Bekämpfung von Big Data Analytics-Schwachstellen

Autor: Roger Morrison
Erstelldatum: 17 September 2021
Aktualisierungsdatum: 21 Juni 2024
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Bekämpfung von Big Data Analytics-Schwachstellen - Technologie
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Quelle: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com

Wegbringen:

Big Data revolutioniert die Analytik und kann für Unternehmen von enormem Wert sein - aber nur, wenn es erfolgreich verwaltet und analysiert wird.

Big Data gibt es in verschiedenen Formen und Strukturen. In den letzten Jahren hat die Big-Data-Analyse einen erheblichen Einfluss auf Geschäftsentscheidungen gehabt, und obwohl sie von immenser Tragweite sein kann, weist sie einige Schwachstellen auf.

In diesem Artikel werde ich auf diese analytischen Schwachstellen eingehen, aber zunächst möchten wir uns auf einige Merkmale von Big Data konzentrieren.

Big Data-Eigenschaften

Big Data kann durch verschiedene Merkmale definiert werden:

  • Volumen - Der Begriff Big Data bezieht sich auf die Größe und das Volumen auf die Datenmenge. Die Datengröße bestimmt den Wert der Daten, die als Big Data betrachtet werden sollen oder nicht.
  • Geschwindigkeit - Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden, wird als Geschwindigkeit bezeichnet.
  • Richtigkeit - Dies bezieht sich auf die Richtigkeit der Daten. Die Genauigkeit der Analyse hängt von der Richtigkeit der Quelldaten ab.
  • Komplexität - Große Datenmengen stammen aus mehreren Quellen, sodass die Datenverwaltung zu einem schwierigen Prozess wird.
  • Vielfalt - Es ist wichtig zu verstehen, zu welcher Kategorie Big Data gehört. Dies hilft weiter bei der Analyse der Daten.
  • Variabilität - Dieser Faktor bezieht sich auf die Inkonsistenz, die die Daten aufweisen können. Dies behindert den Prozess der effektiven Verwaltung der Daten weiter.

Lassen Sie uns nun einige der Schmerzpunkte diskutieren.


Mangel an richtigem Pfad

Wenn Daten aus verschiedenen Quellen stammen, sollte es einen geeigneten und zuverlässigen Pfad für den Umgang mit massiven Daten geben.

Für bessere Lösungen sollte der Pfad einen Einblick in das Kundenverhalten bieten. Dies ist die wichtigste Motivation für die Schaffung einer flexiblen Infrastruktur für die Integration von Front-End-Systemen in Back-End-Systeme. Infolgedessen hilft es, Ihr System am Laufen zu halten.

Datenklassifizierungsprobleme

Der Analyseprozess sollte beginnen, wenn das Data Warehouse mit großen Datenmengen geladen ist. Dies sollte durch die Analyse einer Teilmenge der wichtigsten Geschäftsdaten erfolgen. Diese Analyse wird für aussagekräftige Muster und Trends durchgeführt.

Die Daten sollten vor der Speicherung korrekt klassifiziert werden. Das zufällige Speichern von Daten kann zu weiteren Problemen bei der Analyse führen. Da das Datenvolumen groß ist, kann die Erstellung verschiedener Mengen und Teilmengen die richtige Option sein. Dies hilft dabei, Trends für die Bewältigung von Big-Data-Herausforderungen zu schaffen.


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Datenleistung

Daten sollten effektiv für die Leistung behandelt werden und Entscheidungen sollten nicht ohne Einsichten getroffen werden. Wir brauchen unsere Daten, um die Nachfrage, das Angebot und den Gewinn für die Konsistenz effektiv zu verfolgen. Diese Daten sollten für geschäftliche Einblicke in Echtzeit verarbeitet werden.

Überlast

Überlastung kann auftreten, wenn versucht wird, große Mengen an Datensätzen und Teilmengen zu speichern. Der Hauptschmerzpunkt hierbei ist die Auswahl der Informationen, die aus verschiedenen Quellen stammen. Zuverlässigkeit ist auch hier ein wichtiger Faktor bei der Auswahl der zu speichernden Daten.

Einige Arten von Informationen werden für geschäftliche Zwecke nicht benötigt und sollten entfernt werden, um zukünftige Komplikationen zu vermeiden. Ein Überlastungsproblem könnte behoben werden, wenn einige Tools von Experten verwendet werden, um einen Einblick in den Erfolg eines Big-Data-Projekts zu erhalten.

Analytische Werkzeuge

Unsere aktuellen Analysetools bieten Einblicke in frühere Leistungen, jedoch werden Tools für zukünftige Einblicke benötigt. Vorhersagewerkzeuge könnten in diesem Fall optimale Lösungen sein.

Es ist auch erforderlich, Managern und anderen Fachleuten Zugriff auf Analysetools zu gewähren. Kompetente Beratung kann das Geschäft auf ein höheres Niveau bringen. Dies führt zu angemessenen Einsichten mit weniger Unterstützung für den IT-Support.

Richtige Person am richtigen Ort

Das Motto vieler HR-Abteilungen lautet „Die richtige Person am richtigen Ort“, und das gilt auch für Big Data. Gewähren Sie den Daten- und Analysezugriff für die richtige Person. Dies könnte dazu beitragen, korrekte Einsichten für Vorhersagen in Bezug auf Risiken, Kosten, Werbeaktionen usw. zu erhalten und Analysen in Maßnahmen umzusetzen.

Die von Unternehmen über s, Sales, Tracking und Cookies gesammelten Daten sind nutzlos, wenn Sie sie nicht richtig analysieren können. Die Analyse ist wichtig, um die Wünsche des Verbrauchers zu erfüllen.

Formen von Daten

Es wird eine große Menge an Daten gesammelt, die strukturiert oder unstrukturiert sein können und aus unterschiedlichen Quellen stammen. Unsachgemäßer Umgang mit Daten und mangelnde Kenntnis darüber, was und wo gespeichert werden soll, können den Umgang mit Big Data beeinträchtigen. Die Verwendung jeder Form von Daten sollte der Person, die sie verarbeitet, bekannt sein.

Unstrukturierte Daten

Daten aus verschiedenen Quellen können eine unstrukturierte Form haben. Es kann Daten enthalten, die nicht in einer standardmäßigen, vordefinierten Weise organisiert sind. Beispielsweise können s, Systemprotokolle, Textverarbeitungsdokumente und andere Geschäftsdokumente Datenquellen sein.

Die Herausforderung besteht darin, diese Daten korrekt zu speichern und zu analysieren. Eine Umfrage ergab, dass 80% der täglich generierten Daten unstrukturiert sind.

Fazit

Daten in einem Unternehmen sind aufgrund ihrer Größe und des Bedarfs an höherer Verarbeitungskapazität schwierig zu verwalten. Herkömmliche Datenbanken können dies nicht effizient verarbeiten. Ein Unternehmen kann bessere Entscheidungen treffen, wenn es mit Leichtigkeit massive Daten erfolgreich verwalten und analysieren kann.

Es können Petabyte an Daten sein, die Details von Mitarbeitern einer Organisation aus verschiedenen Quellen speichern. Wenn es nicht richtig organisiert ist, kann es schwierig werden, es zu benutzen. Die Situation verschlechtert sich, wenn noch mehr unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen eingehen.

Big Data hat das Potenzial, Geschäftsentscheidungen und Analysen zu verbessern. Heute investieren Banken, Dienstleistungen, Medien und Kommunikation in Big Data. Die oben genannten Schwachstellen sollten bei der Arbeit mit großen Datenmengen berücksichtigt werden.