大數據分析行業面臨的挑戰

2022-03-2616:59:23已關閉評論

大數據分析的挑戰簡介

在當今世界，數據是非常寶貴的資產。數據的經濟性是基于這樣一種理念，即數據價值可以通過分析來提取。盡管大數據和分析仍處于初始增長階段，但它們的重要性不容低估。隨著大數據開始擴張和增長，大數據分析在日常生活中的重要性將繼續增長，無論是個人生活還是商業生活。此外，數據的規模和數量每天都在增加，因此解決每天處理大數據的方式非常重要。這里我們將討論大數據分析的挑戰。
根據正在進行的調查，許多公司正在開放在日常運作中使用大數據分析。隨著大數據分析越來越受歡迎，但顯而易見的是，投資于這種媒體將確保公司和品牌未來的增長。

Hadoop、數據科學、統計和；其他

數據價值創造的關鍵是大數據分析，這就是為什么關注分析的這一方面很重要。許多公司使用不同的方法來使用大數據分析，而成功實施大數據分析并沒有神奇的解決方案。雖然數據很重要，但更重要的是，公司可以通過其幫助獲得見解的過程。從數據中獲取見解是大數據分析的目標，這就是為什么投資一個能夠提供這些見解的系統是極其關鍵和重要的。因此，大數據分析的成功實施需要技能、人員和流程的結合，才能完美地同步工作。
如今，公司發展速度很快，大技術的進步也是如此。這意味著品牌必須準備好試點和采用大數據，使其成為信息管理和分析基礎設施的一個組成部分。大數據具有驚人的潛力，如今已成為一股新興的破壞性力量，有望成為集成分析領域的下一件大事，從而改變品牌和公司跨階段、跨經濟體履行職責的方式。
然而，巨大的潛力和機遇帶來了巨大的挑戰和障礙。這意味著企業必須能夠解決所有相關障礙，以便充分挖掘大數據分析及其相關領域的潛力。當大數據分析挑戰得到妥善解決時，實施大數據解決方案的成功率就會自動提高。隨著大數據進入世界各地的公司和品牌，應對這些挑戰極其重要。

大數據分析的主要挑戰

大數據分析計劃目前面臨的一些主要挑戰包括：

數據管理前景的不確定性：由于大數據不斷擴大，每天都有新公司和新技術在開發。企業面臨的一大挑戰是，在不引入新的風險和問題的情況下，找出哪些技術最適合自己</李>
大數據人才缺口：雖然大數據是一個不斷增長的領域，但該領域的專家寥寥無幾。這是因為大數據是一個復雜的領域，了解這個領域的復雜性和復雜性的人非常少。該領域的另一個主要挑戰是該行業存在的人才缺口
將數據導入大數據平臺：數據每天都在增加。這意味著公司必須定期處理無限量的數據。當今可用數據的規模和多樣性可以壓倒任何數據從業者，這就是為什么對于品牌經理和所有者來說，讓數據可訪問性變得簡單和方便非常重要</李>
需要跨數據源進行同步：隨著數據集變得更加多樣化，有必要將它們整合到分析平臺中。如果忽視這一點，可能會造成差距，并導致錯誤的見解和信息</李>
通過使用大數據分析獲得重要見解：公司從大數據分析中獲得正確見解很重要，正確的部門能夠訪問這些信息也很重要。大數據分析的一個主要挑戰是以有效的方式彌合這一差距</李>

本文將更深入地探討這些挑戰，并了解企業如何有效應對這些挑戰。Hadoop基礎設施的實現。學習hadoop技能，比如HBase、Hive、Pig和Mahout。

挑戰1

數據管理中不斷增加的不確定性的挑戰：在大數據的世界中，你擁有的數據越多，就越容易從中獲得見解。然而，在大數據領域，當今世界有許多顛覆性技術，從中進行選擇可能是一項艱巨的任務。這就是為什么大數據系統需要支持公司的運營和很大程度上的分析處理需求。這些方法通常被歸為一個稱為NoSQL框架的類別，它不同于傳統的關系數據庫管理系統。
該公司有許多不同的NoSQL方法，從使用層次對象表示等方法到圖形數據庫，這些數據庫可以維護不同對象之間的相互關聯關系。由于大數據仍處于發展階段，許多公司正在大數據分析領域開發新的技術和方法。
事實上，每個NoSQL類別都在開發新的模型，幫助公司實現目標。這些大型分析工具適用于不同的用途，因為其中一些工具提供了靈活性，而其他heal公司則實現了可擴展性或更廣泛功能的目標。這意味著NoSQL工具的廣泛性和擴展性使得品牌所有者很難選擇正確的解決方案來幫助他們實現目標，并融入到他們的目標中。
選擇錯誤的工具可能是一個代價高昂的錯誤，因為這可能無助于公司實現其目標，還可能導致時間和資源的浪費。理解這一點對公司來說極其重要，因為只有選擇正確的工具和核心數據磁石景觀，才能在成功和失敗之間找到一條分界線。

圖片來源：皮克斯灣。通用域名格式

挑戰2

就大數據分析領域的專家而言，目前存在的差距是：一個行業完全依賴于它能夠獲得的資源，無論是人力還是物力。大數據分析的一些新工具包括傳統關系數據庫工具、內存分析、NoSQL數據管理框架，以及廣泛的Hadoop生態系統。由于有這么多的系統和框架，對掌握所有這些系統知識的應用程序開發人員的需求越來越迫切。盡管這些技術正在快速發展，但缺乏具備所需技術技能的人員。另一件需要記住的事情是，大數據領域的許多專家通過工具實現及其作為編程模型（而非數據管理方面）的使用獲得了經驗。這意味著許多數據工具專家不具備數據建模、數據體系結構和數據集成的實際方面所需的知識。
這種知識的缺乏將導致公司/品牌內部數據和分析流程的實施不太成功。
分析公司麥肯錫（McKinsey&amp；“到2018年，光是美國就可能面臨14萬到19萬具有深度分析技能的人才短缺，以及150萬擁有如何利用大數據分析做出有效決策的專業知識的經理和分析師短缺。

所有這一切意味著，雖然該行業將有多個職位空缺，但真正具備有效填補這些職位的知識的專家將寥寥無幾。雖然數據從業者通過在該領域的持續工作變得更有經驗，但人才缺口最終會縮小。同時，重要的是要記住，當開發人員無法解決基本的數據架構和數據管理挑戰時，將公司提升到下一個增長水平的能力將受到嚴重影響。這意味著公司必須始終投資于正確的資源，無論是it技術還是專業知識，以確保以持續的方式客觀地實現其目標。