ビッグデータ統合の5つの課題

ビッグデータ統合プロジェクトに着手する前に、特定の課題を考慮する必要があります。この記事では、それらのいくつかとその対処方法について説明します。

ビッグデータ統合とは、データプロセスの従来のアプリケーションでは不十分な大規模で複雑なデータセットを指します。 ビッグデータセットの統合は非常に複雑であり、一連の専門知識が必要です。

ビッグデータの統合にはデータの専門的な管理が非常に必要であり、適切な意思決定とさまざまな課題に対処する能力を確保します。 この種の統合プロジェクトに着手する前に、特定の課題を考慮する必要があります。この記事では、それらのいくつかとその対処方法について説明します。

いくつかの主要な課題はビッグデータ統合に影響を及ぼし、これらにはデータ分析、キュレーション、キャプチャ、共有が含まれます。 これらの課題にもかかわらず、情報に基づいた決定により、よりスムーズな移行および/または統合が可能になります。

1.理解力の欠如

ビッグデータ統合には、その背後にある専門家のチームまたはその分野の専門家との協議が必要です。 時々、企業は彼らがしていることの大きさを見落とし、貴重な資源を浪費します。

このプロセスを明確に理解しないと、障害が発生する可能性が高くなります。 統合の主導権を握る専門家により、ビッグデータ統合を実装するためのフェイルプルーフ戦略の作成が容易になります。 当然、これは抜本的な移行であるため、従業員は適切に導入され、統合に関連する新しいプロセスを理解する必要があります。 特に、会社のIT部門は、残りの従業員がプロセスを理解して受け入れるためのワークショップとトレーニングを開催する必要があります。

2.確実性の欠如

ビッグデータ統合を管理するためのさまざまなツールがあり、これにより、データ統合のセットモデルがないという事実が追加されます。 各データ管理システムには独自の作業方法があり、企業には適さない場合があります。

言い換えれば、ビッグデータの統合は、JSON、XML、BSONなどのプラットフォームから選択することを伴うリスクです。 市場は、プロセスを合理化するさまざまな方法を提供し、業界の革新と混乱により、さまざまなオプションから選択できる競争の激しい業界が生まれます。 予測不可能な市場に加えて、インメモリコンピューティングやその他のタスクのための幅広いSQL開発者とツールが、データ管理の面で不確実性を生み出しています。

3.スケーラビリティの問題

ストレージ容量の増加とその必要性は、将来のプロジェクトと可能性に大きく依存します。 これを現実的に測定することは困難であり、必要に応じて計算が過小または過大になる可能性があります。 ビッグデータ統合プロジェクトは、さまざまなソースからの大きなデータが単一のプラットフォームまたはシステムに組み込まれるため、急速に拡大します。

これが発生すると、組織内の追加の処理能力とストレージ容量の需要も大幅に増加します。 組織は、データポイントを個別に調査し、ビッグデータ統合戦略内でそれらの値を評価する「断片的なアプローチ」の採用を検討する必要があります。

これにより、組織はプロセスを段階的に拡張できます。 これにより、成功率が高まり、ニーズに合った正確な計算が可能になります。 データの配信は複雑なプロセスですが、単一のプラットフォームで確実に利用できるように合理化することができます。

変換と抽出はデータセットの処理を通じて可能になり、これによりデータへのアクセスが保証されます。 エンドユーザーにとって情報へのアクセスは容易になっていますが、一部のプロセスは開発者にとって複雑であるため、情報の構造化とパッケージ化が課題となっています。

4.データの同期と抽出

さまざまなソースから単一のプラットフォームにデータをインポートした後、次の課題は、元のシステム内でこのデータを同期することです。 プロセス中に、あるソースから発信されたデータは、次のデータが到着するまでに古くなる可能性があります。

これは、概念、メタデータ、データ定義などの共通性にばらつきがある可能性があることも意味します。 ビッグデータ統合の最も実用的な用途の1つは、データの可用性、既存のデータウェアハウスの拡張、および他のユーザーがデータを検出/抽出するためのアクセスを許可することです。

同社は、消費者に対するデータの透明性を確保するために、すべてのビッグデータ統合プラットフォームを接続する必要があります。これにより、カスタムコーディングの要件が制限されます。 クライアントの増加に伴い、同時ユーザーアクセスを作成する必要があり、これは組織のプロセスサイクルに応じて需要が変化する可能性があります。

ビッグデータ統合での抽出に関するもう1つの課題は、データ利用者が利用可能な最新または最新のデータに確実にアクセスできるようにすることです。

5.セキュリティの問題

ビッグデータ統合には、特に企業がビッグデータ統合を完全に理解していない場合、多くのセキュリティ上の課題が伴います。 プロセスの最初から最後まで、セキュリティを考慮する必要があります。

ビッグデータテクノロジーは絶えず進化しているため、セキュリティを見落とすと、深刻な損害が発生し、データで構成される可能性があります。 ただし、企業は、アプリケーションレベルに達したときにこの側面が認められることを期待して、セキュリティ機能を無視する傾向があります。

データに関しては、情報が安全に保管され、危険にさらされないようにするためにセキュリティが不可欠です。 セキュリティは、ビッグデータの統合を成功させ、組織にプラスの結果をもたらすことを保証する上での優先事項です。

データ統合のプロセスを容易にする

関連する課題を先取りできることで、それらに対処するための十分な準備が整います。 組織は、従業員がビッグデータ統合における自分の役割を確実に理解できるように投資する必要があります。 ビッグデータの統合もコストのかかる作業であり、投資として扱う必要があり、十分に研究されたソフトウェアを使用する必要があります。

結論

ビッグデータ統合の実装を計画している企業は、これらすべての課題を検討し、これらの課題を克服する必要があります。 ほとんどの企業にとってビッグデータの統合が必要になりつつあり、企業が早いほど、将来的に成功する可能性が高くなります。

包括的な計画、知識、専門知識により、企業はこのプロセスを効果的に実行できます。 ビッグデータ統合の課題には多くの解決策があります。そのため、組織はそれらを予測し、解決されるリスクを軽減する必要があります。 ビッグデータの統合により、組織は、データによってますます推進されるようになっているビジネス間で有利に競争することができます。

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