Desafios do Big Data Analytics
Os dados são um ativo muito valioso no mundo hoje. A economia dos dados é baseada na ideia de que o valor dos dados pode ser extraído através do uso de análises. Embora o Big Data e a análise ainda estejam em seu estágio inicial de crescimento, sua importância não pode ser subestimada. À medida que o big data começa a se expandir e crescer, a importância da análise de big data continuará a crescer na vida cotidiana, tanto pessoal quanto comercial. Além disso, o tamanho e o volume de dados estão aumentando a cada dia, tornando importante abordar a maneira pela qual o big data é abordado todos os dias. aqui discutiremos os desafios do Big Data Analytics.
De acordo com pesquisas realizadas, muitas empresas estão se abrindo para o uso da análise de big data em seu funcionamento diário. Com a crescente popularidade da análise de Big Data, é óbvio que investir nesse meio é o que garantirá o crescimento futuro de empresas e marcas.
A chave para a criação de valor dos dados é o Big Data Analytics e é por isso que é importante focar nesse aspecto da análise. Muitas empresas usam métodos diferentes para empregar a análise de Big Data e não há solução mágica para implementá-la com êxito. Embora os dados sejam importantes, ainda mais importante é o processo pelo qual as empresas podem obter insights com sua ajuda. Obter insights dos dados é o objetivo da análise de big data e é por isso que investir em um sistema que pode fornecer esses insights é extremamente crucial e importante. A implementação bem-sucedida da análise de big data, portanto, requer uma combinação de habilidades, pessoas e processos que podem funcionar em perfeita sincronização entre si.
Hoje, as empresas estão se desenvolvendo em ritmo acelerado, assim como os avanços nas grandes tecnologias. Isso significa que as marcas devem estar prontas para pilotar e adotar o big data de forma que se tornem um aspecto integrante da infraestrutura de gerenciamento de informações e análises. Com um potencial incrível, o big data é hoje uma força disruptiva emergente que está prestes a se tornar a próxima grande novidade no campo da análise integrada, transformando assim a maneira pela qual marcas e empresas desempenham suas funções em estágios e economias.
Com grande potencial e oportunidades, no entanto, surgem grandes desafios e obstáculos. Isso significa que as empresas devem ser capazes de resolver todos os obstáculos envolvidos, para que possam liberar todo o potencial da análise de big data e de seus campos em questão. Quando os desafios da análise de big data são tratados de maneira adequada, a taxa de sucesso da implementação de soluções de big data aumenta automaticamente. À medida que o big data chega às empresas e marcas de todo o mundo, enfrentar esses desafios é extremamente importante.
Alguns dos principais desafios que o programa de análise de big data enfrenta hoje incluem o seguinte:
- Incerteza do cenário de gerenciamento de dados: como o big data está em constante expansão, há novas empresas e tecnologias que estão sendo desenvolvidas todos os dias. Um grande desafio para as empresas é descobrir qual tecnologia funciona melhor para elas sem a introdução de novos riscos e problemas.
- A lacuna de talento em Big Data: Embora o Big Data seja um campo em crescimento, existem muito poucos especialistas disponíveis nesse campo. Isso ocorre porque o Big Data é um campo complexo e as pessoas que entendem a complexidade e a natureza intricada desse campo são muito poucas. Outro grande desafio no campo é a lacuna de talentos que existe no setor
- Colocando dados na plataforma de big data: os dados estão aumentando a cada dia. Isso significa que as empresas precisam lidar com uma quantidade ilimitada de dados regularmente. A escala e a variedade de dados disponíveis hoje em dia podem sobrecarregar qualquer profissional de dados e é por isso que é importante tornar a acessibilidade dos dados simples e conveniente para gerentes e proprietários de marcas.
- Necessidade de sincronização entre fontes de dados: à medida que os conjuntos de dados se tornam mais diversificados, é necessário incorporá-los em uma plataforma analítica. Se isso for ignorado, poderá criar lacunas e levar a idéias e mensagens erradas.
- Obtenção de informações importantes por meio do uso da análise de big data: é importante que as empresas obtenham informações adequadas a partir da análise de big data e é importante que o departamento correto tenha acesso a essas informações. Um grande desafio na análise de big data é preencher essa lacuna de maneira eficaz.
Este artigo analisará esses desafios de maneira mais próxima e entenderá como as empresas podem enfrentá-los de maneira eficaz. Implementação da infraestrutura do Hadoop. Aprenda habilidades de hadoop como HBase, Hive, Pig, Mahout.
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Desafio 1
O desafio da crescente incerteza no gerenciamento de dados: em um mundo de big data, quanto mais dados você tiver, mais fácil será obter informações sobre eles. No entanto, no big data, atualmente existem várias tecnologias disruptivas no mundo e a escolha delas pode ser uma tarefa difícil. É por isso que os sistemas de big data precisam atender às necessidades operacionais e, em grande parte, de processamento analítico de uma empresa. Essas abordagens geralmente são agrupadas em uma categoria chamada estrutura NoSQL que é diferente do sistema de gerenciamento de banco de dados relacional convencional.
Existem várias abordagens NoSQL diferentes disponíveis na empresa, desde o uso de métodos como representação hierárquica de objetos a gráficos de bancos de dados que podem manter relacionamentos interconectados entre objetos diferentes. Como o big data ainda está em seu estágio de evolução, muitas empresas estão desenvolvendo novas técnicas e métodos no campo da análise de big data.
De fato, novos modelos estão sendo desenvolvidos dentro de cada categoria NoSQL, que ajudam as empresas a alcançar objetivos. Essas ferramentas de análise Big são adequadas para diferentes propósitos, pois algumas oferecem flexibilidade, enquanto outras empresas de recuperação alcançam seus objetivos de escalabilidade ou uma gama mais ampla de funcionalidades. Isso significa que a ampla e crescente variedade de ferramentas NoSQL dificultou para os proprietários de marcas escolher a solução certa que pode ajudá-los a atingir seus objetivos e serem integrados a seus objetivos.
Escolher uma ferramenta errada pode ser um erro caro, pois isso pode não ajudar a empresa a atingir seus objetivos e também levar ao desperdício de tempo e recursos. Entender isso é extremamente importante para as empresas, pois apenas a escolha da ferramenta certa e do cenário magnético dos dados principais é a linha tênue entre sucesso e fracasso.
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Desafio 2
A lacuna existente em termos de especialistas no campo da análise de big data: Uma indústria depende completamente dos recursos a que tem acesso para ser humana ou material. Algumas das novas ferramentas para análise de big data variam de ferramentas tradicionais de banco de dados relacional com layouts de dados alternativos projetados para aumentar a velocidade de acesso, diminuindo a área de armazenamento, análise de memória, estruturas de gerenciamento de dados NoSQL e o amplo ecossistema Hadoop. Com tantos sistemas e estruturas, há uma necessidade crescente e imediata de desenvolvedores de aplicativos que tenham conhecimento em todos esses sistemas. Apesar do fato de essas tecnologias estarem se desenvolvendo rapidamente, faltam pessoas que possuam as habilidades técnicas necessárias. Outro aspecto a ter em mente é que muitos especialistas na área de big data ganharam sua experiência com a implementação de ferramentas e seu uso como modelo de programação em oposição aos aspectos de gerenciamento de dados. Isso significa que muitos especialistas em ferramentas de dados não possuem o conhecimento necessário sobre os aspectos práticos da modelagem de dados, arquitetura de dados e integração de dados.
Essa falta de conhecimento resultará em implementações menos bem-sucedidas de dados e processos analíticos dentro de uma empresa / marca.
De acordo com a empresa de analistas McKinsey & Company, “Até 2018, somente os Estados Unidos poderiam enfrentar uma escassez de 140.000 a 190.000 pessoas com habilidades analíticas profundas, além de 1, 5 milhão de gerentes e analistas com o conhecimento necessário para usar a análise de big data para tomar decisões eficazes.
Tudo isso significa que, embora esse setor tenha várias vagas, haverá muito poucos especialistas que realmente terão o conhecimento necessário para efetivamente preencher essas posições. Enquanto os profissionais de dados se tornam mais experientes através do trabalho contínuo em campo, a lacuna de talentos acabará por diminuir. Ao mesmo tempo, é importante lembrar que, quando os desenvolvedores não conseguem enfrentar os desafios fundamentais da arquitetura e do gerenciamento de dados, a capacidade de levar uma empresa ao próximo nível de crescimento é seriamente afetada. Isso significa que as empresas devem sempre investir nos recursos certos, seja em tecnologia ou experiência, para garantir que suas metas e objetivos sejam atingidos objetivamente de maneira sustentada.
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Desafio 3
O desafio de inserir dados na plataforma de big data: cada empresa é diferente e possui diferentes quantidades de dados para lidar. Enquanto algumas empresas são completamente orientadas a dados, outras podem ser menos. É por isso que é importante entender essas distinções antes de finalmente implementar o plano de dados correto. Além disso, nem todas as empresas entendem toda a implicação da análise de big data. Supondo que toda empresa tenha conhecimento sobre os benefícios e a estratégia de crescimento da análise de dados de negócios impactaria seriamente o sucesso dessa iniciativa. É por isso que é importante que a análise do desenvolvimento de negócios seja implementada com o conhecimento da empresa.
Como as empresas têm muitos dados, entender que os dados são muito importantes porque, sem esse conhecimento básico, é difícil integrá-los ao programa de análise de dados de negócios. A comunicação desempenha um papel muito integral aqui, pois ajuda as empresas e a equipe envolvida a educar, informar e explicar os vários aspectos da análise de desenvolvimento de negócios.
Antes de avançar para a implementação, as empresas precisam de um bom tempo para explicar os benefícios e os recursos da análise de negócios para indivíduos dentro das organizações, incluindo partes interessadas, gerenciamento e equipes de TI. Embora as empresas sejam céticas em relação à implementação de big data e analítica de negócios na organização, uma vez que compreendam o imenso potencial associado a ela, serão facilmente mais abertas e adaptáveis a todo o processo analítico de big data.
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Desafio 4
O desafio da necessidade de sincronização entre fontes de dados: uma vez que os dados são integrados a uma grande plataforma, as cópias de dados migradas de diferentes fontes em diferentes taxas e agendas podem às vezes ficar fora de sincronia em todo o sistema. Existem diferentes tipos de sincronia e é importante que os dados estejam sincronizados, caso contrário, isso poderá impactar todo o processo. Com tantas marcas e data warehouses convencionais, sequências de extrações, transformações e migrações de dados, sempre existe o risco de os dados não serem sincronizados.
Com a explosão de volumes de dados e a crescente velocidade na qual as atualizações são criadas, é difícil, mas necessário, garantir que os dados sejam sincronizados em todos os níveis. Isso ocorre porque os dados não estão sincronizados e podem resultar em análises erradas e inválidas. Se dados inconsistentes são produzidos em qualquer estágio, podem resultar em inconsistências em todos os estágios e ter resultados completamente desastrosos. Informações erradas podem danificar a empresa em grande parte, às vezes até mais do que não ter as informações necessárias.
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Desafio 5
O desafio de obter insights importantes por meio do uso da análise de Big Data: Os dados são valiosos apenas desde que as empresas possam obter insights sobre eles. Ao aumentar o armazenamento de dados existente e fornecer acesso aos usuários finais, a análise de big data precisa ser abrangente e esclarecedora. As ferramentas de dados devem ajudar as empresas a não apenas ter acesso às informações necessárias, mas também a eliminar a necessidade de codificação personalizada. À medida que os dados crescem, é importante que as empresas entendam essa necessidade e a processem de maneira eficaz. Como o tamanho dos dados pode aumentar dependendo do tempo e do ciclo, garantir que os dados sejam adaptados de maneira adequada é um fator crítico para o sucesso de qualquer empresa.
Conclusão - Desafios do Big Data Analytics
Esses são apenas alguns dos poucos desafios que as empresas enfrentam no processo de implementação de soluções de análise de big data. Embora esses desafios possam parecer grandes, é importante enfrentá-los de maneira eficaz, porque todos sabem que a análise de negócios pode realmente mudar a sorte de uma empresa. Desde a prevenção de fraudes até a obtenção de uma vantagem competitiva sobre os concorrentes, ajudando a reter mais clientes e antecipando as demandas de negócios - as possibilidades com análises de negócios são infinitas. Na última década, o big data percorreu um longo caminho e superar esses desafios será um dos principais objetivos do setor de análise de big data nos próximos anos.
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