大数据分析行业面临的挑战

2022-03-2616:59:23已关闭评论

大数据分析的挑战简介

在当今世界，数据是非常宝贵的资产。数据的经济性是基于这样一种理念，即数据价值可以通过分析来提取。尽管大数据和分析仍处于初始增长阶段，但它们的重要性不容低估。随着大数据开始扩张和增长，大数据分析在日常生活中的重要性将继续增长，无论是个人生活还是商业生活。此外，数据的规模和数量每天都在增加，因此解决每天处理大数据的方式非常重要。这里我们将讨论大数据分析的挑战。
根据正在进行的调查，许多公司正在开放在日常运作中使用大数据分析。随着大数据分析越来越受欢迎，但显而易见的是，投资于这种媒体将确保公司和品牌未来的增长。

Hadoop、数据科学、统计和；其他

数据价值创造的关键是大数据分析，这就是为什么关注分析的这一方面很重要。许多公司使用不同的方法来使用大数据分析，而成功实施大数据分析并没有神奇的解决方案。虽然数据很重要，但更重要的是，公司可以通过其帮助获得见解的过程。从数据中获取见解是大数据分析的目标，这就是为什么投资一个能够提供这些见解的系统是极其关键和重要的。因此，大数据分析的成功实施需要技能、人员和流程的结合，才能完美地同步工作。
如今，公司发展速度很快，大技术的进步也是如此。这意味着品牌必须准备好试点和采用大数据，使其成为信息管理和分析基础设施的一个组成部分。大数据具有惊人的潜力，如今已成为一股新兴的破坏性力量，有望成为集成分析领域的下一件大事，从而改变品牌和公司跨阶段、跨经济体履行职责的方式。
然而，巨大的潜力和机遇带来了巨大的挑战和障碍。这意味着企业必须能够解决所有相关障碍，以便充分挖掘大数据分析及其相关领域的潜力。当大数据分析挑战得到妥善解决时，实施大数据解决方案的成功率就会自动提高。随着大数据进入世界各地的公司和品牌，应对这些挑战极其重要。

大数据分析的主要挑战

大数据分析计划目前面临的一些主要挑战包括：

数据管理前景的不确定性：由于大数据不断扩大，每天都有新公司和新技术在开发。企业面临的一大挑战是，在不引入新的风险和问题的情况下，找出哪些技术最适合自己</李>
大数据人才缺口：虽然大数据是一个不断增长的领域，但该领域的专家寥寥无几。这是因为大数据是一个复杂的领域，了解这个领域的复杂性和复杂性的人非常少。该领域的另一个主要挑战是该行业存在的人才缺口
将数据导入大数据平台：数据每天都在增加。这意味着公司必须定期处理无限量的数据。当今可用数据的规模和多样性可以压倒任何数据从业者，这就是为什么对于品牌经理和所有者来说，让数据可访问性变得简单和方便非常重要</李>
需要跨数据源进行同步：随着数据集变得更加多样化，有必要将它们整合到分析平台中。如果忽视这一点，可能会造成差距，并导致错误的见解和信息</李>
通过使用大数据分析获得重要见解：公司从大数据分析中获得正确见解很重要，正确的部门能够访问这些信息也很重要。大数据分析的一个主要挑战是以有效的方式弥合这一差距</李>

本文将更深入地探讨这些挑战，并了解企业如何有效应对这些挑战。Hadoop基础设施的实现。学习hadoop技能，比如HBase、Hive、Pig和Mahout。

挑战1

数据管理中不断增加的不确定性的挑战：在大数据的世界中，你拥有的数据越多，就越容易从中获得见解。然而，在大数据领域，当今世界有许多颠覆性技术，从中进行选择可能是一项艰巨的任务。这就是为什么大数据系统需要支持公司的运营和很大程度上的分析处理需求。这些方法通常被归为一个称为NoSQL框架的类别，它不同于传统的关系数据库管理系统。
该公司有许多不同的NoSQL方法，从使用层次对象表示等方法到图形数据库，这些数据库可以维护不同对象之间的相互关联关系。由于大数据仍处于发展阶段，许多公司正在大数据分析领域开发新的技术和方法。
事实上，每个NoSQL类别都在开发新的模型，帮助公司实现目标。这些大型分析工具适用于不同的用途，因为其中一些工具提供了灵活性，而其他heal公司则实现了可扩展性或更广泛功能的目标。这意味着NoSQL工具的广泛性和扩展性使得品牌所有者很难选择正确的解决方案来帮助他们实现目标，并融入到他们的目标中。
选择错误的工具可能是一个代价高昂的错误，因为这可能无助于公司实现其目标，还可能导致时间和资源的浪费。理解这一点对公司来说极其重要，因为只有选择正确的工具和核心数据磁石景观，才能在成功和失败之间找到一条分界线。

图片来源：皮克斯湾。通用域名格式

挑战2

就大数据分析领域的专家而言，目前存在的差距是：一个行业完全依赖于它能够获得的资源，无论是人力还是物力。大数据分析的一些新工具包括传统关系数据库工具、内存分析、NoSQL数据管理框架，以及广泛的Hadoop生态系统。由于有这么多的系统和框架，对掌握所有这些系统知识的应用程序开发人员的需求越来越迫切。尽管这些技术正在快速发展，但缺乏具备所需技术技能的人员。另一件需要记住的事情是，大数据领域的许多专家通过工具实现及其作为编程模型（而非数据管理方面）的使用获得了经验。这意味着许多数据工具专家不具备数据建模、数据体系结构和数据集成的实际方面所需的知识。
这种知识的缺乏将导致公司/品牌内部数据和分析流程的实施不太成功。
分析公司麦肯锡（McKinsey&amp；“到2018年，光是美国就可能面临14万到19万具有深度分析技能的人才短缺，以及150万拥有如何利用大数据分析做出有效决策的专业知识的经理和分析师短缺。

所有这一切意味着，虽然该行业将有多个职位空缺，但真正具备有效填补这些职位的知识的专家将寥寥无几。虽然数据从业者通过在该领域的持续工作变得更有经验，但人才缺口最终会缩小。同时，重要的是要记住，当开发人员无法解决基本的数据架构和数据管理挑战时，将公司提升到下一个增长水平的能力将受到严重影响。这意味着公司必须始终投资于正确的资源，无论是it技术还是专业知识，以确保以持续的方式客观地实现其目标。