大數據是一個術語，用于描述企業中經常以各種形式存在并來自幾個來源的巨大且快速擴展的數據量，換句話說，它是廣闊、多樣和分散的。大數據對幾乎每個行業的公司如何決策、創造產品和管理運營產生了巨大影響。大數據管理面臨的主要障礙與組織、技術和運營限制有關，例如缺乏基礎設施或熟練人員。讓我們將這些障礙解構為可管理、易于理解的問題，并提供具體的解決方案。

 

 

 

挑戰：大數據真正體現了它的名字的內涵，企業正坐擁數TB的數據，這些數據正在不斷擴大，如果處理不當，可能很快就會失控。企業錯失了從其數據資產中獲得價值的機會，因為在缺乏足夠的設計、處理能力和基礎設施的情況下，他們無法跟上這種擴張的速度。

 

解決方案：利用存儲和管理技術處理不斷增長的數據量和與大數據管理相關的問題。確保你的決策與你的組織要求和業務目標保持一致，無論你采用云、內部托管還是混合戰略。構建工具和可擴展的體系結構，在不犧牲其完整性的情況下適應不斷增長的數據量。

 

 

挑戰：僅在美國每年就花費超過3萬億美元的大數據中的主要問題之一是質量差。那么，問題到底是什么呢?不一致、過時、丟失、錯誤、難以辨認和重復的數據可能會降低整個集合的質量，即使是很小的錯誤和不一致也可能引發嚴重的大數據問題。因此，監控其質量至關重要，如果不這樣做，可能弊大于利，錯誤、低效和誤導性見解是由糟糕的數據質量引起的，它們最終會給企業帶來成本。

 

解決方案：建立內部處理數據的方法同時聘用合適的人員是確保良好數據質量的第一步。應進行適當的數據治理，采用決定訪問控制和數據管理的工具和協議。利用當前許多可用的數據管理技術，建立高效的程序，以各種方式清理、篩選、排序、豐富和管理數據。

 

 

挑戰：顯然，數據越多越好。但是，在你知道如何為協作分析匯編信息之前，更多的數據通常不會轉化為更大的價值。事實上，找到或創建能夠帶來洞察力的接觸點以及整合數據是大數據計劃面臨的兩個最困難的問題。

 

解決方案：清點庫存以確定你的數據來自哪里，以及集成這些數據以進行協作分析是否有意義。使用數據集成技術鏈接來自多個來源的數據，包括數據庫、文件、應用程序和數據倉庫，并為大數據分析做好準備。你可以使用像Precision或Qlik這樣的產品，它們是專業的數據集成解決方案，或者你可以使用Microsoft、SAP、Oracle或你公司當前使用的其他技術。

 

 

挑戰：據50%的美國高管和39%的歐洲高管稱，阻礙高管將數據貨幣化的主要障礙之一是有限的IT預算。實施大數據的成本很高，其中包括大量的初始投資，這些投資不能立即收回，因此必須謹慎準備。此外，基礎設施隨著數據量的增加而迅速擴展。忽略你的財產以及在某個時間維護它們的費用可能會變得過于簡單和盲目，同時使成本不斷增加。

 

解決方案：通過定期監控你的基礎設施，大數據可能會幫助你解決大多數不斷增加的成本問題。在構建數據處理管道時，盡早開始考慮費用，選擇負擔得起的工具，以符合你的財務要求。好的DevOps和DataOps方法有助于平衡可伸縮性成本，找到節約成本的可能性，并監控用于數據管理和存儲的服務和資源。

 

 

挑戰：“洞察時間”一詞描述的是在數據變得過時和不可用之前，你多久可以從數據中得出結論。由低效的數據管理技術和繁瑣的數據管道引起的大數據的問題之一是洞察問題的時間很慢。在某些業務場景中，此指標比其他指標更重要。

 

解決方案：在處理物聯網和大數據項目時，如果自動化和遠程控制在很大程度上依賴低延遲，你應該考慮利用邊緣計算提供盡可能接近實際行動的分析。對實時數據的快速響應將成為可能，并將減少洞察的時間。

 

你不應該拘泥于僵化的數據方法。在創建和構建數據管道時，采取靈活的方法并進行定期檢查，以確定效率是否理想。為了更快地提供和傳播見解，可以利用大數據可視化工具和方法以及AI技術。

 

 

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