大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)簡介
在當今世界，數(shù)據(jù)是非常寶貴的資產(chǎn)。數(shù)據(jù)的經(jīng)濟性是基于這樣一種理念，即數(shù)據(jù)價值可以通過分析來提取。盡管大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)開始擴張和增長，大數(shù)據(jù)分析在日常生活中的重要性將繼續(xù)增長，無論是個人生活還是商業(yè)生活。此外，數(shù)據(jù)的規(guī)模和數(shù)量每天都在增加，因此解決每天處理大數(shù)據(jù)的方式非常重要。這里我們將討論大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)。
根據(jù)正在進行的調(diào)查，許多公司正在開放在日常運作中使用大數(shù)據(jù)分析。隨著大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計和；其他
數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的關(guān)鍵是大數(shù)據(jù)分析，這就是為什么關(guān)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(shù)據(jù)分析，而成功實施大數(shù)據(jù)分析并沒有神奇的解決方案。雖然數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)中獲取見解是大數(shù)據(jù)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(tǒng)是極其關(guān)鍵和重要的。因此，大數(shù)據(jù)分析的成功實施需要技能、人員和流程的結(jié)合，才能完美地同步工作。
如今，公司發(fā)展速度很快，大技術(shù)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(shù)據(jù)，使其成為信息管理和分析基礎(chǔ)設(shè)施的一個組成部分。大數(shù)據(jù)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(lǐng)域的下一件大事，從而改變品牌和公司跨階段、跨經(jīng)濟體履行職責(zé)的方式。
然而，巨大的潛力和機遇帶來了巨大的挑戰(zhàn)和障礙。這意味著企業(yè)必須能夠解決所有相關(guān)障礙，以便充分挖掘大數(shù)據(jù)分析及其相關(guān)領(lǐng)域的潛力。當大數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn)得到妥善解決時，實施大數(shù)據(jù)解決方案的成功率就會自動提高。隨著大數(shù)據(jù)進入世界各地的公司和品牌，應(yīng)對這些挑戰(zhàn)極其重要。
大數(shù)據(jù)分析的主要挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)分析計劃目前面臨的一些主要挑戰(zhàn)包括：
- 數(shù)據(jù)管理前景的不確定性：由于大數(shù)據(jù)不斷擴大，每天都有新公司和新技術(shù)在開發(fā)。企業(yè)面臨的一大挑戰(zhàn)是，在不引入新的風(fēng)險和問題的情況下，找出哪些技術(shù)最適合自己</李>
- 大數(shù)據(jù)人才缺口：雖然大數(shù)據(jù)是一個不斷增長的領(lǐng)域，但該領(lǐng)域的專家寥寥無幾。這是因為大數(shù)據(jù)是一個復(fù)雜的領(lǐng)域，了解這個領(lǐng)域的復(fù)雜性和復(fù)雜性的人非常少。該領(lǐng)域的另一個主要挑戰(zhàn)是該行業(yè)存在的人才缺口
- 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入大數(shù)據(jù)平臺：數(shù)據(jù)每天都在增加。這意味著公司必須定期處理無限量的數(shù)據(jù)。當今可用數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性可以壓倒任何數(shù)據(jù)從業(yè)者，這就是為什么對于品牌經(jīng)理和所有者來說，讓數(shù)據(jù)可訪問性變得簡單和方便非常重要</李>
- 需要跨數(shù)據(jù)源進行同步：隨著數(shù)據(jù)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(dǎo)致錯誤的見解和信息</李>
- 通過使用大數(shù)據(jù)分析獲得重要見解：公司從大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析的一個主要挑戰(zhàn)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(zhàn)，并了解企業(yè)如何有效應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。Hadoop基礎(chǔ)設(shè)施的實現(xiàn)。學(xué)習(xí)hadoop技能，比如HBase、Hive、Pig和Mahout。
- 挑戰(zhàn)1
數(shù)據(jù)管理中不斷增加的不確定性的挑戰(zhàn)：在大數(shù)據(jù)的世界中，你擁有的數(shù)據(jù)越多，就越容易從中獲得見解。然而，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，當今世界有許多顛覆性技術(shù)，從中進行選擇可能是一項艱巨的任務(wù)。這就是為什么大數(shù)據(jù)系統(tǒng)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(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。
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(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)庫可以維護不同對象之間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系。由于大數(shù)據(jù)仍處于發(fā)展階段，許多公司正在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域開發(fā)新的技術(shù)和方法。
事實上，每個NoSQL類別都在開發(fā)新的模型，幫助公司實現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)其目標，還可能導(dǎo)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(shù)據(jù)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(zhàn)2
就大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專家而言，目前存在的差距是：一個行業(yè)完全依賴于它能夠獲得的資源，無論是人力還是物力。大數(shù)據(jù)分析的一些新工具包括傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫工具、內(nèi)存分析、NoSQL數(shù)據(jù)管理框架，以及廣泛的Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。由于有這么多的系統(tǒng)和框架，對掌握所有這些系統(tǒng)知識的應(yīng)用程序開發(fā)人員的需求越來越迫切。盡管這些技術(shù)正在快速發(fā)展，但缺乏具備所需技術(shù)技能的人員。另一件需要記住的事情是，大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的許多專家通過工具實現(xiàn)及其作為編程模型（而非數(shù)據(jù)管理方面）的使用獲得了經(jīng)驗。這意味著許多數(shù)據(jù)工具專家不具備數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)集成的實際方面所需的知識。
這種知識的缺乏將導(dǎo)致公司/品牌內(nèi)部數(shù)據(jù)和分析流程的實施不太成功。
分析公司麥肯錫（McKinsey&；“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(shù)據(jù)分析做出有效決策的專業(yè)知識的經(jīng)理和分析師短缺。
所有這一切意味著，雖然該行業(yè)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(shù)據(jù)從業(yè)者通過在該領(lǐng)域的持續(xù)工作變得更有經(jīng)驗，但人才缺口最終會縮小。同時，重要的是要記住，當開發(fā)人員無法解決基本的數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)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(shù)還是專業(yè)知識，以確保以持續(xù)的方式客觀地實現(xiàn)其目標。
- 挑戰(zhàn)3
將數(shù)據(jù)導(dǎo)入大數(shù)據(jù)平臺的挑戰(zhàn)：每家公司都不同，需要處理的數(shù)據(jù)量也不同。雖然有些公司完全是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，但其他公司可能不是這樣。這就是為什么在最終實施正確的數(shù)據(jù)計劃之前理解這些區(qū)別很重要。此外，并非所有公司都理解大數(shù)據(jù)分析的全部含義。假設(shè)每家公司都了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析的好處和增長戰(zhàn)略，這將嚴重影響t
