یک فرمانده قبل از رفتن به نبرد باید حریفان خود را مورد مطالعه قرار دهد: ارتش آنها چقدر بزرگ است؟ از چه اسلحههایی استفاده میکنند؟ چه تعداد نبرد داشتهاند و چه تاکتیکهای اولیهای را استفاده میکنند. این اطلاعات و دیتاها میتواند فرمانده را قادر سازد که از استراتژی درست استفاده کند و برای نبرد آماده باشد.
درست مثل یک فرمانده جنگی یا یک سرمربی تیم فوتبال، قبل از استفاده از بیگ دیتا، هر تصمیم گیرنده یا مدیر باید بداند که با چه مسائلی سر و کار دارد؟ چالشهای بیگ دیتا کدام است و چگونه باید آنها را حل کرد. در اینجا ۶ مورد از چالشهای بزرگ بیگ دیتا را پوشش میدهیم و برای مواجهه با آنها راهحلهایی ارائه خواهیم داد. با استفاده از این اطلاعات میتوانید با بیگ دیتا به کسب و کار خود جان دوبارهای ببخشید و از آن در حل مشکلات شرکت و سازمانتان استفاده نمایید.
چالشهای بیگ دیتا
در پستهای قبلی بلاگ در مورد اینکه بیگ دیتا چیست و چه کاربردهایی دارد توضیح دادهایم. این مقالات را میتوانید در برچسب بیگ دیتا در بلاگ ما بخوانید. اینجا در مورد چالش های اصلی و بزرگ استفاده از بیگ دیتا و راه حلهای پیشنهادی آن خواهیم گفت.
چالش شماره ۱) درک و پذیرش ناکافی از دادههای بزرگ
اغلب اوقات، شرکتها حتی اصول اولیه بیگ دیتا را هم نمیدانند؛ اینکه دادههای بزرگ چیست؟ چه مزایا و معایبی دارد؟ زیرساختهای مورد نیاز کدام است و … . در نتیجه ممکن است وقت و منابع زیادی را برای استفاده از بیگ دیتا هدر دهند.
اگر کارمندان و مدیران سازمان ارزش بیگ دیتا را درک نکنند یا علاقهای به تغییر رویههای موجود نداشته باشند در برابر ورود بیگ دیتا مقاومت کرده و این فرصت را از شرکت سلب میکنند.
بیشتر بخوانید: بیگ دیتا یا کلان داده چیست و چه کاربردی دارد؟
راه حل: استفاده از بیگ دیتا یک تغییر بزرگ برای هر شرکت است، این موضوع ابتدا باید توسط مدیریت ارشد و سپس کارمندان رده پایینتر پذیرفته شود. بنابراین برای اطمینان از درک و پذیرش بیگ دیتا در همه سطوح، بخشهای فناوری اطلاعات باید آموزشها و کارگاههای متعددی را ترتیب دهند.
برای پذیرش بیشتر بیگ دیتا در سازمان، اجرا و استفاده از راه حلهای جدید بیگ دیتا نیازمند نظارت و کنترل است. با این حال کنترل بیش از حد از جانب مدیران ارشد ممکن است تاثیر منفی داشته باشد.
چالش شماره ۲) تنوع زیاد انواع فناوریهای بیگ دیتا
انواع مختلف فناوریهای بیگ دیتا اکنون در بازار موجود است. در این بین این سوال مطرح میشود که آیا به اسپارک نیاز دارید یا سرعت Hadoop MapReduce کافی خواهد بود؟ آیا بهتر است دادهها را در کاساندرا ذخیره کرد یا HBase؟ پاسخ این سوالات میتواند سخت و مهم باشد.
راه حل: اگر به تازگی وارد دنیای بیگ دیتا شدهاید، استفاده از کمک متخصصان حرفهای راهی مناسب برای این کار خواهد بود. شما میتوانید یک متخصص استخدام کنید یا از تجربیات یک مشاور در این حوزه بهره ببرید. در هر دو حالت، نهایتا میتوانید یک استراتژی را تدوین کرده و بر اساس آن، فناوری مورد نیاز را انتخاب کنید.
چالش شماره ۳) پرداخت هزینههای گزاف
اتخاذ پروژههای بیگ دیتا مستلزم هزینههای زیادی است. اگر بخواهید پروژههای خود را درون سازمانی اجرا کنید، باید علاوه بر هزینه سختافزار جدید، هزینههای استخدام مشاوران، توسعه دهندگان، متخصصان و مدیران این حوزه، هزینههای خدمات ابری، هزینههای برق و غیره را در نظر داشته باشید.
راه حل: راه حلهای ترکیبی هنگام ذخیره و پردازش قسمتهایی از دادهها در پردازش ابری وجود دارد که میتواند مقرون به صرفه باشد. متوسل شدن به دریاچههای داده (data lakes) یا بهینهسازی الگوریتم (در صورت انجام صحیح) نیز میتواند موجب صرفهجویی در هزینه شود.
- دریاچههای داده میتوانند برای دادههایی که در حال حاضر نیازی به تجزیه و تحلیل ندارند، فرصتهای ذخیره سازی ارزانتری فراهم کنند.
- الگوریتمهای بهینه شده، به نوبه خود میتوانند مصرف انرژی محاسباتی را ۵ تا ۱۰۰ برابر و حتی بیشتر کاهش دهند.
در کل کلید حل این چالش، تجزیه و تحلیل درست نیازهای شما و انتخاب یک دوره اقدامات مربوط به آن است.
چالش شماره ۴) پیچیدگی مدیریت کیفیت دادهها
راه حل:
-
دادهها از منابع متنوع
دادههایی که باید تجزیه و تحلیل شوند از منابع متنوعی در قالبهای مختلف جمعآوری میشود که نهایتا باید به طور مناسبی ادغام شوند. به عنوان مثال، شرکتهای تجارت الکترونیک به تجزیه و تحلیل دادههای مربوط به گزارشهای وبسایت، مراکز تماس، مانیتورینگ وبسایت رقبا و رسانههای اجتماعی نیاز دارند. فرمتهای داده متفاوتند و تطبیق آنها میتواند مشکل ساز باشد.
-
دیتای غیرقابل اطمینان
این واقعیت که دادههای بزرگ ۱۰۰٪ دقیق نیستند غیرقابل انکار است. بنابراین باید کنترل قابلاطمینان بودن دادهها به طور مداوم انجام گیرد. بیگ دیتا نه تنها میتواند حاوی اطلاعات نادرست باشد بلکه ممکن است شامل دیتای کپی و متضاد نیز باشد.
چالش شماره ۵) حفرههای امنیتی بیگ دیتا
چالشهای امنیتی بیگ دیتا یک موضوع گسترده است. اغلب اوقات، در اتخاذ پروژههای بیگ دیتا امنیت فراموش میشود. فناوریهای بیگ دیتا تکامل مییابند، اما ویژگیهای امنیتی آنها هنوز مورد غفلت واقع میشوند.
راه حل: احتیاط در برابر چالشهای امنیتی احتمالی بیگ دیتا، از اولویتهای این حوزه است. این امر به ویژه در مرحله طراحی معماری راه حل شما بسیار مهم است، زیرا اگر از همان ابتدا امنیت دادههای بزرگ را در نظر نگیرید قطعا با مشکل مواجه خواهید شد.
از بیگ دیتا بیشتر بدانید: تفاوت بیگ دیتا و پردازش ابری (Big data vs Cloud computing)
چالش شماره ۶) روند دشوار تبدیل بیگ دیتا به بینشهای ارزشمند
جمعآوری بیگ دیتا، تمیز کردن آن، خوشه بندی، داده کاوی و تبدیل حجم عظیمی از دادهها به اطلاعات مفید پروسهای زمانبر، هزینهبر و البته تخصصی است که باید توسط متخصصان این حوزه انجام شود.
راه حل: برونسپاری بهترین راهحل این چالش است. امروزه شرکتهای زیادی در حوزه جمعآوری و استخراج بیگ دیتا، تحلیل و آنالیز و ارائه گزارشهای مختلف از آن فعال هستند بنابراین به صرفهتر است که از حضور چنین شرکتهایی بهره برد.
دیتاک راه حل چالشهای بیگ دیتای شرکت شما
دیتاک شرکت هوشمندسازی تحلیل دادهها، فعال در زمینه بیگ دیتای شبکههای اجتماعی اینستاگرام، تلگرام و توییتر، خبرگزاریها و روزنامههای آنلاین با سابقه زیادی که در این حوزه دارد به سازمانها و نهادهای بزرگی خدمات و سرویسهای دیتا ارائه میدهد. همچنین دیتاک با حضور متخصصان علم داده، مهندسان داده و تحللیلگران حرفهای دیتا هزینههای بیگ دیتای سازمان شما را به طور چشمگیری کاهش میدهد.
[box type=”shadow” align=”aligncenter” class=”” width=”700″]اگر علاقهمند به آشنایی با خدمات و محصولات دیتاک هستید و یا به مشاوره در حوزه بیگ دیتا نیاز دارید با کارشناسان ما تماس بگیرید.
[button color=”red” size=”big” link=”https://dataak.com/%d8%a7%d8%b1%d8%aa%d8%a8%d8%a7%d8%b7-%d8%a8%d8%a7-%d8%af%db%8c%d8%aa%d8%a7%da%a9/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]با کارشناسان دیتاک در تماس باشید[/button] [/box]
سخن نهایی
همانطور که گفته شد اگر راهحل بیگ دیتای شما دارای معماری مناسب و منظم و دقیق باشد، میتوانید بسیاری از چالشهای مورد بررسی را پیش بینی و بررسی کنید. این بدان معنی است که شرکتها باید رویکردی منظم نسبت به دادههای بزرگ اتخاذ کنند. علاوه بر آن، شرکتها باید:
- برای اطمینان از درک و پذیرش دادههای بزرگ، کارگاههایی را برای کارمندان برگزار کنند.
- فناوری را با دقت انتخاب کنند.
- میزان هزینهها را در نظر داشته باشند و برای مراحل بعدی برنامهریزی کنند.
- به یاد داشته باشند که دادهها ۱۰۰٪ دقیق نیستند و دائما کیفیت آن را مدیریت کنند.
- هرگز از امنیت دادههای بزرگ غافل نشوند.
اگر شرکت شما از این نکات پیروی کرده و راه حلهای مناسبی در مواجهه با چالش های یاد شده اتخاذ میکند، شانس مناسبی برای شکست دادن این چالشها و موانع دارد.