Проблемы больших данных: каковы потенциальные трудности?

Большие данные получают все более широкое распространение. Анализ больших объемов данных позволяет компаниям совершенствовать свои услуги и предлагать клиентам персонализированные впечатления и продукты. Однако работа с Большими данными подразумевает необходимость анализа возникающих трудностей, связанных с ними.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из них, в том числе примеры проблем Больших Данных, о которых должен знать каждый, кто хочет стать экспертом в области анализа данных. Заинтересовались? Вперед!

Каковы основные проблемы Больших Данных?

Основные проблемы Больших Данных могут быть самыми разнообразными: от поиска оптимального способа обработки большого объема данных в процессе хранения до анализа огромного массива собранной информации. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее распространенных.

Правильное понимание понятия "Большие данные"

Как мы уже отмечали выше, Большие Данные все чаще используются компаниями самого разного профиля. Но одна из основных проблем Big Data заключается в отсутствии понимания, что приводит к срыву многих начинаний. Это может происходить по разным причинам, например, из-за отсутствия сотрудников с достаточной подготовкой в области Big Data или профессионалов, специализирующихся на анализе Big Data.

В этом случае решить проблему поможет обучение и найм специалистов по Big Data. То есть экспертов, способных разобраться в процессе и дать инструкции по обработке и хранению собранных данных.

Рост объема данных

Еще одна из основных трудностей, возникающих при работе с Big Data, - это массовый рост объема данных. Действительно, объем знаний, которые хранятся в центрах обработки данных и базах данных компаний, стремительно растет.

По мере экспоненциального роста этих массивов данных управлять ими становится все сложнее. Одна из проблем Big Data в этих случаях заключается в том, что большая часть собираемой информации не структурирована. Вместо этого она распределена по различным носителям, архивам и поступает из многих источников, таких как:

• Документы
• Видео
• Аудиофайлы
• Текстовые файлы
• Другие источники

В результате сбора неструктурированной информации внутри данных может образоваться беспорядок. В обязанности специалистов по Big Data входит знание того, как структурировать всю эту информацию, чтобы хранить и обрабатывать ее должным образом в соответствии с целями, поставленными компанией.

Выбор инструмента Big Data

Учитывая, что, как мы уже говорили выше, использование Больших Данных становится все более массовым, выбор потенциальных инструментов для их применения также становится все более сложным. Компаниям предлагается множество альтернатив, и выбор той, которая не подходит для их процессов, может привести к провалу любой инициативы в области Больших Данных.

Поэтому для них важно нанять специалиста или консультанта по Big Data, а также обеспечить надежную разработку программного обеспечения. Специалиста, который досконально знает все этапы работы с Большими Данными и способен принять правильное решение или дать совет, позволяющий сэкономить деньги, время и другие ресурсы и усилия.

Интеграция данных из различных источников

Интеграция данных, поступающих из различных источников, входит в список потенциальных проблем Big Data, возникающих на этапе анализа. К таким источникам можно отнести:

• Страницы в социальных сетях
• ERP-приложения
• записи о клиентах
• Финансовые отчеты
• Электронные письма
• Презентации и отчеты, созданные сотрудниками

Это лишь несколько примеров, поскольку существует множество других источников, из которых можно извлекать Большие Данные для анализа. Ключом к интеграции всех этих источников является их объединение для организации отчетов, хотя это может оказаться непростой задачей. Это еще один аспект, которым компании склонны пренебрегать и который может привести к провалу инициатив, связанных с Big Data. На самом деле интеграция данных является основой для их анализа, создания отчетов и соответствующей бизнес-аналитики.

Защита данных

Защита и безопасность информации - еще один пример проблем Big Data, которые могут возникнуть в ходе этих процессов.

Обеспечение безопасности огромных массивов информации - одна из серьезных проблем при работе с Большими Данными. В этом смысле компании часто слишком заняты пониманием, хранением и анализом своих массивов данных, поэтому пренебрегают их безопасностью. В то же время, следование полному руководству по тестированию ПО способствует выявлению уязвимостей в системах. Вряд ли это разумный шаг, поскольку незащищенные хранилища данных могут стать рассадником хакеров, стремящихся похитить эту информацию. Со временем отсутствие безопасности в Big Data может привести к многомиллионным экономическим потерям компаний.