大數據集成的 5 大挑戰

已發表: 2022-04-12

在進行大數據集成項目之前，需要考慮一些挑戰，本文將介紹其中的一些挑戰以及如何應對它們。

大數據集成是指數據處理的傳統應用程序不足以滿足的大型複雜數據集。大數據集的集成非常複雜，需要一組專業知識。

數據的專業化管理對於大數據集成來說是非常必要的，保證了良好的決策和應對各種挑戰的能力。在進行這種性質的集成項目之前，需要考慮某些挑戰，本文將介紹其中的一些挑戰以及如何應對它們。

幾個核心挑戰影響大數據集成，其中可能包括數據分析、管理、捕獲和共享。儘管存在這些挑戰，但明智的決定可以實現更平穩的過渡和/或整合。

大數據集成需要背後的專家團隊或諮詢該領域的專家。有時，公司忽略了他們正在做的事情的重要性並浪費了寶貴的資源。

如果沒有清楚地了解這個過程，很可能會發生故障。由專家掌舵集成，創建防故障策略來實施大數據集成變得更加容易。自然，這是一個劇烈的轉變，因此應該適當地引導員工並讓他們了解與整合相關的新流程。特別是公司的IT部門要組織工作坊和培訓，讓其他員工了解和接受這個過程。

管理大數據集成的工具種類繁多，這增加了數據集成沒有固定模型的事實。每個數據管理系統都有自己的工作方式，可能不適合企業。

換句話說，大數據集成是一種風險，需要在 JSON、XML 和 BSON 等平台之間進行選擇。市場提供了多種簡化流程的方法，行業的創新和顛覆創造了一個競爭激烈的行業，有多種選擇可供選擇。用於內存計算和其他任務的廣泛 SQL 開發人員和工具以及不可預測的市場，在數據管理方面造成了不確定性。

存儲容量的增加及其需求在很大程度上取決於未來的項目和可能性。這很難實際衡量，並且可能導致對需求的計算不足或過度計算。大數據集成項目由於來自不同來源的大數據集成到單個平台或系統而迅速擴展。

當這種情況發生時，組織中對額外處理能力和存儲容量的需求也將顯著增加。一個組織應該考慮採取“零碎的方法”，在這種方法中，他們單獨檢查數據點，然後在大數據集成戰略中評估它們的價值。

這使組織可以逐步擴展流程。反過來，這可能會增加其成功率並實現對需求的準確計算。交付數據是一個複雜的過程，但可以對其進行簡化以確保它在單個平台上可用。

通過處理數據集可以進行轉換和提取，這確保了對數據的訪問。最終用戶對信息的訪問變得越來越容易，但對於開發人員來說，一些過程很複雜，這就是為什麼構建和打包信息是一個挑戰。

將來自不同來源的數據導入單一平台後，下一個挑戰是在原始系統內同步這些數據。在此過程中，來自一個來源的數據可能會在下一個數據進來時過時。

這也意味著概念、元數據、數據定義等的共性可能會有所不同。大數據集成最實際的用途之一涉及數據的可用性、現有數據倉庫的擴充以及允許其他人訪問以發現/提取數據。

該公司需要連接所有大數據集成平台，以確保數據對消費者透明，從而限制自定義編碼要求。隨著客戶的增加，需要同時創建用戶訪問，這可能會根據組織的流程週期改變需求。

大數據集成中提取方面的另一個挑戰是確保數據消費者能夠訪問最新或最新的可用數據。

大數據集成帶來了很多安全挑戰，尤其是在公司不完全了解大數據集成的情況下。從流程的開始到結束都需要考慮安全性。

由於大數據技術在不斷發展，忽視安全性可能會導致嚴重損害並包含數據。但是，公司傾向於忽略安全功能，希望在達到應用程序級別時能夠獲得這一方面的認可。

在數據方面，安全性對於確保信息安全存儲且永不洩露至關重要。安全性是確保大數據集成成功並為組織帶來積極成果的重中之重。

能夠先發製人的相關挑戰將確保您有能力應對它們。組織應投資確保員工了解他們在大數據集成中的角色。大數據集成也是一項成本高昂的工作，應將其視為一項投資，並應使用經過充分研究的軟件。

對於計劃實施大數據集成的公司，他們應該考慮所有這些挑戰並克服這些挑戰。對於大多數公司來說，大數據集成變得越來越必要，而且公司越早，他們在未來就越有可能取得成功。

憑藉全面的規劃、知識和專業知識——公司可以有效地執行這一過程。大數據集成的挑戰有許多解決方案，這就是為什麼組織應該預測它們並降低已解決的風險。大數據集成使組織能夠在越來越受數據驅動的企業中競爭優勢。

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