빅 데이터 통합의 5가지 과제

빅 데이터 통합 ​​프로젝트를 수행하기 전에 특정 과제를 고려해야 하며 이 기사에서는 그 중 일부와 해결 방법을 살펴봅니다.

빅 데이터 통합은 데이터 프로세스를 위한 기존 애플리케이션으로는 충분하지 않은 크고 복잡한 데이터 세트를 의미합니다. 빅 데이터 세트의 통합은 상당히 복잡하고 전문 지식이 필요합니다.

빅데이터 통합을 위해서는 데이터에 대한 전문적인 관리가 매우 필요하며, 올바른 의사결정과 다양한 도전에 대처할 수 있는 능력을 보장합니다. 이러한 성격의 통합 프로젝트를 수행하기 전에 특정 과제를 고려해야 하며 이 기사에서는 그 중 일부와 해결 방법을 살펴봅니다.

몇 가지 핵심 과제는 빅 데이터 통합에 영향을 미치며 여기에는 데이터 분석, 큐레이션, 캡처 및 공유가 포함될 수 있습니다. 이러한 문제에도 불구하고 정보에 입각한 결정을 통해 보다 원활한 전환 및/또는 통합이 가능합니다.

1. 이해력 부족

빅 데이터 통합에는 이를 뒷받침하는 전문가 팀이나 해당 분야의 전문가와의 협의가 필요합니다. 때때로 기업은 자신이 하는 일의 중요성을 간과하고 귀중한 자원을 낭비합니다.

이 과정을 명확하게 이해하지 않으면 실패할 가능성이 더 큽니다. 통합을 주도하는 전문가와 함께 빅 데이터 통합을 구현하기 위한 실패 방지 전략을 만드는 것이 더 쉬워집니다. 당연히 이것은 과감한 전환이므로 직원을 적절하게 소개하고 통합과 관련된 새로운 프로세스를 이해하도록 해야 합니다. 특히 회사의 IT 부서는 나머지 직원이 프로세스를 이해하고 수용할 수 있도록 워크샵 및 교육을 조직해야 합니다.

2. 확실성의 부족

빅데이터 통합을 관리하기 위한 다양한 도구가 있으며, 이는 데이터 통합을 위한 정해진 모델이 없다는 사실을 더합니다. 각 데이터 관리 시스템에는 기업에 적합하지 않을 수 있는 고유한 작업 방식이 있습니다.

즉, 빅데이터 통합은 JSON, XML, BSON과 같은 플랫폼 중 하나를 선택해야 하는 리스크다. 시장은 프로세스를 간소화하는 다양한 방법을 제공하며 업계의 혁신과 파괴는 선택할 수 있는 다양한 옵션이 있는 경쟁이 치열한 업계를 만듭니다. 예측할 수 없는 시장과 함께 인메모리 컴퓨팅 및 기타 작업을 위한 광범위한 SQL 개발자 및 도구는 데이터 관리 측면에서 불확실성을 야기했습니다.

3. 확장성의 어려움

저장 용량의 증가와 그 필요성은 향후 프로젝트와 가능성에 크게 좌우됩니다. 이는 현실적으로 측정하기 어려우며 필요에 따라 과소 또는 과소 계산될 수 있습니다. 빅 데이터 통합 ​​프로젝트는 다양한 소스의 대용량 데이터가 단일 플랫폼 또는 시스템으로 빠르게 확장됩니다.

이러한 상황이 발생하면 조직의 추가 처리 능력 및 저장 용량에 대한 요구도 크게 증가합니다. 조직은 데이터 포인트를 개별적으로 조사한 다음 빅 데이터 통합 ​​전략 내에서 해당 가치를 평가하는 "단편 접근 방식"을 고려해야 합니다.

이를 통해 조직은 프로세스를 점진적으로 확장할 수 있습니다. 이것은 차례로 성공을 높이고 요구 사항에 대한 정확한 계산을 달성할 수 있습니다. 데이터 제공은 복잡한 프로세스이지만 단일 플랫폼에서 사용할 수 있도록 간소화할 수 있습니다.

데이터 세트 처리를 통해 변환 및 추출이 가능하며 이는 데이터에 대한 액세스를 보장합니다. 정보에 대한 액세스는 최종 사용자에게 더 쉬워지고 있지만 일부 프로세스는 개발자에게 복잡하기 때문에 정보를 구조화하고 패키징하는 것이 어려운 이유입니다.

4. 데이터 동기화 및 추출

다른 소스에서 단일 플랫폼으로 데이터를 가져온 후 다음 과제는 원래 시스템 내에서 이 데이터를 동기화하는 것입니다. 프로세스 중에 한 소스에서 시작된 데이터는 다음 데이터가 들어올 때까지 오래된 데이터가 될 수 있습니다.

이것은 또한 개념, 메타데이터, 데이터 정의 등의 공통성에 변형이 있을 수 있음을 의미합니다. 빅 데이터 통합의 가장 실용적인 용도 중 하나는 데이터의 가용성, 기존 데이터 웨어하우스의 확장, 다른 사람이 데이터를 검색/추출할 수 있도록 액세스를 허용하는 것입니다.

회사는 소비자에게 데이터 투명성을 보장하기 위해 모든 빅 데이터 통합 ​​플랫폼을 연결해야 하므로 맞춤형 코딩 요구 사항이 제한됩니다. 클라이언트가 증가함에 따라 동시 사용자 접근을 생성할 필요가 있으며, 이는 조직의 프로세스 주기에 따라 수요가 변경될 수 있습니다.

빅 데이터 통합의 추출 측면에서 또 다른 과제는 데이터 소비자가 사용 가능한 가장 최신 데이터 또는 최신 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.

5. 보안 문제

빅 데이터 통합은 특히 회사가 빅 데이터 통합을 완전히 이해하지 못하는 경우 많은 보안 문제를 수반합니다. 프로세스의 시작부터 끝까지 보안을 고려해야 합니다.

빅 데이터 기술은 지속적으로 발전하기 때문에 보안을 소홀히하면 심각한 손상이 발생하고 데이터로 구성될 수 있습니다. 그러나 기업은 보안 기능이 애플리케이션 수준에 도달하면 이러한 측면이 부여되기를 바라면서 보안 기능을 무시하는 경향이 있습니다.

데이터와 관련하여 보안은 정보가 안전하게 저장되고 손상되지 않도록 하는 데 필수적입니다. 보안은 빅 데이터 통합이 성공하고 조직에 긍정적인 결과를 가져오도록 하는 데 있어 우선 순위입니다.

데이터 통합 ​​프로세스 간소화

관련된 문제를 선점할 수 있으면 해당 문제를 처리할 수 있는 준비가 잘 되어 있습니다. 조직은 직원들이 빅 데이터 통합에서 자신의 역할을 이해하도록 하는 데 투자해야 합니다. 빅 데이터 통합도 비용이 많이 드는 작업이며 투자로 간주되어야 하며 잘 연구된 소프트웨어를 사용해야 합니다.

결론

빅 데이터 통합을 계획하는 기업은 이러한 모든 과제를 고려하고 이러한 과제를 극복해야 합니다. 빅데이터 통합은 대부분의 기업에서 필수가 되고 있으며, 초기 기업일수록 미래에 더 큰 성공을 거둘 가능성이 높습니다.

포괄적인 계획, 지식 및 전문 지식을 통해 회사는 이 프로세스를 효과적으로 실행할 수 있습니다. 빅 데이터 통합의 과제에는 많은 솔루션이 있으며, 이것이 조직이 이를 예상하고 해결된 위험을 완화해야 하는 이유입니다. 빅 데이터 통합을 통해 조직은 점점 더 데이터에 의해 주도되는 비즈니스 간에 유리한 위치에서 경쟁할 수 있습니다.

rawpixel.com에서 만든 비즈니스 사진 - www.freepik.com