Как предотвратить проблемы с Big Data Analytics?
Более 90% всего объема Big Data было создано за последние два года, а популярность систем аналитики больших данных продолжает расти. Несмотря на это, только 27% предприятий сообщают об успехах в данной области. Почему же этот процент сравнительно невелик?
Прежде всего, существует значительный разрыв между теоретическим пониманием концепций больших данных и практической реализацией технологии. Корень проблемы также кроется в отсутствии глубокого понимания того, что такое большие данные и как они работают. Мы подготовили подробный обзор трудностей, которые могут возникнуть на различных этапах интеграции Big Data. Учитывая природу технологии, ошибок в работе не избежать. Более того, исправление ошибок при сборе данных иногда приводит к возникновению новых трудностей. Тем не менее, важно изучить опыт реальных трудностей, связанных с Big Data, чтобы оптимизировать процессы аналитики и правильно расставлять приоритеты.
Big Data включает в себя многочисленные наборы разной информации, которые представлены в сыром виде. Чтобы извлечь ценные сведения из информации, вам необходимо предварительно её обработать. Большие данные имеют три отличительных особенности:
Сегодня технология невероятно востребована, так как она позволяет предприятиям работать с разнородной информацией. Данные поступают из многочисленных устройств, а также из датчиков, сетей, файлов журналов, видео/ аудио. И обычно большое количество данных генерируется в реальном времени. Еще одна причина популярности Big Data — это интеграция искусственного интеллекта и интернета вещей.
Независимо от того, используете ли вы только большие данные или комбинируете их с традиционными решениями, это существенно улучшает бизнес-аналитику. Более того, разработка аналитики больших данных служит мощным инструмент для гибкой обработки данных, моделирования и прогнозирования особенностей рынка.
Список отраслей, регулярно использующих большие данные, весьма разнообразен:
Big Data Analytics предусматривает использование аналитических технологий при работе с различными наборами данных. Такие наборы объединяют неструктурированную, частично структурированную и структурированную информацию. Размер данных может быть разным, от нескольких терабайтов до зеттабайтов. Что касается методов расширенной аналитики, сегодня наиболее актуальны интеллектуальный анализ данных, текстовая аналитика, визуализация данных, прогнозная аналитика, машинное обучение и статистика.
1. Недостаточное понимание технологии
Как мы уже упоминали, проекты по внедрению больших данных могут сойти на нет, если предприятия не имеют теоретического понимания Big Data. Чтобы не тратить много времени и ресурсов на ненужные функции, руководству следует тщательно изучить особенности аналитического программного обеспечения для бизнеса. Семинары и тренинги помогут всем заинтересованным участникам достичь понимания технологии. Крайне важно, чтобы сотрудники научились оптимизировать свою деятельность, автоматизируя традиционные процессы.
2. Разнообразие методов и техник сбивает с толку
Набор передовых технологий приносит компаниям неоспоримые преимущества, но вместе с тем и прибавляет задач. Где лучше хранить информацию: в HBase или Cassandra? Подойдёт ли Spark вашему предприятию? Позволит ли техника смешения данных интегрировать разнородную информацию для глубинного анализа? И это только малая часть вопросов по теме. Мы советуем обратиться к специалистам по работе с большим данным или консультантам и получить профессиональную помощь. Вы создадите комплексную стратегию, объединив усилия, и, следовательно, выберете идеальный набор технологий для веб-продукта. Достижение долгосрочных целей компании невозможно без надежного решения для бизнес-аналитики.
3. Значительные расходы на внедрение больших данных
Даже если компания выбирает облако, вам нужно платить за облачные услуги, нанимать администраторов и разработчиков. Вы также будете нести ответственность за обслуживание необходимых фреймворков и будущие расширения. Одна из основных задач — предотвратить выход Big Data из-под контроля. Безусловно, модель сотрудничества с ИТ-специалистами будет зависеть от потребностей предприятия, целей и бюджета. Например, облако идеально подходит для компаний, стремящихся к гибкости. В то время как разработка на заказ будет привлекательным вариантом для отраслей с жесткими требованиями к безопасности. Но в любом случае использование оптимизированных алгоритмов и создание дорожной карты поможет сэкономить при разработке платформы для анализа больших данных.
4. Данные могут дублироваться и даже содержать противоречия
Помните, что большие данные не на 100% точны. Это факт. Тем не менее, важно постоянно контролировать качество и надежность данных. Мы предлагаем начать с создания правильной модели Big Data. И вот что стоит сделать сразу после этого:
5. Безопасность больших данных оказывается под угрозой
Довольно часто эксперты по внедрению больших данных стремятся решать проблемы безопасности на более поздних этапах разработки, что в корне неправильно. Для предупреждения рисков утечки информации формулируйте требования к специалистам по интернет-безопасности на этапе анализа потребностей, перед проектированием архитектуры аналитики данных для бизнеса. Решение проблем безопасности с самого начала позволяет разработчикам создавать эффективные ИТ-решения для бизнеса, не беспокоясь об уязвимостях.
6. Сложность масштабирования
Природа больших данных заключается в их невероятной способности расти. Настоящая проблема связана со сложностью процесса масштабирования. Очень важно поддерживать эффективность функционирования компании без превышения доступного бюджета и ресурсов. Убедитесь, что ваша архитектура подготовлена для масштабирования. При создании алгоритмов больших данных не забывайте о предстоящем апскейлинге. Кроме того, всегда планируйте изменения, связанные с обслуживанием и ИТ-поддержкой. И, наконец, систематический аудит производительности поможет отследить неточности и сбои. Если вы хотите своевременно исправлять ошибки системы, без него точно не обойтись.
PNN Soft создает программные продукты уже 20 лет, и мы оттачиваем навыки, чтобы воплощать идеи в новейшие решения и услуги. В этом процессе особое внимание уделяется безопасности и ИТ-поддержке как во время, так и после разработки.
Мы нацелены на глубокое понимание особенностей и индивидуальных потребностей компаний, поэтому наши клиенты предпочитают долгосрочное сотрудничество.
PNN Soft пользуется методологиям Agile, Scrum и RAD для эффективного взаимодействия с клиентами, удовлетворения потребностей компаний и достижения большей гибкости. В наши группы экспертов Agile входят разработчики программного обеспечения, дизайнеры графического интерфейса, тестировщики, технические писатели и менеджеры.
Если вы хотите связаться с экспертами по большим данным в PNN Soft, заполните форму ниже.
