5 проблем интеграции больших данных

Прежде чем приступить к проекту интеграции больших данных, необходимо принять во внимание определенные проблемы, и в этой статье рассматриваются некоторые из них и способы их решения.

Интеграция больших данных относится к большим и сложным наборам данных, для которых недостаточно традиционных приложений для обработки данных. Интеграция больших наборов данных довольно сложна и требует определенного опыта.

Специализированное управление данными совершенно необходимо для интеграции больших данных и обеспечения правильного принятия решений и способности сталкиваться с различными проблемами. Прежде чем приступить к такому интеграционному проекту, необходимо принять во внимание определенные проблемы, и в этой статье рассматриваются некоторые из них и способы их решения.

Несколько основных проблем влияют на интеграцию больших данных, и они могут включать анализ данных, курирование, сбор и совместное использование. Несмотря на эти проблемы, взвешенное решение обеспечивает более плавный переход и/или интеграцию.

1. Непонимание

Для интеграции больших данных требуется команда экспертов или консультация с экспертом в этой области. Иногда компании упускают из виду масштабы того, что они делают, и тратят впустую ценные ресурсы.

Без четкого понимания этого процесса более вероятно, что произойдет сбой. С экспертами во главе интеграции становится проще создать отказоустойчивую стратегию для реализации интеграции больших данных. Естественно, это резкий переход, поэтому сотрудников нужно правильно ввести в должность и научить понимать новые процессы, связанные с интеграцией. В частности, ИТ-отдел компании должен организовать семинары и тренинги для остальных сотрудников, чтобы понять и принять процесс.

2. Отсутствие уверенности

Существует широкий спектр инструментов для управления интеграцией больших данных, и это дополняет тот факт, что не существует установленной модели для интеграции данных. Каждая система управления данными имеет свой собственный способ работы, который может не подходить для предприятия.

Другими словами, интеграция больших данных — это риск, связанный с выбором между такими платформами, как JSON, XML и BSON. Рынок предлагает различные способы оптимизации процесса, а инновации и изменения в отрасли создают высококонкурентную отрасль с различными вариантами выбора. Широкий спектр разработчиков SQL и инструментов для вычислений в оперативной памяти и других задач, а также непредсказуемость рынка создали неопределенность с точки зрения управления данными.

3. Сложности с масштабируемостью

Увеличение емкости хранилищ и потребность в них во многом зависят от будущих проектов и возможностей. Это трудно измерить реалистично, и это может привести к занижению или завышению расчетов потребности. Проекты по интеграции больших данных быстро расширяются из-за того, что большие данные из разных источников помещаются в единую платформу или систему.

Когда это произойдет, потребность в дополнительной вычислительной мощности и емкости хранения в организации также значительно возрастет. Организации следует рассмотреть возможность использования «поэтапного подхода», при котором они проверяют точки данных по отдельности, а затем оценивают их значения в рамках стратегии интеграции больших данных.

Это позволяет организации постепенно масштабировать процесс. Это, в свою очередь, может повысить его успешность и добиться точных расчетов по потребностям. Доставка данных — сложный процесс, но его можно упростить, чтобы обеспечить его доступность на одной платформе.

Преобразование и извлечение стало возможным благодаря обработке наборов данных, что обеспечивает доступ к данным. Доступ к информации для конечного пользователя становится проще, но некоторые процессы сложны для разработчиков, поэтому структурирование и упаковка информации представляет собой сложную задачу.

4. Синхронизация и извлечение данных

После импорта данных из разных источников на единую платформу следующей задачей будет синхронизация этих данных в исходной системе. В ходе этого процесса данные, поступающие из одного источника, могут устареть к моменту поступления следующих данных.

Это также означает, что могут быть различия в общности концепций, метаданных, определений данных и т. д. Одним из наиболее практичных применений интеграции больших данных является доступность данных, расширение существующего хранилища данных и предоставление доступа другим пользователям для обнаружения/извлечения данных.

Компании необходимо подключить все платформы интеграции больших данных, чтобы обеспечить прозрачность данных для потребителей, тем самым ограничивая требования к пользовательскому кодированию. С увеличением количества клиентов возникает необходимость в создании одновременных пользовательских доступов, и это может измениться, спрос может измениться в зависимости от циклов процессов организации.

Еще одна проблема с точки зрения извлечения при интеграции больших данных заключается в обеспечении того, чтобы потребители данных имели доступ к самым последним или последним доступным данным.

5. Проблемы с безопасностью

Интеграция больших данных сопряжена с множеством проблем с безопасностью, особенно если компания не полностью понимает интеграцию больших данных. Безопасность должна учитываться с самого начала и до конца процесса.

Пренебрежение безопасностью может привести к серьезному повреждению данных, поскольку технологии больших данных постоянно развиваются. Однако компании склонны игнорировать функции безопасности, надеясь, что этот аспект будет реализован, когда они достигнут уровня приложения.

Когда дело доходит до данных, безопасность имеет важное значение для обеспечения безопасного хранения информации и ее невозможности скомпрометировать. Безопасность является приоритетом в обеспечении успешной интеграции больших данных и положительных результатов для организации.

Упрощение процесса интеграции данных

Возможность упреждать сопутствующие проблемы гарантирует, что вы хорошо подготовлены к их решению. Организации должны инвестировать в то, чтобы сотрудники понимали свою роль в интеграции больших данных. Интеграция больших данных также является дорогостоящим мероприятием и должна рассматриваться как инвестиция, и следует использовать хорошо изученное программное обеспечение.

Вывод

Компании, планирующие внедрить интеграцию больших данных, должны учитывать все эти проблемы и преодолевать их. Интеграция больших данных становится необходимой для большинства компаний, и чем раньше компания, тем успешнее она может стать в будущем.

Благодаря всестороннему планированию, знаниям и опыту компания может эффективно выполнять этот процесс. У проблем интеграции больших данных есть множество решений, и поэтому организация должна предвидеть их и снижать риски, которые решаются. Интеграция больших данных позволяет организациям с преимуществом конкурировать с предприятиями, которые все больше ориентируются на данные.

Деловое фото создано rawpixel.com - www.freepik.com