5 desafíos de la integración de Big Data

Antes de emprender un proyecto de integración de big data, se deben tener en cuenta ciertos desafíos y este artículo analiza algunos de ellos y cómo enfrentarlos.

La integración de big data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos donde las aplicaciones tradicionales para los procesos de datos no son suficientes. La integración de grandes conjuntos de datos es bastante compleja y requiere un conjunto de conocimientos.

La gestión especializada de datos es bastante necesaria para la integración de big data y garantizar una buena toma de decisiones y la capacidad de enfrentar diversos desafíos. Antes de emprender un proyecto de integración de esta naturaleza, se deben tener en cuenta ciertos desafíos y este artículo analiza algunos de ellos y cómo enfrentarlos.

Varios desafíos centrales afectan la integración de big data y estos pueden incluir el análisis, la conservación, la captura y el intercambio de datos. A pesar de estos desafíos, una decisión informada permite una transición y/o integración más fluida.

1. Falta de comprensión

La integración de big data requiere un equipo de expertos detrás o consultar con un experto en el campo. A veces, las empresas pasan por alto la magnitud de lo que están haciendo y desperdician recursos valiosos.

Sin entender este proceso claramente, es más probable que ocurra una falla. Con expertos al frente de la integración, se vuelve más fácil crear una estrategia infalible para implementar la integración de big data. Naturalmente, esta es una transición drástica, por lo que los empleados deben recibir una inducción adecuada y hacer que entiendan los nuevos procesos asociados con la integración. En particular, el departamento de TI de la empresa debe organizar talleres y capacitaciones para que el resto de los empleados entiendan y acepten el proceso.

2. Falta de certeza

Existe una amplia gama de herramientas para administrar la integración de big data, y esto se suma al hecho de que no existe un modelo establecido para la integración de datos. Cada sistema de gestión de datos tiene su propia forma de trabajar, lo que podría no ser adecuado para una empresa.

En otras palabras, la integración de big data es un riesgo que implica elegir entre plataformas como JSON, XML y BSON. El mercado ofrece diversas formas de agilizar el proceso y la innovación y la disrupción en la industria crean una industria altamente competitiva con varias opciones para elegir. La amplia gama de desarrolladores y herramientas de SQL para computación en memoria y otras tareas, junto con el mercado impredecible, han creado incertidumbre en términos de gestión de datos.

3. Dificultades con la escalabilidad

El aumento de la capacidad de almacenamiento y la necesidad del mismo dependen en gran medida de los proyectos y posibilidades futuras. Esto es difícil de medir de manera realista y puede resultar en un cálculo excesivo o insuficiente de una necesidad. Los proyectos de integración de big data se expanden rápidamente debido a la gran cantidad de datos de diferentes fuentes en una sola plataforma o sistema.

Cuando esto ocurre, la demanda de potencia de procesamiento adicional y capacidad de almacenamiento en la organización también aumentará significativamente. Una organización debe considerar adoptar un "enfoque gradual" en el que examine los puntos de datos individualmente y luego evalúe sus valores dentro de la estrategia de integración de big data.

Esto permite a la organización escalar el proceso gradualmente. Esto, a su vez, puede aumentar su éxito y lograr cálculos precisos para las necesidades. La entrega de datos es un proceso complejo, pero se puede simplificar para garantizar que estén disponibles en una única plataforma.

La transformación y la extracción son posibles mediante el procesamiento de conjuntos de datos y esto garantiza el acceso a los datos. El acceso a la información es cada vez más fácil para el usuario final, pero algunos procesos son complejos para los desarrolladores, y es por eso que estructurar y empaquetar la información es un desafío.

4. Sincronización y extracción de datos

Después de importar datos de diferentes fuentes a una sola plataforma, el siguiente desafío sería sincronizar estos datos dentro del sistema de origen. Durante el proceso, los datos que se originan en una fuente pueden quedar obsoletos para cuando lleguen los siguientes datos.

Esto también significa que puede haber variaciones en los conceptos comunes, metadatos, definiciones de datos, etc. Uno de los usos más prácticos de la integración de big data implica la disponibilidad de datos, el aumento del almacén de datos existente y permitir el acceso a otros para descubrir/extraer datos.

La empresa necesita conectar todas las plataformas de integración de big data para garantizar la transparencia de los datos a los consumidores, lo que limita los requisitos de codificación personalizada. Con un aumento en los clientes, existe la necesidad de crear accesos de usuarios simultáneos, y esto puede cambiar en la demanda dependiendo de los ciclos de proceso de la organización.

Otro desafío en términos de extracción en la integración de big data es garantizar que los consumidores de datos tengan acceso a los datos más actualizados o recientes disponibles.

5. Problemas con la seguridad

La integración de big data viene con muchos desafíos de seguridad, especialmente si la empresa no comprende completamente la integración de big data. La seguridad debe tenerse en cuenta desde el principio hasta el final del proceso.

Pasar por alto la seguridad puede provocar daños graves y afectar los datos porque las tecnologías de big data están en constante evolución. Sin embargo, las empresas tienden a ignorar las funciones de seguridad con la esperanza de que este aspecto se conceda cuando alcancen el nivel de aplicación.

Cuando se trata de datos, la seguridad es esencial para garantizar que la información se almacene de forma segura y nunca se vea comprometida. La seguridad es una prioridad para garantizar que la integración de Big Data sea exitosa y produzca resultados positivos para una organización.

Facilitar el proceso de integración de datos

Ser capaz de adelantarse a los desafíos asociados garantizará que esté bien equipado para enfrentarlos. Las organizaciones deben invertir para garantizar que los empleados entiendan su papel en la integración de big data. La integración de Big Data también es un ejercicio costoso y debe tratarse como una inversión y se debe utilizar un software bien investigado.

Conclusión

Para las empresas que planean implementar la integración de big data, deben considerar todos estos desafíos y superarlos. La integración de Big Data se está volviendo necesaria para la mayoría de las empresas, y cuanto antes una empresa, más éxito tendrá en el futuro.

Con una planificación integral, conocimiento y experiencia, una empresa puede ejecutar este proceso de manera efectiva. Los desafíos en la integración de big data tienen una gran cantidad de soluciones, y es por eso que una organización debe anticiparse a ellos y mitigar los riesgos que se resuelven. La integración de big data permite a las organizaciones competir con ventaja entre las empresas que cada vez están más impulsadas por los datos.

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