Los 10 principales desafíos de Big Data para las nuevas estrategias de datos

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Es asombroso lo rápido que ahora se pueden recopilar datos. De hecho, con tal abundancia de datos, Big Data está creciendo más rápido que nunca y está generando muchas innovaciones exitosas en todas las industrias. Pero, ¿sabes cuáles son los Big Data Challenges?

Las organizaciones como la suya deben mantenerse al día con todos estos cambios, ya sea que introduzcan inteligencia artificial o aprovechen el poder del aprendizaje automático, para seguir creciendo y mantenerse competitivos con otros en su campo.

Si bien todo eso suena razonable, trabajar con todos los datos que recopila también puede ser problemático. Es normal que las empresas se enfrenten a desafíos cuando intentan utilizar los datos que han recopilado, especialmente si no tienen una estrategia de datos sólida.

Los beneficios de acceder a él y usarlo son enormes, pero aún debe tener la infraestructura y la capacidad para integrarlo en su trabajo diario.

¿Quieres saber más sobre el grandes desafíos de datos con los que se puede encontrar al crear su estrategia de big data? Aquí hay algunas cuestiones importantes a tener en cuenta.

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10 mejores Grandes desafíos de datos

Hay docenas de desafíos con los que se puede encontrar mientras trabaja con grandes estrategias de datos. Desde recopilar demasiados datos hasta encontrarse con silos de datos, tiene mucho que tener en cuenta.

Hemos elaborado esta útil lista de 10 de los mayores desafíos, para que pueda prepararse para manejarlos si se convierten en un problema para su negocio. Al identificar los posibles problemas ahora, puede evitar problemas graves que podrían afectar negativamente a su negocio en el futuro.

1. Encontrar y solucionar problemas de calidad de datos

Calidad de los datos es una de las cosas más importantes a tener en cuenta cuando recopila datos para sus proyectos. Desea asegurarse de que su sistema recopile datos precisos que aún sean válidos mientras elimina los datos que ya no se aplican.

Su ciclo de vida de datos comienza con la fase de recopilación. Durante esta fase, querrá saber que sus datos se recopilan de las fuentes correctas en el momento adecuado.

Próximo, debe asegurarse de que esté almacenado en el lugar correcto y sea accesible para su análisis.

Mantenimiento, la tercera etapa del ciclo de vida de los datoses cuando usted o sus procesos automatizados pueden revisar los datos que están presentes y asegurarse de que estén disponibles para los equipos correctos cuando los necesiten. Deberá validar los datos y moverlos a la ubicación correcta.

En cuarto lugar, tiene el uso de datos, que es la etapa en la que puede acceder a los datos y tomar decisiones informadas en función de la información que tiene delante. Puede ver que si alguno de los tres pasos anteriores tiene errores, podría estar tomando decisiones basadas en datos erróneos.

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La quinta etapa del ciclo de vida de los datos es la limpieza de datos.y también es importante para encontrar y solucionar problemas de calidad de datos.

Durante esta etapa, eliminará, destruirá, purgará o archivará datos según su valor y si aún son precisos. Además, dado que el almacenamiento de datos puede ser costoso, querrá participar en esta parte del ciclo de vida regularmente para mantener bajo el costo del almacenamiento de datos.

Beneficiosamente, ahorrará dinero al hacer esto, pero también estará seguro de que los datos que guarda son de mayor calidad y siguen siendo importantes para sus proyectos.

2. Largos tiempos de respuesta del sistema

Cuando ingresa datos en su sistema, desea que se procesen rápidamente. Cuando desee analizar algo o desee elaborar un formulario, necesita que los datos estén listos para la exportación.

Desafortunadamente, pueden ocurrir largos tiempos de respuesta del sistema debido a la naturaleza expansiva de los datos en la nube. Sin embargo, los retrasos en tiempo real pueden costarle, especialmente cuando un informe debe presentarse de inmediato.

¿Cómo puedes solucionar este problema?

Comience a investigar cómo se organizan sus datos como primer paso. Reingeniería de la forma en que se almacenan los datos podría mantener los datos que desea más cerca de la superficie, para que pueda capturarlos rápidamente.

Otra opción es buscar un sistema de datos diferente que se pueda escalar más allá de lo que este es capaz de hacer. Por ejemplo, si su solución de datos actual ha alcanzado su límite de escalabilidad, es posible que su empresa simplemente haya superado ese software o plataforma.

3. Tratar con la integración de datos y sus complejidades

Uno de los mayores problemas con los que se encuentran las empresas es que, para utilizar los datos, es necesario poder integrarlos. Las plataformas de big data ayudan al poder almacenar grandes cantidades de datos para su empresa. Sin embargo, es importante que estos datos sean de fácil acceso.

Hay diferentes formas de almacenar sus datos. Podría usar un repositorio general en la nube, por ejemplo, para asegurarse de que siempre esté disponible en una ubicación centralizada.

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4. Escalar sistemas de big data siendo rentable

Los grandes sistemas de datos son excelentes porque a menudo son fáciles de escalar, pero debe tener sus planes para realizar un seguimiento de los datos y eliminar los datos antiguos.

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Es por eso que su equipo tiene que determinar los tipos de datos que recopilarácómo se almacenará y cómo se utilizará antes de implementar un sistema de datos.

Por ejemplo, es posible que desee utilizar un repositorio en la nube, pero al hacerlo, podría tener más sentido tener archivos de Parquet para almacenar datos similares juntos.

Si no tiene un método para organizar sus datos, podría encontrar que es mucho más difícil recuperar lo que necesita y que es más difícil administrar sus datos a medida que continúa agregando más cuando su empresa crece. (Como beneficio adicional, tenga en cuenta que los archivos Parquet generalmente tienen una mayor relación rendimiento-costo que los volcados CSV).

5. Crecimiento costoso debido a mayores necesidades de almacenamiento

Con tal abundancia de datos, es fácil ahorrar más de lo que ahorra ahora una vez que se convierte a una solución de datos basada en la nube. La nube facilita que las empresas guarden más datos granulares, pero al hacerlo, es posible que necesiten mucha más capacidad de la que planearon.

¿Qué significa eso? Significa más gastos. Los costos pueden aumentar rápidamente a medida que su empresa se da cuenta de la necesidad de más espacio de almacenamiento de datos.

Para ayudar a evitar esto, debe implementar controles precisos sobre las consultas, de modo que los datos innecesarios no se guarden, pero los datos necesarios se almacenen exactamente donde los necesita.

6. Problemas con el gobierno de datos

Otra cosa a tener en cuenta es el problema con el gobierno de datos. A medida que crecen sus aplicaciones de big data, puede resultar más difícil gestionar los problemas de gobernanza.

Necesita usar reglas de gobierno integradas desde el comienzo de cualquier nuevo proceso de datos, para que no obstaculice accidentalmente el tipo de acceso a los datos que estaba buscando.

7. Mantenimiento costoso

El mantenimiento también es un gasto que hay que tener en cuenta con el big data. Cualquier sistema que mantenga sus datos debe mantenerse en buen estado de funcionamiento. Debe asegurarse de que la infraestructura sea sólida y que las tecnologías no estén desactualizadas.

Si encuentra que la tecnología está desactualizada, es posible que desee actualizarse a métodos más rápidos y económicos para almacenar, analizar y procesar sus datos.

Si los costos son altos, buscar una plataforma basada en la nube puede ser una mejor solución, ya que tienden a ofrecer opciones de pago por uso. O, si encuentra que su sistema tiene demasiado que ofrecer para lo que quiere hacer con it, puede ser hora de cambiar a algo más simple para ahorrar dinero.

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8. Imprecisiones al analizar datos

Otro problema con el que se encuentran algunas personas es recibir análisis inexactos de sus datos. Normalmente hay dos razones para esto:

  1. Fuente de datos de mala calidad
  2. Defectos del sistema
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Si hay errores o defectos, puede esperar que haya malos resultados. Asegúrate de probar tu plataforma y verifique cada parte del desarrollo para identificar problemas y asegurarse de que sus datos se manejen correctamente.

9. Estás luchando con silos

Otro problema con el que te puedes encontrar son los problemas con los silos. Los silos de datos ralentizan a todos porque limitan el acceso a sus datos.

Almacenar sus datos en bases de datos separadas es la causa más común de silos de datos, así que considere actualizar a una plataforma basada en la nube con un área de almacenamiento centralizada para sus datos.

10. Datos desprotegidos y no seguros

Finalmente, recuerde que sus datos son importantes y deben estar protegidos. Si la plataforma que ha decidido usar no tiene buena seguridad, su sistema estará abierto a virus, malware e infiltración externa.

Resumen de los desafíos de Big Data

Hay muchos desafíos de Big Data con los que puede enfrentarse a medida que crea su estrategia de datos. Es necesario que piense en la forma en que recopila, almacena, administra, usa y elimina datos, de modo que pueda mantener esos datos actualizados y al mismo tiempo asegurarse de que todavía estén disponibles para quienes los necesitan.

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