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6 maiores desafios em Big Data enfrentado pelas empresas

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

O armazenamento da enorme quantidade de dados está se tornando um verdadeiro desafio.

 

Antes de fazer Big Data, é preciso que os grandes diretores saibam com o que estão lidando. Os volumes de dados continuam a crescer e, também, as possibilidades do que pode ser feito com tantos dados disponíveis.

Das 85% das empresas que usam Big Data, apenas 37% tiveram sucesso em insights orientados por dados. Embora o Big Data ofereça uma tonelada de benefícios, ele vem com seus próprios problemas, por se tratar de um novo conjunto de tecnologias complexas, ainda nos estágios iniciais de desenvolvimento e evolução.

Alguns dos problemas enfrentados incluem conhecimento inadequado sobre as tecnologias envolvidas, privacidade dos dados e capacidades analíticas inadequadas das organizações.

Muitas empresas também enfrentam a falta de habilidades para lidar com tecnologias de Big Data. Poucas pessoas são realmente treinadas para trabalhar nesta área, o que se torna um problema ainda maior.

Neste artigo, discutiremos os 6 principais desafios críticos que as empresas enfrentarão se estiverem planejando implementar Big Data:

1.Segurança de dados

Muitas organizações afirmam que enfrentam problemas com a segurança de dados. Isso é um desafio maior para eles do que muitos outros problemas relacionados a dados. Os dados que chegam às empresas são disponibilizados a partir de uma ampla variedade de fontes, algumas das quais não podem ser confiáveis ​​para serem seguras e compatíveis com os padrões organizacionais.

Eles precisam usar uma variedade de estratégias de coleta de informações para acompanhar as necessidades de dados. Isso, por sua vez, leva a inconsistências nos dados e, em seguida, aos resultados da análise.

Esses dados são disponibilizados por várias fontes e, portanto, apresentam possíveis problemas de segurança. Para corrigir isso, é necessário introduzir práticas recomendadas de segurança de dados para coleta, armazenamento e recuperação de dados seguros.

2. Escassez de profissionais qualificados

Existe uma real escassez de profissionais qualificados de Big Data disponíveis no mercado. Isso tem sido mencionado por muitas empresas que buscam utilizar melhor o Big Data e criar sistemas de análise de dados mais eficazes.

O treinamento de pessoas pode ser caro para uma empresa que lida com tecnologias. Muitos estão trabalhando em soluções de automação envolvendo Machine Learning e Inteligência Artificial para criar insights, mas isso também exige uma equipe bem treinada ou a terceirização de desenvolvedores qualificados.

3. Entendimento insuficiente e aceitação de Big Data

Sem um entendimento claro do que é e para que serve o investimento em Big Data, um projeto nessa área corre o risco de estar fadado ao fracasso. As empresas podem perder muito tempo e recursos em coisas que nem sabem usar.

E se os funcionários não entenderem o valor do Big Data e/ou não quiserem alterar os processos existentes para sua adoção, eles poderão resistir e impedir o progresso da empresa.

Para garantir a compreensão e a aceitação de grandes volumes de dados em todos os níveis, os departamentos de TI precisam organizar vários treinamentos e workshops.

4. Incerteza do Gerenciamento de Dados

Uma faceta disruptiva do gerenciamento de Big Data é o uso de uma ampla gama de ferramentas e estruturas inovadoras de gerenciamento de dados cujos projetos são dedicados a suportar o processamento operacional e analítico.

As estruturas NoSQL (não apenas SQL) são usadas para diferenciá-las dos sistemas tradicionais de gerenciamento de bancos de dados relacionais e também são amplamente projetadas para atender às demandas de desempenho de aplicativos de Big Data, como gerenciar uma grande quantidade de dados e tempos de resposta rápidos.

5. Sincronizar fontes de dados

Depois de importar dados para plataformas de Big Data, você também pode perceber que cópias de dados migradas de uma ampla variedade de fontes em diferentes taxas e agendamentos podem sair rapidamente da sincronização com o sistema de origem.

Isso implica que os dados provenientes de uma fonte não estão desatualizados em comparação com os dados provenientes de outra fonte. Isso também significa a comunalidade de definições de dados, conceitos, metadados e similares.

O gerenciamento de dados tradicional e os data warehouses, a sequência de transformação de dados, extração e migrações, todos surgem na situação em que há riscos de os dados se tornarem não sincronizados.

6. Armazenamento de dados e qualidade

Organizações empresariais estão crescendo em ritmo acelerado. Com o enorme crescimento das empresas e grandes organizações empresariais, aumenta a quantidade de dados produzidos.

O armazenamento dessa enorme quantidade de dados está se tornando um verdadeiro desafio para todos. O verdadeiro problema surge quando um data warehouse tenta combinar dados não estruturados e inconsistentes de diversas fontes.

Nesse momento ele encontra erros. Dados ausentes, dados inconsistentes, conflitos lógicos e dados duplicados resultam em desafios de qualidade de dados.

As tecnologias de Big Data estão evoluindo com o aumento da disponibilidade de dados. É hora de as empresas adotarem essa tendência para melhor compreensão dos clientes, melhores conversões, melhor tomada de decisões e muito mais. É importante que as empresas contornem esses desafios e obtenham vantagens em relação à concorrência com insights mais confiáveis.

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