Faktor Penghambat Data Paling Besar

Data besar adalah seni dan ilmu pengetahuan mengumpulkan kumpulan data besar (video tidak terstruktur, email, laporan sensor, catatan) melalui sumber konvensional dan digital untuk menentukan tren pasar dan mitra. Informasi ini diproses dan dianalisis oleh perusahaan untuk meningkatkan pengambilan keputusan mereka sehingga mereka dapat menghubungkan diri ke jalur yang benar yang membawa peluang maksimum dan risiko terbatas bagi organisasi mereka. Namun, satu realitas yang tidak menguntungkan adalah, big data memiliki banyak musuh. Data adalah jamak dari kata datum.

Interpretasi data besar yang dilakukan oleh para ahli adalah sesuatu seperti – sejumlah data yang sulit dikuratori, diproses, atau dianalisis melalui database relasional karena ukurannya yang berkembang (dibuat oleh Internet of Things (IoT) termasuk mesin yang dihasilkan dan proses transaksional ). Namun, pertanyaan yang melanda pikiran adalah mengapa data besar ini sangat sulit dikelola dan faktor apa yang bertindak sebagai penghalang pandang terhadap data bisnis penting ini?

Artikel ini akan menyoroti beberapa lawan data besar:

Infrastruktur TI: Teknologi memainkan peran utama dalam peningkatan ekonomi dunia. Namun, kadang-kadang, itu juga meletakkan tombol untuk hal-hal baik tertentu. Teknologi itu sendiri adalah salah satu masalah data besar – bagaimana? Sederhananya, ketidakcocokan arsitektur TI untuk mengintegrasikan elemen dan model data membuatnya menjadi masalah. Saat ini, masalah terbesar adalah meningkatnya varian tipe data dan sistem repositori yang membuat arsitektur TI menjaga data tetap mulus dan diperbarui sepanjang waktu. Arsitektur harus direncanakan dan dirancang sesuai untuk memenuhi kebenaran data dan tantangan silo data. Selain itu, itu adalah indikasi untuk menentukan redudansi data dan kesenjangan untuk membawa manajemen data yang tepat dan strategi tata kelola dalam operasi.

Para ilmuwan data yang tidak menyadari: Tidak dapat disangkal fakta bahwa big data telah membantu banyak organisasi dan individu untuk bergerak di tingkat atas; dan, sekarang orang-orang ini mulai menyebut diri mereka para ilmuwan data. Sayangnya, ini telah menciptakan kekacauan, di mana mereka mengambil kesimpulan sendiri dan menjelaskan anggapan mereka kepada orang lain. Ini adalah masalah besar, karena mereka menerapkan teknik statistik tanpa memahami fungsinya. Ingat, potensi data yang berkembang ini banyak sekali; dan, mereka yang membuat implementasi yang benar dapat memanfaatkan manfaatnya.

Kelangkaan Sumber Daya: Masalah lain yang bersekutu dengan data besar adalah kurangnya analis yang dapat menganalisis data; menarik kesimpulan yang benar, dan membantu bisnis dari semua ukuran untuk mengambil keputusan pragmatis atas dasar data. Penelitian menyatakan bahwa data besar dan analitik akan mengubah wajah perusahaan dalam beberapa tahun mendatang. Kurangnya profesional analisis data yang dapat menangani, menganalisis, dan menarik wawasan dari data ini. Itulah sebabnya banyak universitas telah selangkah lebih maju untuk menjalankan program analisis khusus. Diharapkan bahwa pendekatan ini secara bertahap akan menjembatani kesenjangan. Penting bahwa organisasi harus mencari bakat yang tepat (ahli analisis) yang dapat membantu mereka membuat kerangka analisis dan mengatasi berbagai tantangan bisnis secara cerdik.

Kecanduan Pendekatan Konvensional: Setiap bisnis mendorong untuk menemukan cara yang dapat membantu mereka berinovasi. Biasanya, mereka mempertimbangkan catatan dan strategi masa lalu mereka untuk memulai operasi masa depan mereka. Memang benar bahwa dengan memanfaatkan analytics, perusahaan dapat tumbuh besar dengan bantuan pengambilan keputusan strategis. Namun, masalah terbesar di sini adalah mengintegrasikan analisis ke pola pikir yang relevan yang berhati-hati untuk berubah dan puas dengan sistem warisan konvensional. Hingga, waktu pendekatan ini tidak akan berubah, adopsi analitik tidak dapat diadopsi sepenuhnya. Dalam hal ini, para pemimpin bisnis ke depan harus berupaya untuk mendorong perusahaan mereka untuk membuat keputusan berdasarkan analisis.

Segmentasi Data: Tantangan lain yang datang dengan data besar adalah – manajemennya. Setiap hari volume besar data dihasilkan, yang dirasakan oleh para profesional IT sulit untuk dikelola. Sederhananya, perusahaan memerintahkan profesional TI mereka untuk mencari di mana data mereka berada dan menentukan bagaimana itu dapat dimanfaatkan sebaik-baiknya. Masalah dengan para ahli IT adalah bahwa mereka tersesat di lubang hitam (jumlah data begitu tinggi sehingga mereka tidak tahu ke arah mana.). Kadang-kadang, data tidak diklasifikasikan dengan benar pada titik penciptaan, yang mengasumsikan, perusahaan tidak akan tahu untuk mengetahui ke arah mana mereka menuju (mencari penjualan, rincian pelanggan, dan profil).

Inilah alasan mengapa penting untuk mengklasifikasikan data menurut jenisnya sehingga hal yang tepat dapat dilakukan pada saat yang tepat. Sama pentingnya, menentukan data mana yang paling dibutuhkan dalam waktu dekat.