Herausforderungen der Big Data Analytics

Daten sind heutzutage ein sehr wertvolles Gut auf der Welt. Die Ökonomie von Daten basiert auf der Idee, dass Datenwerte mithilfe von Analysen extrahiert werden können. Obwohl sich Big Data und Analytics noch in der Anfangsphase des Wachstums befinden, kann ihre Bedeutung nicht unterschätzt werden. Während Big Data zu wachsen beginnt, wird die Bedeutung der Big-Data-Analyse im privaten und geschäftlichen Alltag weiter zunehmen. Darüber hinaus nimmt die Datenmenge und -menge von Tag zu Tag zu, sodass es wichtig ist, die Art und Weise zu berücksichtigen, in der Big Data täglich behandelt wird. Hier werden wir die Herausforderungen von Big Data Analytics diskutieren.

Laut Umfragen öffnen sich viele Unternehmen, um Big-Data-Analysen in ihrer täglichen Arbeit zu verwenden. Angesichts der zunehmenden Beliebtheit von Big Data-Analysen ist es jedoch offensichtlich, dass Investitionen in dieses Medium das zukünftige Wachstum von Unternehmen und Marken sichern werden.

Der Schlüssel zur Datenwertschöpfung ist Big Data Analytics. Deshalb ist es wichtig, sich auf diesen Aspekt der Analytik zu konzentrieren. Viele Unternehmen verwenden unterschiedliche Methoden, um Big Data-Analysen einzusetzen, und es gibt keine magische Lösung, um dies erfolgreich umzusetzen. Während Daten wichtig sind, ist vor allem der Prozess wichtig, durch den Unternehmen mithilfe ihrer Hilfe Einblicke gewinnen können. Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, ist das Ziel der Big-Data-Analyse. Aus diesem Grund ist die Investition in ein System, das diese Erkenntnisse liefert, äußerst wichtig und wichtig. Die erfolgreiche Implementierung von Big-Data-Analysen erfordert daher eine Kombination von Fähigkeiten, Personen und Prozessen, die perfekt miteinander synchronisiert werden können.

Heutzutage entwickeln sich Unternehmen in rasantem Tempo, ebenso wie Fortschritte bei großen Technologien. Dies bedeutet, dass Marken bereit sein müssen, Big Data so zu steuern und zu übernehmen, dass sie zu einem integralen Bestandteil der Informationsmanagement- und Analyseinfrastruktur werden. Mit erstaunlichem Potenzial ist Big Data heute eine aufkommende disruptive Kraft, die die nächste große Sache auf dem Gebiet der integrierten Analytik sein wird und die Art und Weise verändert, wie Marken und Unternehmen ihre Aufgaben über Phasen und Volkswirtschaften hinweg erfüllen.

Mit großem Potenzial und Chancen sind jedoch auch große Herausforderungen und Hürden verbunden. Dies bedeutet, dass Unternehmen in der Lage sein müssen, alle betroffenen Hürden zu überwinden, damit sie das volle Potenzial der Big-Data-Analyse und ihrer betroffenen Bereiche nutzen können. Wenn die Herausforderungen der Big-Data-Analyse richtig angegangen werden, steigt die Erfolgsquote bei der Implementierung von Big-Data-Lösungen automatisch. Da Big Data in Unternehmen und Marken auf der ganzen Welt Einzug hält, ist es äußerst wichtig, sich diesen Herausforderungen zu stellen.

Einige der größten Herausforderungen, denen sich das Big-Data-Analyseprogramm heute gegenübersieht, sind:

  1. Unsicherheit der Datenverwaltungslandschaft: Da Big Data kontinuierlich wächst, werden täglich neue Unternehmen und Technologien entwickelt. Eine große Herausforderung für Unternehmen besteht darin, herauszufinden, welche Technologie für sie am besten geeignet ist, ohne dass neue Risiken und Probleme entstehen.
  2. The Big Data Talent Gap: Während Big Data ein wachsendes Feld ist, gibt es nur sehr wenige Experten auf diesem Gebiet. Dies liegt daran, dass Big Data ein komplexes Feld ist und es nur sehr wenige Menschen gibt, die die Komplexität und Komplexität dieses Feldes verstehen. Eine weitere große Herausforderung auf diesem Gebiet ist die in der Branche bestehende Talentlücke
  3. Daten in die Big-Data-Plattform bringen: Die Datenmenge steigt täglich. Dies bedeutet, dass Unternehmen regelmäßig eine unbegrenzte Datenmenge verarbeiten müssen. Der Umfang und die Vielfalt der Daten, die heute verfügbar sind, können jeden Datenfachmann überfordern. Deshalb ist es wichtig, die Datenzugänglichkeit für Markenmanager und -inhaber einfach und bequem zu gestalten.
  4. Datenquellenübergreifende Synchronisierung erforderlich : Da die Datenmengen immer vielfältiger werden, müssen sie in eine Analyseplattform integriert werden. Wenn dies ignoriert wird, können Lücken entstehen und zu falschen Erkenntnissen und Botschaften führen.
  5. Wichtige Erkenntnisse durch den Einsatz von Big Data-Analysen gewinnen: Es ist wichtig, dass Unternehmen über Big Data-Analysen die richtigen Erkenntnisse erhalten und dass die richtige Abteilung Zugriff auf diese Informationen hat. Eine große Herausforderung bei der Big-Data-Analyse besteht darin, diese Lücke auf effektive Weise zu schließen.

In diesem Artikel werden diese Herausforderungen näher beleuchtet und es wird erläutert, wie Unternehmen diese Herausforderungen effektiv angehen können. Implementierung der Hadoop-Infrastruktur. Lerne Hadoop Skills wie HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Herausforderung 1

Die Herausforderung der zunehmenden Unsicherheit beim Datenmanagement: In einer Welt mit großen Datenmengen ist es umso einfacher, Erkenntnisse daraus zu gewinnen, je mehr Daten Sie haben. Bei Big Data gibt es jedoch heutzutage weltweit eine Reihe von Technologien, deren Auswahl eine schwierige Aufgabe sein könnte. Aus diesem Grund müssen Big-Data-Systeme sowohl betriebliche als auch weitgehend analytische Verarbeitungsanforderungen eines Unternehmens unterstützen. Diese Ansätze werden im Allgemeinen in eine Kategorie eingeteilt, die als NoSQL-Framework bezeichnet wird und sich vom herkömmlichen relationalen Datenbankverwaltungssystem unterscheidet.

Es gibt eine Reihe von verschiedenen NoSQL-Ansätzen im Unternehmen, die Methoden wie die hierarchische Objektdarstellung verwenden, um Datenbanken grafisch darzustellen, die miteinander verbundene Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten aufrechterhalten können. Da sich Big Data noch in der Entwicklungsphase befindet, entwickeln viele Unternehmen neue Techniken und Methoden auf dem Gebiet der Big-Data-Analyse.

Tatsächlich werden für jede NoSQL-Kategorie neue Modelle entwickelt, mit denen Unternehmen ihre Ziele erreichen können. Diese Big Analytics-Tools eignen sich für verschiedene Zwecke, da einige von ihnen Flexibilität bieten, während andere Heilungsunternehmen ihre Ziele der Skalierbarkeit oder eines breiteren Funktionsumfangs erreichen. Dies bedeutet, dass die breite und wachsende Palette an NoSQL-Tools es den Markeninhabern schwer gemacht hat, die richtige Lösung zu wählen, mit der sie ihre Ziele erreichen und in ihre Ziele integrieren können.

Die Auswahl eines falschen Werkzeugs kann ein kostspieliger Fehler sein, da dies dem Unternehmen möglicherweise nicht hilft, seine Ziele zu erreichen, und auch zu einer Verschwendung von Zeit und Ressourcen führt. Dies zu verstehen ist für Unternehmen äußerst wichtig, da nur die Auswahl der richtigen Werkzeug- und Kerndaten-Magnetlandschaft die Grenze zwischen Erfolg und Misserfolg darstellt.

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  • Herausforderung 2

Die bestehende Lücke in Bezug auf Experten auf dem Gebiet der Big-Data-Analytik: Eine Branche ist vollständig von den Ressourcen abhängig, auf die sie zugreifen kann, sei es menschlich oder materiell. Einige der neuen Tools für die Big-Data-Analyse reichen von traditionellen relationalen Datenbanktools mit alternativen Datenlayouts, die die Zugriffsgeschwindigkeit erhöhen und gleichzeitig den Speicherbedarf verringern, über In-Memory-Analysen, NoSQL-Datenverwaltungsframeworks und das breite Hadoop-Ökosystem. Bei so vielen Systemen und Frameworks wächst der Bedarf an Anwendungsentwicklern, die über Kenntnisse in all diesen Systemen verfügen. Trotz der rasanten Entwicklung dieser Technologien mangelt es an Mitarbeitern, die über die erforderlichen technischen Fähigkeiten verfügen. Eine weitere wichtige Erkenntnis ist, dass viele Experten im Bereich Big Data ihre Erfahrungen durch die Implementierung von Tools und deren Verwendung als Programmiermodell im Gegensatz zu Aspekten des Datenmanagements gesammelt haben. Dies bedeutet, dass viele Experten für Datentools nicht über die erforderlichen Kenntnisse zu den praktischen Aspekten der Datenmodellierung, Datenarchitektur und Datenintegration verfügen.

Dieser Mangel an Wissen führt zu weniger als erfolgreichen Implementierungen von Daten und Analyseprozessen innerhalb eines Unternehmens / einer Marke.

Die Analystenfirma McKinsey & Company erklärte: „Bis 2018 könnten allein die USA mit einem Mangel an 140.000 bis 190.000 Menschen mit fundierten analytischen Fähigkeiten sowie 1, 5 Millionen Managern und Analysten mit dem Know-how zur Analyse von Big Data konfrontiert sein effektive Entscheidungen treffen.

All dies bedeutet, dass es in diesem Sektor zwar mehrere offene Stellen geben wird, es jedoch nur sehr wenige Experten gibt, die tatsächlich über das Wissen verfügen, um diese Stellen effektiv zu besetzen. Während Datenpraktiker durch kontinuierliche Arbeit im Feld erfahrener werden, wird sich die Talentlücke schließlich schließen. Gleichzeitig ist es wichtig zu bedenken, dass die Fähigkeit, ein Unternehmen auf die nächste Wachstumsebene zu führen, stark beeinträchtigt wird, wenn Entwickler die grundlegenden Herausforderungen der Datenarchitektur und des Datenmanagements nicht bewältigen können. Das bedeutet, dass Unternehmen immer in die richtigen Ressourcen investieren müssen, sei es in Technologie oder Know-how, damit sie sicherstellen können, dass ihre Ziele objektiv und nachhaltig erreicht werden.

  • Herausforderung 3

Die Herausforderung, Daten auf die Big-Data-Plattform zu bringen: Jedes Unternehmen ist anders und hat unterschiedliche Datenmengen zu bewältigen. Während einige Unternehmen vollständig datengetrieben sind, sind andere möglicherweise weniger davon betroffen. Aus diesem Grund ist es wichtig, diese Unterschiede zu verstehen, bevor der richtige Datenplan endgültig implementiert wird. Außerdem verstehen nicht alle Unternehmen die vollständigen Auswirkungen der Big-Data-Analyse. Die Annahme, dass jedes Unternehmen über die Vorteile und die Wachstumsstrategie der Geschäftsdatenanalyse Bescheid weiß, würde den Erfolg dieser Initiative erheblich beeinträchtigen. Deshalb ist es wichtig, dass Business Development Analytics mit dem Wissen des Unternehmens implementiert werden.

Da Unternehmen über viele Daten verfügen, ist es sehr wichtig, diese zu verstehen, da es ohne diese Grundkenntnisse schwierig ist, sie in das Geschäftsdatenanalyseprogramm zu integrieren. Die Kommunikation spielt hier eine sehr wichtige Rolle, da sie es Unternehmen und dem betroffenen Team ermöglicht, die verschiedenen Aspekte der Analyse der Geschäftsentwicklung zu schulen, zu informieren und zu erläutern.

Bevor Unternehmen überhaupt mit der Implementierung beginnen können, müssen sie Einzelpersonen in der Organisation, einschließlich Stakeholdern, Management- und IT-Teams, die Vorteile und Funktionen der Geschäftsanalyse rechtzeitig erläutern. Während Unternehmen bei der Implementierung von Business Analytics und Big Data innerhalb des Unternehmens skeptisch sind, werden sie, sobald sie das immense Potenzial verstanden haben, offener und anpassungsfähiger für den gesamten Big Data-Analyseprozess.

  • Herausforderung 4

Die Herausforderung der Notwendigkeit der Synchronisierung zwischen Datenquellen: Sobald Daten in eine große Plattform integriert sind, können Datenkopien, die aus verschiedenen Quellen mit unterschiedlichen Raten und Zeitplänen migriert wurden, im gesamten System manchmal nicht mehr synchron sein. Es gibt verschiedene Arten der Synchronisation und es ist wichtig, dass die Daten synchron sind, da dies sonst den gesamten Prozess beeinflussen kann. Bei so vielen herkömmlichen Datenmarken und Data Warehouses, Abfolgen von Datenextraktionen, -transformationen und -migrationen besteht immer die Gefahr, dass Daten nicht synchronisiert werden.

Aufgrund des explodierenden Datenvolumens und der zunehmenden Geschwindigkeit, mit der Updates erstellt werden, ist es schwierig, aber notwendig, sicherzustellen, dass Daten auf allen Ebenen synchronisiert werden. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Daten nicht synchron sind. Dies kann zu falschen und ungültigen Analysen führen. Wenn in irgendeiner Phase inkonsistente Daten erstellt werden, kann dies zu Inkonsistenzen in allen Phasen führen und zu katastrophalen Ergebnissen führen. Falsche Einsichten können einem Unternehmen großen Schaden zufügen, manchmal sogar mehr, als die erforderlichen Dateneinsichten nicht zu haben.

  • Herausforderung 5

Die Herausforderung, mithilfe von Big-Data-Analysen wichtige Erkenntnisse zu gewinnen: Daten sind nur dann wertvoll, wenn Unternehmen daraus Erkenntnisse gewinnen können. Durch die Erweiterung des vorhandenen Datenspeichers und die Bereitstellung des Zugriffs für Endbenutzer muss die Big-Data-Analyse umfassend und aufschlussreich sein. Die Datentools müssen Unternehmen dabei unterstützen, nicht nur auf die erforderlichen Informationen zuzugreifen, sondern auch die Notwendigkeit einer benutzerdefinierten Codierung zu beseitigen. Während die Daten innerhalb des Unternehmens wachsen, ist es wichtig, dass Unternehmen diesen Bedarf verstehen und effektiv verarbeiten. Da die Datenmenge je nach Zeit und Zyklus zunehmen kann, ist die ordnungsgemäße Anpassung der Daten ein entscheidender Faktor für den Erfolg eines Unternehmens.

Fazit - Herausforderungen der Big Data Analytics

Dies sind nur einige der wenigen Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Implementierung von Big-Data-Analytics-Lösungen gegenübersehen. Obwohl diese Herausforderungen groß erscheinen mögen, ist es wichtig, sie effektiv anzugehen, da jeder weiß, dass Business Analytics das Vermögen eines Unternehmens wirklich verändern kann. Von der Vorbeugung von Betrug über den Wettbewerbsvorteil gegenüber Mitbewerbern bis hin zur Kundenbindung und der Antizipation von Geschäftsanforderungen - die Möglichkeiten der Geschäftsanalyse sind endlos. In den letzten zehn Jahren hat Big Data einen sehr langen Weg zurückgelegt, und die Bewältigung dieser Herausforderungen wird eines der Hauptziele der Big-Data-Analytics-Branche in den kommenden Jahren sein.

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Dies war ein Leitfaden für die Herausforderungen der Big Data-Analyse. Hier haben wir die verschiedenen Herausforderungen der Big Data-Analytik erörtert. Sie können auch den folgenden Artikel lesen, um mehr zu erfahren -

  1. Was ist Big Data-Technologie?
  2. Was ist Big Data und Hadoop
  3. Big Data Analytics-Beispiele
  4. Ist Big Data eine Datenbank?

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Große Daten