什么是大数据?
大数据是一个术语，用于描述企业中经常以各种形式存在并来自几个来源的巨大且快速扩展的数据量，换句话说，它是广阔、多样和分散的。大数据对几乎每个行业的公司如何决策、创造产品和管理运营产生了巨大影响。大数据管理面临的主要障碍与组织、技术和运营限制有关，例如缺乏基础设施或熟练人员。让我们将这些障碍解构为可管理、易于理解的问题，并提供具体的解决方案。
大数据管理中的问题及其解决方案
1.数量不断增加
挑战：大数据真正体现了它的名字的内涵，企业正坐拥数TB的数据，这些数据正在不断扩大，如果处理不当，可能很快就会失控。企业错失了从其数据资产中获得价值的机会，因为在缺乏足够的设计、处理能力和基础设施的情况下，他们无法跟上这种扩张的速度。
解决方案：利用存储和管理技术处理不断增长的数据量和与大数据管理相关的问题。确保你的决策与你的组织要求和业务目标保持一致，无论你采用云、内部托管还是混合战略。构建工具和可扩展的体系结构，在不牺牲其完整性的情况下适应不断增长的数据量。
2.数据质量不佳
挑战：仅在美国每年就花费超过3万亿美元的大数据中的主要问题之一是质量差。那么，问题到底是什么呢?不一致、过时、丢失、错误、难以辨认和重复的数据可能会降低整个集合的质量，即使是很小的错误和不一致也可能引发严重的大数据问题。因此，监控其质量至关重要，如果不这样做，可能弊大于利，错误、低效和误导性见解是由糟糕的数据质量引起的，它们最终会给企业带来成本。
解决方案：建立内部处理数据的方法同时聘用合适的人员是确保良好数据质量的第一步。应进行适当的数据治理，采用决定访问控制和数据管理的工具和协议。利用当前许多可用的数据管理技术，建立高效的程序，以各种方式清理、筛选、排序、丰富和管理数据。
3.数据来源多，集成难度大
挑战：显然，数据越多越好。但是，在你知道如何为协作分析汇编信息之前，更多的数据通常不会转化为更大的价值。事实上，找到或创建能够带来洞察力的接触点以及整合数据是大数据计划面临的两个最困难的问题。
解决方案：清点库存以确定你的数据来自哪里，以及集成这些数据以进行协作分析是否有意义。使用数据集成技术链接来自多个来源的数据，包括数据库、文件、应用程序和数据仓库，并为大数据分析做好准备。你可以使用像Precision或Qlik这样的产品，它们是专业的数据集成解决方案，或者你可以使用Microsoft、SAP、Oracle或你公司当前使用的其他技术。
4.项目和基础设施费用增加
挑战：据50%的美国高管和39%的欧洲高管称，阻碍高管将数据货币化的主要障碍之一是有限的IT预算。实施大数据的成本很高，其中包括大量的初始投资，这些投资不能立即收回，因此必须谨慎准备。此外，基础设施随着数据量的增加而迅速扩展。忽略你的财产以及在某个时间维护它们的费用可能会变得过于简单和盲目，同时使成本不断增加。
解决方案：通过定期监控你的基础设施，大数据可能会帮助你解决大多数不断增加的成本问题。在构建数据处理管道时，尽早开始考虑费用，选择负担得起的工具，以符合你的财务要求。好的DevOps和DataOps方法有助于平衡可伸缩性成本，找到节约成本的可能性，并监控用于数据管理和存储的服务和资源。
5.洞察时间缓慢
挑战：“洞察时间”一词描述的是在数据变得过时和不可用之前，你多久可以从数据中得出结论。由低效的数据管理技术和繁琐的数据管道引起的大数据的问题之一是洞察问题的时间很慢。在某些业务场景中，此指标比其他指标更重要。
解决方案：在处理物联网和大数据项目时，如果自动化和远程控制在很大程度上依赖低延迟，你应该考虑利用边缘计算提供尽可能接近实际行动的分析。对实时数据的快速响应将成为可能，并将减少洞察的时间。
你不应该拘泥于僵化的数据方法。在创建和构建数据管道时，采取灵活的方法并进行定期检查，以确定效率是否理想。为了更快地提供和传播见解，可以利用大数据可视化工具和方法以及AI技术。
