Hầu hết các tổ chức đang sử dụng dữ liệu lớn sai


Tạ Ðình Hợp
4 năm trước
Hữu ích 3 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 5804

Mặc dù trợ giúp về quản lý dữ liệu và sửa lỗi và tìm kiếm các vấn đề về hiệu năng truy vấn nhanh hơn được đảm bảo thông qua quy trình đúng , hầu hết các tổ chức ngày nay không biết gì về toàn bộ dữ liệu lớn và đang rất sai. Một số lượng lớn các công ty không quá quan tâm đến dữ liệu lớn, trong khi các công ty khác vẫn ở bên lề trong một thời gian dài chỉ để thất bại trong dữ liệu lớn. Rõ ràng, tất cả các cơn thịnh nộ ngày nay là dữ liệu lớn và rất nhiều tổ chức quan tâm đến việc đảm bảo dữ liệu của họ đã được đưa vào sử dụng. Sự cường điệu về dữ liệu lớn vẫn tiếp tục, nhưng hơn 92% các tổ chức vẫn không biết gì hoặc không muốn đầu tư vào nó. Một số đang có kế hoạch bắt đầu trong tương lai hoặc đơn giản là tránh đầu tư vào các dự án dữ liệu lớn hoàn toàn.

Tránh kháng chiến quản lý

Trong khi dữ liệu lớn nói với một công ty rất nhiều điều, có một sự kháng cự quản lý liên tục ngay từ khi bắt đầu. Ví dụ, người  ta đã tìm thấy khoảng 62% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cho biết họ tin vào ruột của họ trong khi 61% dựa vào cái nhìn sâu sắc trong thế giới thực của họ và không đưa ra suy nghĩ thứ hai cho các phân tích cứng trong khi đưa ra quyết định của họ.

Sử dụng sai

Hầu hết các tổ chức không hiểu hoặc tạo ra hầu hết các dữ liệu lớn vì họ đang chọn sai. Các công ty đang bắt đầu với các dự án rất tham vọng mà họ không thể giải quyết và duy trì hoặc cố gắng xử lý các vấn đề dữ liệu lớn thông qua các công nghệ dữ liệu điển hình thay vì các công cụ chuyên dụng như Apache Pig . Kết quả là thất bại ở một trong hai, điều không nên xảy ra.

Câu hỏi sai

Không còn nghi ngờ gì nữa, khoa học dữ liệu rất phức tạp vì nó có nghĩa là pha trộn kiến ​​thức miền đa dạng về lập trình, thống kê, toán học và kiến ​​thức ngành. Rất nhiều công ty ngày nay đang tuyển dụng các nhà khoa học dữ liệu được rút ra từ các ngành lập trình và toán học và các thiên tài trong các lĩnh vực này để tìm ra rằng họ thiếu thành phần kiến ​​thức miền quan trọng. Một cách để đối phó với điều này là sự nhất quán mà các nhà khoa học dữ liệu cần đến từ trong ngành.

Thiếu kỹ năng phù hợp

Trong khi điều này được liên kết chặt chẽ với việc đặt câu hỏi đúng hoặc sai, rất nhiều dự án dữ liệu lớn ngày nay đang thất bại hoặc bị đình trệ vì những người liên quan đang thể hiện sự thiếu sót về mặt kỹ năng. Rất nhiều cá nhân liên quan đến dữ liệu lớn có nguồn gốc từ CNTT nhưng họ không phải là những người được coi là có trình độ cao để đặt câu hỏi thích hợp xung quanh dữ liệu lớn.

Các sự cố không mong muốn bên ngoài Công nghệ dữ liệu lớn

Rõ ràng, phân tích dữ liệu chỉ là một trong những thành phần dự án dữ liệu lớn. Khả năng truy cập cũng như xử lý dữ liệu lớn là quan trọng nhất, nhưng nó dễ dàng bị cản trở thông qua một số điều như đào tạo nhân sự, tắc nghẽn mạng, trong số những thứ khác.

Bất đồng chiến lược

Ngày nay, rõ ràng là nơi có thành công trong các dự án dữ liệu lớn, các dự án không bị cô lập tại bất kỳ thời điểm nào mà trở thành một thành phần cốt lõi trong cách tổ chức sử dụng dữ liệu của mình. Các vấn đề có thể trở nên trầm trọng hơn nếu các nhóm đa dạng coi trọng các ưu tiên chiến lược hoặc đám mây rất nhiều trên dữ liệu lớn.

Tránh các vấn đề

Đôi khi dữ liệu lớn sẽ buộc chúng ta phải thiết kế một hành động nhất định hoặc thực hiện một lộ trình không mong muốn hoặc có lợi nhuận đến mức nó bị bỏ qua một cách có ý thức. Ví dụ, một công ty khai thác có thể từ chối thực hiện phân tích hiệu ứng khoáng sản của con người để tránh nghĩa vụ pháp lý sẽ xảy ra sau đó khi báo cáo các tác động bất lợi của khai thác và khoáng sản đối với người dân quanh một khu vực nhất định.

Về cơ bản, nó rất rõ ràng trong khi mọi tổ chức đều muốn tập trung vào dữ liệu lớn và tận dụng tối đa dữ liệu đó, mọi người liên tục chặn sự khởi đầu của nó.

Hữu ích 3 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 5804