Як запобігти проблемам з Big Data Analytics? Аналіз Великих Даних
Понад 90% всього обсягу Big Data було створено за останні два роки, а популярність систем аналітики великих даних продовжує зростати. Незважаючи на це, тільки 27% підприємств повідомляють про успіхи в цій галузі. Чому ж цей відсоток порівняно невеликий?
Перш за все, існує значний розрив між теоретичним розумінням концепцій великих даних і практичною реалізацією технології. Сутність проблеми також полягає у відсутності глибокого розуміння того, що таке великі дані та як вони працюють. Ми підготували детальний огляд проблем, які можуть виникнути на різних етапах інтеграції Big Data. З огляду на природу технології, помилок у роботі не уникнути. Ба більше, виправлення помилок під час збору даних іноді призводить до виникнення нових ускладнень. Проте, важливо опрацювати досвід реальних проблем, пов’язаних з Big Data, щоб оптимізувати процеси аналітики та правильно розставляти пріоритети.
Big Data містить численні набори різної інформації, які представлені в необробленому вигляді. Щоб витягти цінні відомості з інформації, вам необхідно попередньо її обробити. Великі дані мають три відмінні риси:
Сьогодні технологія неймовірно користується попитом, оскільки вона дає змогу підприємствам працювати з різнорідною інформацією. Дані надходять із численних пристроїв, а також із датчиків, мереж, файлів журналів, відео/аудіо. Зазвичай велика кількість даних генерується в реальному часі. Ще одна причина популярності Big Data — це інтеграція штучного інтелекту та інтернету речей.
Незалежно від того, чи використовуєте Ви лише великі дані, чи комбінуєте їх із традиційними рішеннями, це суттєво покращує бізнес-аналітику. Крім того, розробка аналітики великих даних слугує потужним інструментом для гнучкого опрацювання даних, моделювання та прогнозування особливостей ринку.
Перелік галузей, які регулярно використовують великі дані, вельми різноманітний:
Big Data Analytics передбачає використання аналітичних технологій під час роботи з різними наборами даних. Такі набори об’єднують неструктуровану, частково структуровану та структуровану інформацію. Розмір даних може бути різним, від кількох терабайтів до зеттабайтів. Щодо методів розширеної аналітики, сьогодні найактуальнішими є інтелектуальний аналіз даних, текстова аналітика, візуалізація даних, прогнозна аналітика, машинне навчання та статистика.
1. Недостатнє розуміння технології
Як ми вже згадували, проєкти з впровадження великих даних можуть зійти нанівець, якщо підприємства не мають теоретичного розуміння Big Data. Щоб не витрачати багато часу та ресурсів на непотрібні функції, керівництву слід ретельно вивчити особливості аналітичного програмного забезпечення для бізнесу. Семінари та тренінги допоможуть усім зацікавленим учасникам досягти розуміння технології. Вкрай важливо, щоб співробітники навчилися оптимізувати свою діяльність, автоматизуючи традиційні процеси.
2. Різноманітність методів і технік заплутує
Набір передових технологій приносить компаніям незаперечні переваги, але разом з тим і додає завдань. Де краще зберігати інформацію: в HBase чи Cassandra? Чи підійде Spark вашому підприємству? Чи дозволить техніка змішування даних інтегрувати різнорідну інформацію для глибинного аналізу? І це тільки мала частина запитань за темою. Ми радимо звернутися до фахівців з роботи з великими даними або консультантів та отримати професійну допомогу. Ви створите комплексну стратегію, об’єднавши зусилля, таким чином, оберете ідеальний набір технологій для вебпродукту. Досягнення довгострокових цілей компанії неможливе без надійного рішення для бізнес-аналітики.
3. Значні витрати на впровадження великих даних
Навіть якщо компанія обирає хмару, вам потрібно платити за хмарні послуги, наймати адміністраторів і розробників. Ви також будете нести відповідальність за обслуговування необхідних фреймворків і майбутні розширення. Одне з основних завдан — запобігти виходу Big Data з-під контролю. Безумовно, модель співпраці з ІТ-фахівцями залежатиме від потреб підприємства, цілей та бюджету. Наприклад, хмара ідеально підходить для компаній, які прагнуть гнучкості. У той час, як розробка на замовлення буде привабливим варіантом для галузей із жорсткими вимогами до безпеки. Але в будь-якому разі використання оптимізованих алгоритмів і створення дорожньої карти допоможе заощадити під час розробки платформи для аналізу великих даних.
4. Дані можуть дублюватися та навіть містити протиріччя
Пам’ятайте, що великі дані не на 100% точні. Це факт. Проте важливо постійно контролювати якість та надійність даних. Ми пропонуємо почати зі створення правильної моделі Big Data. І ось що варто зробити одразу після цього:
5. Безпека великих даних опиняється під загрозою
Досить часто експерти з впровадження великих даних прагнуть розв’язувати проблеми безпеки на пізніших етапах розробки, що докорінно неправильно. Для попередження ризиків витоку інформації формулюйте вимоги до фахівців з інтернет-безпеки на етапі аналізу потреб, перед проєктуванням архітектури аналітики даних для бізнесу. Вирішення проблем безпеки від самого початку дає змогу розробникам створювати ефективні ІТ-рішення для бізнесу, не турбуючись про вразливості.
6. Складність масштабування
Природа великих даних полягає в їхній неймовірній здатності зростати. Справжня проблема пов’язана зі складністю процесу масштабування. Дуже важливо підтримувати ефективність функціонування компанії без перевищення доступного бюджету та ресурсів. Переконайтеся, що ваша архітектура підготовлена для масштабування. Під час створення алгоритмів великих даних не забувайте про майбутній апскейлінг. Крім того, завжди плануйте зміни, пов’язані з обслуговуванням та ІТ-підтримкою. І, нарешті, систематичний аудит продуктивності допоможе відстежити неточності та збої. Якщо ви хочете своєчасно виправляти помилки системи, без нього точно не обійтися.
PNN Soft створює програмні продукти вже понад 20 років, ми вдосконалюємо досвід, щоб втілювати ідеї в новітні рішення та послуги. У цьому процесі особлива увага приділяється безпеці та ІТ-підтримці як під час, так і після розробки.
Ми спрямовані на глибоке розуміння особливостей та індивідуальних потреб компаній, тому наші клієнти віддають перевагу довгостроковій співпраці.
PNN Soft послуговується методологіями Agile, Scrum і RAD для ефективної взаємодії з клієнтами, задоволення потреб компаній та досягнення більшої гнучкості. До наших груп експертів Agile входять розробники програмного забезпечення, дизайнери графічного інтерфейсу, тестувальники, технічні копірайтери та менеджери.
Якщо Ви хочете зв’язатися з експертами з великих даних у PNN Soft, заповніть форму нижче.
