресудан фактор успеха било које компаније.
Закључак - Изазови велике анализе података
Ово су само неки од неколико изазова са којима се компаније суочавају у процесу примене решења за анализу великих података. Иако се ови изазови могу чинити великим, важно је ријешити их на ефикасан начин, јер сви знају да пословна аналитика заиста може промијенити богатство компаније. Од спречавања преваре до стицања конкурентске предности над конкурентима до помагања задржавања више купаца и предвиђања пословних захтева - могућности пословне аналитике су бескрајне. У последњој деценији, велики подаци су прешли врло дуг пут и превазилажење ових изазова биће један од главних циљева индустрије аналитике великих података у наредним годинама.
Препоручени чланци
Ово је водич за изазове аналитике великих података. Овде смо разговарали о различитим изазовима аналитике великих података. Такође можете погледати следећи чланак да бисте сазнали више -
- Шта је технологија великих података?
- Шта је Биг дата и Хадооп
- Примери великих података аналитике
- Да ли је Биг Дата база података?