Desafíos de Big Data Analytics

Los datos son un activo muy valioso en el mundo de hoy. La economía de los datos se basa en la idea de que el valor de los datos se puede extraer mediante el uso de análisis. Aunque Big data y análisis aún están en su etapa inicial de crecimiento, su importancia no puede subestimarse. A medida que Big Data comienza a expandirse y crecer, la importancia del análisis de Big Data continuará creciendo en la vida cotidiana, tanto personal como empresarial. Además, el tamaño y el volumen de datos aumentan cada día, por lo que es importante abordar la forma en que se abordan los grandes datos todos los días. Aquí discutiremos los desafíos de Big Data Analytics.

Según las encuestas que se realizan, muchas empresas se están abriendo al uso de análisis de big data en su funcionamiento diario. Con la creciente popularidad de la analítica de Big Data, es obvio que invertir en este medio es lo que asegurará el crecimiento futuro de las empresas y las marcas.

La clave para la creación de valor de datos es Big Data Analytics y es por eso que es importante centrarse en ese aspecto de la analítica. Muchas compañías utilizan diferentes métodos para emplear el análisis de Big Data y no existe una solución mágica para implementar esto con éxito. Si bien los datos son importantes, aún más importante es el proceso a través del cual las empresas pueden obtener información con su ayuda. Obtener el conocimiento de los datos es el objetivo del análisis de big data y es por eso que invertir en un sistema que pueda brindar esos conocimientos es extremadamente crucial e importante. La implementación exitosa de análisis de big data, por lo tanto, requiere una combinación de habilidades, personas y procesos que pueden funcionar en perfecta sincronización entre sí.

Hoy en día, las empresas se están desarrollando a un ritmo rápido y también los avances en grandes tecnologías. Esto significa que las marcas deben estar listas para poner a prueba y adoptar big data de tal manera que se conviertan en un aspecto integral de la infraestructura de análisis y gestión de la información. Con un potencial sorprendente, el big data es hoy una fuerza disruptiva emergente que está a punto de convertirse en la próxima gran cosa en el campo de la analítica integrada, transformando así la forma en que las marcas y las empresas realizan sus funciones en etapas y economías.

Sin embargo, con un gran potencial y oportunidades, vienen grandes desafíos y obstáculos. Esto significa que las empresas deben ser capaces de resolver todos los obstáculos en cuestión para poder desbloquear todo el potencial de los análisis de big data y sus campos en cuestión. Cuando los desafíos de análisis de big data se abordan de manera adecuada, la tasa de éxito de la implementación de soluciones de big data aumenta automáticamente. A medida que Big Data se abre camino en las empresas y marcas de todo el mundo, abordar estos desafíos es extremadamente importante.

Algunos de los principales desafíos que enfrenta el programa de análisis de big data hoy incluyen los siguientes:

  1. Incertidumbre del panorama de gestión de datos: dado que los grandes datos se expanden continuamente, hay nuevas empresas y tecnologías que se desarrollan cada día. Un gran desafío para las empresas es descubrir qué tecnología funciona mejor para ellas sin la introducción de nuevos riesgos y problemas.
  2. La brecha de talento de Big Data: si bien Big Data es un campo en crecimiento, hay muy pocos expertos disponibles en este campo. Esto se debe a que Big data es un campo complejo y las personas que entienden la complejidad y la naturaleza intrincada de este campo son muy pocas. Otro desafío importante en el campo es la brecha de talento que existe en la industria.
  3. Introducir datos en la plataforma de Big Data : los datos aumentan cada día. Esto significa que las empresas tienen que hacer frente a una cantidad ilimitada de datos de forma regular. La escala y variedad de datos disponibles hoy en día puede abrumar a cualquier profesional de la información y es por eso que es importante hacer que la accesibilidad a los datos sea simple y conveniente para los gerentes y propietarios de marcas.
  4. Necesidad de sincronización entre fuentes de datos: a medida que los conjuntos de datos se vuelven más diversos, existe la necesidad de incorporarlos en una plataforma analítica. Si esto se ignora, puede crear lagunas y generar ideas y mensajes erróneos.
  5. Obteniendo información importante a través del uso de Big Data Analytics: es importante que las empresas obtengan información adecuada de Big Data Analytics y es importante que el departamento correcto tenga acceso a esta información. Un desafío importante en el análisis de big data es cerrar esta brecha de manera efectiva.

Este artículo analizará estos desafíos de una manera más cercana y comprenderá cómo las empresas pueden abordar estos desafíos de manera efectiva. Implementación de infraestructura Hadoop. Aprende habilidades de hadoop como HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Desafío 1

El desafío de la creciente incertidumbre en la gestión de datos: en un mundo de big data, cuantos más datos tenga, más fácil será obtener información de ellos. Sin embargo, en Big Data hay una serie de tecnologías disruptivas en el mundo actual y elegir entre ellas podría ser una tarea difícil. Es por eso que los sistemas de Big Data deben soportar las necesidades de procesamiento analítico y operativo de una empresa. Estos enfoques generalmente se agrupan en una categoría que se llama marco NoSQL que es diferente del sistema convencional de gestión de bases de datos relacionales.

Existen varios enfoques NoSQL diferentes disponibles en la empresa desde el uso de métodos como la representación jerárquica de objetos para graficar bases de datos que pueden mantener relaciones interconectadas entre diferentes objetos. Como el Big Data todavía está en su etapa de evolución, hay muchas compañías que están desarrollando nuevas técnicas y métodos en el campo del análisis de Big Data.

De hecho, se están desarrollando nuevos modelos dentro de cada categoría NoSQL, que ayudan a las empresas a alcanzar sus objetivos. Estas herramientas de análisis grandes son adecuadas para diferentes propósitos, ya que algunas de ellas brindan flexibilidad, mientras que otras empresas sanadoras alcanzan sus objetivos de escalabilidad o una gama más amplia de funcionalidades. Esto significa que la amplia y creciente gama de herramientas NoSQL ha dificultado que los propietarios de marcas elijan la solución adecuada que pueda ayudarlos a alcanzar sus objetivos e integrarse en sus objetivos.

Elegir una herramienta incorrecta puede ser un error costoso, ya que esto podría no ayudar a la compañía a alcanzar sus objetivos y también puede conducir al desperdicio de tiempo y recursos. Comprender esto es extremadamente importante para las empresas, ya que solo elegir la herramienta correcta y el entorno de imanes de datos centrales es la delgada línea entre el éxito y el fracaso.

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  • Desafío 2

La brecha existente en términos de expertos en el campo del análisis de big data: una industria depende completamente de los recursos a los que tiene acceso para ser humana o material. Algunas de las nuevas herramientas para el análisis de big data van desde herramientas tradicionales de bases de datos relacionales con diseños de datos alternativos diseñados para aumentar la velocidad de acceso al tiempo que disminuye la huella de almacenamiento, análisis en memoria, marcos de gestión de datos NoSQL, así como el amplio ecosistema Hadoop. Con tantos sistemas y marcos, existe una necesidad creciente e inmediata de desarrolladores de aplicaciones que tengan conocimiento en todos estos sistemas. A pesar de que estas tecnologías se están desarrollando a un ritmo rápido, faltan personas que posean la habilidad técnica requerida. Otra cosa a tener en cuenta es que muchos expertos en el campo de los grandes datos han adquirido su experiencia a través de la implementación de herramientas y su uso como modelo de programación en lugar de los aspectos de gestión de datos. Esto significa que muchos expertos en herramientas de datos no tienen el conocimiento requerido sobre los aspectos prácticos del modelado de datos, la arquitectura de datos y la integración de datos.

Esta falta de conocimiento dará como resultado implementaciones poco exitosas de datos y procesos analíticos dentro de una empresa / marca.

Según la firma de analistas McKinsey & Company, “para 2018, solo Estados Unidos podría enfrentar una escasez de 140, 000 a 190, 000 personas con profundas habilidades analíticas, así como 1.5 millones de gerentes y analistas con el conocimiento para usar el análisis de big data para tomar decisiones efectivas

Todo esto significa que, si bien este sector tendrá múltiples vacantes, habrá muy pocos expertos que realmente tengan el conocimiento para ocupar estos puestos de manera efectiva. Si bien los profesionales de los datos tienen más experiencia a través del trabajo continuo en el campo, la brecha de talento eventualmente se cerrará. Al mismo tiempo, es importante recordar que cuando los desarrolladores no pueden abordar los desafíos fundamentales de la arquitectura de datos y la administración de datos, la capacidad de llevar a una empresa al siguiente nivel de crecimiento se ve gravemente afectada. Esto significa que las empresas siempre deben invertir en los recursos adecuados, ya sea tecnología o experiencia, de modo que puedan asegurarse de que sus metas y objetivos se cumplan objetivamente de manera sostenida.

  • Desafío 3

El desafío de introducir datos en la plataforma de Big Data: cada empresa es diferente y tiene diferentes cantidades de datos para tratar. Si bien algunas empresas están completamente basadas en datos, otras podrían no serlo. Por eso es importante entender estas distinciones antes de implementar finalmente el plan de datos correcto. Además, no todas las empresas entienden la implicación completa del análisis de big data. Asumir que todas las empresas conocen los beneficios y la estrategia de crecimiento de la analítica de datos comerciales afectaría seriamente el éxito de esta iniciativa. Por eso es importante que las analíticas de desarrollo empresarial se implementen con el conocimiento de la empresa.

Como las empresas tienen una gran cantidad de datos, comprender esos datos es muy importante porque sin ese conocimiento básico es difícil integrarlos con el programa de análisis de datos comerciales. La comunicación desempeña un papel muy integral aquí, ya que ayuda a las empresas y al equipo interesado a educar, informar y explicar los diversos aspectos de la analítica del desarrollo empresarial.

Antes incluso de avanzar hacia la implementación, las empresas deben dedicar una buena cantidad de tiempo a explicar los beneficios y las características de la analítica empresarial a las personas dentro de las organizaciones, incluidos los interesados, los equipos de administración y de TI. Si bien las empresas se mostrarán escépticas acerca de la implementación de análisis empresarial y big data dentro de la organización, una vez que comprendan el inmenso potencial asociado con ella, serán fácilmente más abiertas y adaptables a todo el proceso analítico de big data.

  • Desafío 4

El desafío de la necesidad de sincronización entre las fuentes de datos: una vez que los datos se integran en una gran plataforma, las copias de datos migradas de diferentes fuentes a diferentes velocidades y horarios a veces pueden estar fuera de sincronización en todo el sistema. Existen diferentes tipos de sincronía y es importante que los datos estén sincronizados; de lo contrario, esto puede afectar todo el proceso. Con tantas marcas de datos y almacenes de datos convencionales, secuencias de extracciones de datos, transformaciones y migraciones, siempre existe el riesgo de que los datos no estén sincronizados.

Con la explosión de los volúmenes de datos y el aumento de la velocidad en la que se crean las actualizaciones, es difícil pero necesario garantizar que los datos se sincronicen en todos los niveles. Esto se debe a que los datos no están sincronizados y pueden generar análisis incorrectos e inválidos. Si se producen datos inconsistentes en cualquier etapa, pueden dar lugar a inconsistencias en todas las etapas y tener resultados completamente desastrosos. Las percepciones erróneas pueden dañar a una empresa en gran medida, a veces incluso más que no tener las percepciones de datos requeridas.

  • Desafío 5

El desafío de obtener información importante mediante el uso de análisis de Big Data: los datos son valiosos solo mientras las empresas puedan obtener información de ellos. Al aumentar el almacenamiento de datos existente y proporcionar acceso a los usuarios finales, el análisis de big data debe ser completo y perspicaz. Las herramientas de datos deben ayudar a las empresas no solo a tener acceso a la información requerida, sino también a eliminar la necesidad de una codificación personalizada. A medida que los datos crecen en el interior, es importante que las empresas comprendan esta necesidad y la procesen de manera efectiva. Como el tamaño de los datos puede aumentar según el tiempo y el ciclo, garantizar que los datos se adapten de manera adecuada es un factor crítico para el éxito de cualquier empresa.

Conclusión: desafíos de Big Data Analytics

Estos son solo algunos de los pocos desafíos que enfrentan las empresas en el proceso de implementación de soluciones de análisis de big data. Si bien estos desafíos pueden parecer grandes, es importante abordarlos de manera efectiva porque todos saben que el análisis de negocios realmente puede cambiar la fortuna de una empresa. Desde prevenir el fraude hasta obtener una ventaja competitiva sobre los competidores para ayudar a retener más clientes y anticipar las demandas comerciales, las posibilidades con el análisis comercial son infinitas. En la última década, el Big Data ha recorrido un largo camino y superar estos desafíos será uno de los principales objetivos de la industria de análisis de Big Data en los próximos años.

Artículos recomendados

Esta ha sido una guía para los desafíos del análisis de Big Data. Aquí hemos discutido los diferentes desafíos de la analítica de Big Data. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información:

  1. ¿Qué es la tecnología Big Data?
  2. ¿Qué es Big Data y Hadoop?
  3. Ejemplos de análisis de Big Data
  4. ¿Es Big Data una base de datos?

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Big Data