Principales factores inhibidores de Big Data

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Large data es el arte y la ciencia de recopilar grandes conjuntos de datos (movie no estructurado, correos electrónicos, informes de sensores, registros) a través de fuentes convencionales y digitales para determinar las tendencias del mercado y los socios. Esta información es procesada y analizada por las empresas para mejorar su toma de decisiones para que puedan engancharse al camino correcto que traiga máximas oportunidades y riesgos limitados para su organización. Sin embargo, una realidad desafortunada es que los grandes datos tienen muchos enemigos. Datos es plural de la palabra dato.

La interpretación de massive facts realizada por expertos es algo así como: una cantidad de datos que es difícil de seleccionar, procesar o analizar a través de una foundation de datos relacional debido a su creciente tamaño (creado por Internet de las cosas (IoT), incluidos los procesos transaccionales y generados por máquinas). ). Sin embargo, la pregunta que surge es por qué estos grandes datos son tan difíciles de administrar y qué factores actúan como un obstáculo para estos datos esenciales para el negocio.

Este artículo destacará algunos de los oponentes de los grandes datos:

Esa infraestructura: La tecnología juega el papel principal en el aumento de la economía mundial. Sin embargo, a veces, también le puso un pomo a ciertas cosas buenas. La tecnología en sí es uno de los grandes problemas de datos, ¿cómo? En pocas palabras, la incompetencia de la arquitectura de TI para integrar elementos y modelos de datos lo convierte en un problema. Hoy en día, el mayor problema son las variantes cada vez mayores de tipos de datos y sistemas de repositorio que hacen que la arquitectura de TI mantenga los datos sin problemas y actualizados las 24 horas. La arquitectura debe planificarse y diseñarse en consecuencia para cumplir con los desafíos de la veracidad de los datos y los silos de datos. Además, es indispensable determinar las redundancias y brechas de datos para llevar estrategias correctas de gestión y gobierno de datos en las operaciones.

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Científicos de datos inconscientes: No se puede negar el hecho de que los grandes datos ha ayudado a muchas organizaciones e individuos a pasar al nivel excellent y ahora estas personas han comenzado a llamarse científicos de datos. Desafortunadamente, esto ha creado un lío, donde están sacando sus propias conclusiones y explicando sus suposiciones a los demás. Este es un gran problema, ya que aplican técnicas estadísticas sin entender su funcionalidad. Recuerde, el potencial de estos datos en evolución es incontable y aquellos que hacen implementaciones correctas pueden aprovechar sus beneficios.

Escasez de recursos: El otro problema relacionado con el large data es la falta de analistas que puedan analizar los datos sacar conclusiones correctas y ayudar a empresas de todos los tamaños a tomar decisiones pragmáticas sobre la foundation de datos. La investigación indica que los grandes datos y el análisis cambiarán la cara de las empresas en los próximos años. Hay una falta de profesionales de análisis de datos que puedan manejar, analizar y extraer información de estos datos. Es por eso que muchas universidades han dado un paso adelante para ofrecer cursos de análisis especializados. Se espera que este enfoque cierre gradualmente la brecha. Es importante que las organizaciones busquen los talentos adecuados (expertos en análisis) que puedan ayudarlos a diseñar un marco de análisis y abordar varios desafíos comerciales de manera astuta.

Adicción al enfoque convencional: Todas las empresas se esfuerzan por encontrar formas que puedan ayudarlas a innovar. Por lo general, consideran sus registros y estrategias pasadas para iniciar sus operaciones futuras. Es cierto que al aprovechar la analítica, las empresas pueden crecer con la ayuda de la toma de decisiones estratégicas. Sin embargo, el mayor problema aquí es integrar el análisis a una mentalidad renuente que es cautelosa ante el cambio y se complace con los sistemas heredados convencionales. Hasta el momento en que este enfoque no cambie, la adopción de análisis no se puede adoptar por completo. En este sentido, los líderes empresariales con visión de futuro deben esforzarse para alentar a su empresa a tomar decisiones basadas en análisis.

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Segmentación de datos: Otro desafío que viene con Significant Info es su gestión. Todos los días se genera un gran volumen de datos, que los profesionales de TI sienten que es difícil de administrar. En pocas palabras, las empresas ordenan a sus profesionales de TI que localicen dónde residen sus datos y determinen cómo se pueden utilizar mejor. El problema con los expertos en TI es que se pierden en el agujero negro (la cantidad de datos es tan alta que no saben en qué dirección dirigirse). A veces, los datos no se clasifican correctamente en el punto de creación, lo que implica que las empresas no tendrán strategy de hacia dónde se dirigen (buscando ventas, detalles de clientes y perfiles).

Esta es la razón por la cual es importante clasificar los datos según sus tipos para que se puedan hacer las cosas correctas en el momento correcto. Igualmente, es basic determinar qué datos serán más necesarios en un futuro próximo.

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