大数据集成的 5 大挑战

在进行大数据集成项目之前，需要考虑一些挑战，本文将介绍其中的一些挑战以及如何应对它们。

大数据集成是指数据处理的传统应用程序不足以满足的大型复杂数据集。 大数据集的集成非常复杂，需要一组专业知识。

数据的专业化管理对于大数据的整合是非常必要的，保证了良好的决策和应对各种挑战的能力。 在进行这种性质的集成项目之前，需要考虑某些挑战，本文将介绍其中的一些挑战以及如何应对它们。

几个核心挑战影响大数据集成，其中可能包括数据分析、管理、捕获和共享。 尽管存在这些挑战，但明智的决定可以实现更平稳的过渡和/或整合。

1. 缺乏理解力

大数据集成需要背后的专家团队或咨询该领域的专家。 有时，公司忽略了他们正在做的事情的重要性并浪费了宝贵的资源。

如果没有清楚地了解这个过程，很可能会发生故障。 由专家掌舵集成，创建防故障策略来实施大数据集成变得更加容易。 自然，这是一个剧烈的转变，因此应该适当地引导员工并让他们了解与整合相关的新流程。 特别是公司的IT部门要组织工作坊和培训，让其他员工了解和接受这个过程。

2. 缺乏确定性

管理大数据集成的工具种类繁多，这增加了数据集成没有固定模型的事实。 每个数据管理系统都有自己的工作方式，可能不适合企业。

换句话说，大数据集成是一种风险，需要在 JSON、XML 和 BSON 等平台之间进行选择。 市场提供了多种简化流程的方法，行业的创新和颠覆创造了一个竞争激烈的行业，有多种选择可供选择。 用于内存计算和其他任务的广泛 SQL 开发人员和工具以及不可预测的市场，在数据管理方面造成了不确定性。

3. 可扩展性的困难

存储容量的增加及其需求在很大程度上取决于未来的项目和可能性。 这很难实际衡量，并且可能导致对需求的计算不足或过度计算。 大数据集成项目由于来自不同来源的大数据集成到单个平台或系统而迅速扩展。

当这种情况发生时，组织中对额外处理能力和存储容量的需求也将显着增加。 组织应该考虑采取“零碎的方法”，在这种方法中，他们单独检查数据点，然后在大数据集成战略中评估它们的价值。

这使组织可以逐步扩展流程。 反过来，这可能会增加其成功率并实现对需求的准确计算。 交付数据是一个复杂的过程，但可以对其进行简化以确保它在单个平台上可用。

通过处理数据集可以进行转换和提取，这确保了对数据的访问。 最终用户对信息的访问变得越来越容易，但对于开发人员来说，一些过程很复杂，这就是为什么构建和打包信息是一个挑战。

4. 数据的同步和提取

将来自不同来源的数据导入单一平台后，下一个挑战是在原始系统内同步这些数据。 在此过程中，来自一个来源的数据可能会在下一个数据进来时过时。

这也意味着概念、元数据、数据定义等的共性可能会有所不同。 大数据集成最实际的用途之一涉及数据的可用性、现有数据仓库的扩充以及允许其他人访问以发现/提取数据。

该公司需要连接所有大数据集成平台，以确保数据对消费者透明，从而限制自定义编码要求。 随着客户的增加，需要同时创建用户访问，这可能会根据组织的流程周期改变需求。

大数据集成中提取方面的另一个挑战是确保数据消费者能够访问最新或最新的可用数据。

5. 安全问题

大数据集成带来了很多安全挑战，尤其是在公司不完全了解大数据集成的情况下。 从流程的开始到结束都需要考虑安全性。

由于大数据技术在不断发展，忽视安全性可能会导致严重损害并包含数据。 但是，公司倾向于忽略安全功能，希望在达到应用程序级别时能够获得这一方面的认可。

在数据方面，安全性对于确保信息安全存储且永不泄露至关重要。 安全性是确保大数据集成成功并为组织带来积极成果的重中之重。

简化数据集成过程

能够先发制人的相关挑战将确保您有能力应对它们。 组织应投资确保员工了解他们在大数据集成中的角色。 大数据集成也是一项成本高昂的工作，应将其视为一项投资，并应使用经过充分研究的软件。

结论

对于计划实施大数据集成的公司，他们应该考虑所有这些挑战并克服这些挑战。 对于大多数公司来说，大数据集成变得越来越必要，而且公司越早，他们在未来就越有可能取得成功。

凭借全面的规划、知识和专业知识——公司可以有效地执行这一过程。 大数据集成的挑战有许多解决方案，这就是为什么组织应该预测它们并降低已解决的风险。 大数据集成使组织能够在越来越受数据驱动的企业中竞争优势。

由 rawpixel.com 创建的商业照片 - www.freepik.com