5 Herausforderungen der Big-Data-Integration

Vor der Durchführung eines Big-Data-Integrationsprojekts müssen bestimmte Herausforderungen berücksichtigt werden, und dieser Artikel wirft einen Blick auf einige davon und wie man damit umgeht.

Big-Data-Integration bezieht sich auf große, komplexe Datensätze, bei denen traditionelle Anwendungen für Datenprozesse nicht ausreichen. Die Integration großer Datensätze ist recht komplex und erfordert eine Reihe von Fachkenntnissen.

Das spezialisierte Datenmanagement ist für die Big-Data-Integration durchaus notwendig und gewährleistet eine gute Entscheidungsfindung und die Fähigkeit, verschiedenen Herausforderungen zu begegnen. Vor der Durchführung eines Integrationsprojekts dieser Art müssen bestimmte Herausforderungen berücksichtigt werden, und dieser Artikel wirft einen Blick auf einige davon und wie man damit umgeht.

Mehrere zentrale Herausforderungen betreffen die Big-Data-Integration und diese können Datenanalyse, Kuration, Erfassung und gemeinsame Nutzung umfassen. Trotz dieser Herausforderungen ermöglicht eine fundierte Entscheidung einen reibungsloseren Übergang und/oder eine reibungslosere Integration.

1. Mangelndes Verständnis

Big-Data-Integration erfordert ein Expertenteam dahinter oder die Beratung mit einem Experten auf diesem Gebiet. Manchmal übersehen Unternehmen das Ausmaß ihrer Arbeit und verschwenden wertvolle Ressourcen.

Ohne diesen Prozess genau zu verstehen, ist es wahrscheinlicher, dass ein Fehler auftritt. Mit Experten an der Spitze der Integration wird es einfacher, eine ausfallsichere Strategie zur Implementierung der Big-Data-Integration zu entwickeln. Natürlich ist dies ein drastischer Übergang, daher sollten die Mitarbeiter richtig eingearbeitet und mit neuen Prozessen im Zusammenhang mit der Integration vertraut gemacht werden. Insbesondere die IT-Abteilung des Unternehmens sollte Workshops und Schulungen für die übrigen Mitarbeiter organisieren, um den Prozess zu verstehen und zu akzeptieren.

2. Mangel an Gewissheit

Es gibt eine breite Palette von Tools zur Verwaltung der Big-Data-Integration, und dies trägt zu der Tatsache bei, dass es kein festgelegtes Modell für die Datenintegration gibt. Jedes Datenmanagementsystem hat seine eigene Arbeitsweise, die möglicherweise nicht gut zu einem Unternehmen passt.

Mit anderen Worten, die Big-Data-Integration ist ein Risiko, das die Wahl zwischen Plattformen wie JSON, XML und BSON mit sich bringt. Der Markt bietet vielfältige Möglichkeiten zur Rationalisierung des Prozesses, und Innovationen und Umwälzungen in der Branche schaffen eine äußerst wettbewerbsfähige Branche mit verschiedenen Optionen zur Auswahl. Die große Auswahl an SQL-Entwicklern und -Tools für In-Memory-Computing und andere Aufgaben sowie der unvorhersehbare Markt haben zu Unsicherheiten in Bezug auf das Datenmanagement geführt.

3. Schwierigkeiten mit der Skalierbarkeit

Die Erhöhung der Speicherkapazität und deren Bedarf hängen weitgehend von zukünftigen Projekten und Möglichkeiten ab. Dies ist schwer realistisch zu messen und kann dazu führen, dass ein Bedarf unter- oder überbewertet wird. Big-Data-Integrationsprojekte erweitern sich schnell aufgrund großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen in einer einzigen Plattform oder einem einzigen System.

Wenn dies eintritt, wird auch der Bedarf an zusätzlicher Rechenleistung und Speicherkapazität in der Organisation erheblich steigen. Eine Organisation sollte einen „stückweisen Ansatz“ in Betracht ziehen, bei dem sie die Datenpunkte einzeln untersucht und dann ihre Werte innerhalb der Big-Data-Integrationsstrategie bewertet.

Dies ermöglicht es der Organisation, den Prozess schrittweise zu skalieren. Dies wiederum kann den Erfolg steigern und genaue Bedarfsberechnungen ermöglichen. Die Bereitstellung von Daten ist ein komplexer Prozess, der jedoch optimiert werden kann, um sicherzustellen, dass sie auf einer einzigen Plattform verfügbar sind.

Transformation und Extraktion werden durch die Verarbeitung von Datensätzen ermöglicht und der Zugriff auf Daten sichergestellt. Der Zugriff auf Informationen wird für den Endbenutzer immer einfacher, aber einige Prozesse sind für Entwickler komplex, und deshalb ist die Strukturierung und Verpackung von Informationen eine Herausforderung.

4. Synchronisierung und Extraktion von Daten

Nach dem Import von Daten aus verschiedenen Quellen auf eine einzige Plattform bestand die nächste Herausforderung darin, diese Daten innerhalb des Ursprungssystems zu synchronisieren. Während des Prozesses können Daten, die aus einer Quelle stammen, bereits veraltet sein, wenn die nächsten Daten eingehen.

Dies bedeutet auch, dass es Unterschiede in der Gemeinsamkeit von Konzepten, Metadaten, Datendefinitionen usw. geben kann. Eine der praktischsten Anwendungen der Big-Data-Integration betrifft die Verfügbarkeit von Daten, die Erweiterung bestehender Data Warehouses und die Gewährung des Zugriffs für andere, um Daten zu entdecken/extrahieren.

Das Unternehmen muss alle großen Datenintegrationsplattformen verbinden, um die Datentransparenz für die Verbraucher zu gewährleisten und so die Anforderungen an die kundenspezifische Codierung zu begrenzen. Mit einer Zunahme der Clients besteht die Notwendigkeit, gleichzeitige Benutzerzugriffe zu erstellen, und dies kann sich je nach den Prozesszyklen der Organisation ändern.

Eine weitere Herausforderung in Bezug auf die Extraktion bei der Big-Data-Integration besteht darin, sicherzustellen, dass die Datenkonsumenten Zugriff auf die aktuellsten oder neuesten verfügbaren Daten haben.

5. Probleme mit der Sicherheit

Die Big-Data-Integration bringt viele Sicherheitsherausforderungen mit sich, insbesondere wenn das Unternehmen die Big-Data-Integration nicht vollständig versteht. Sicherheit muss von Anfang bis Ende des Prozesses berücksichtigt werden.

Das Vernachlässigen der Sicherheit kann zu ernsthaften Schäden und Datenverlusten führen, da sich Big-Data-Technologien ständig weiterentwickeln. Unternehmen neigen jedoch dazu, Sicherheitsfunktionen zu ignorieren, in der Hoffnung, dass dieser Aspekt gewährt wird, wenn sie die Anwendungsebene erreichen.

Wenn es um Daten geht, ist Sicherheit unerlässlich, um sicherzustellen, dass Informationen sicher gespeichert und niemals kompromittiert werden. Sicherheit ist eine Priorität, um sicherzustellen, dass die Big-Data-Integration erfolgreich ist und positive Ergebnisse für ein Unternehmen erzielt.

Vereinfachung des Prozesses der Datenintegration

In der Lage zu sein, den damit verbundenen Herausforderungen zuvorzukommen, stellt sicher, dass Sie gut gerüstet sind, um mit ihnen fertig zu werden. Unternehmen sollten investieren, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter ihre Rolle bei der Big-Data-Integration verstehen. Big-Data-Integration ist auch eine kostspielige Übung und sollte als Investition behandelt werden, und es sollte gut recherchierte Software verwendet werden.

Fazit

Unternehmen, die eine Big-Data-Integration planen, sollten all diese Herausforderungen berücksichtigen und diese Herausforderungen meistern. Die Big-Data-Integration wird für die meisten Unternehmen notwendig, und je früher ein Unternehmen ist, desto erfolgreicher wird es in Zukunft wahrscheinlich sein.

Mit umfassender Planung, Wissen und Expertise kann ein Unternehmen diesen Prozess effektiv durchführen. Für Herausforderungen bei der Big-Data-Integration gibt es eine Vielzahl von Lösungen, und deshalb sollte ein Unternehmen sie antizipieren und die gelösten Risiken mindern. Die Big-Data-Integration ermöglicht es Unternehmen, gegenüber Unternehmen, die zunehmend von Daten angetrieben werden, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

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