Các yếu tố ức chế dữ liệu lớn hàng đầu

Các yếu tố ức chế dữ liệu lớn hàng đầu
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Dữ liệu lớn là nghệ thuật và khoa học thu thập các tập dữ liệu lớn (video phi cấu trúc, email, báo cáo cảm biến, nhật ký) thông qua các nguồn thông thường và kỹ thuật số để xác định xu hướng thị trường và đối tác. Thông tin này được các công ty xử lý và phân tích để cải thiện quá trình ra quyết định của họ để họ có thể tự đi đúng hướng mang lại cơ hội tối đa và hạn chế rủi ro cho tổ chức của họ. Tuy nhiên, một thực tế đáng tiếc là dữ liệu lớn có rất nhiều kẻ thù. Dữ liệu là số nhiều của từ datum.

Việc giải thích dữ liệu lớn được thực hiện bởi các chuyên gia giống như – một lượng dữ liệu khó được quản lý, xử lý hoặc phân tích thông qua cơ sở dữ liệu quan hệ do kích thước đang phát triển của nó (được tạo bởi Internet of Things (IoT) bao gồm các quy trình giao dịch và máy tạo ). Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là tại sao dữ liệu lớn này lại khó quản lý đến vậy và yếu tố nào đang đóng vai trò là rào cản đối với dữ liệu thiết yếu cho doanh nghiệp này?

Bài viết này sẽ nêu bật một số đối thủ của dữ liệu lớn:

Hạ tầng CNTT: Công nghệ đóng vai trò chính trong sự phát triển của nền kinh tế thế giới. Tuy nhiên, đôi khi, nó cũng ảnh hưởng đến một số điều tốt đẹp. Bản thân công nghệ là một trong những vấn đề về dữ liệu lớn – bằng cách nào? Nói một cách đơn giản, sự kém cỏi của kiến ​​trúc CNTT trong việc tích hợp các yếu tố và mô hình dữ liệu khiến nó trở thành một vấn đề. Ngày nay, vấn đề lớn nhất là các biến thể ngày càng tăng của các loại dữ liệu và hệ thống kho lưu trữ tạo nên kiến ​​trúc CNTT để giữ cho dữ liệu liền mạch và được cập nhật suốt ngày đêm. Kiến trúc nên được lên kế hoạch và thiết kế phù hợp để đáp ứng các thách thức về tính xác thực của dữ liệu và silo dữ liệu. Ngoài ra, việc xác định dư thừa và lỗ hổng dữ liệu là điều không thể thiếu để đưa ra các chiến lược quản trị và quản lý dữ liệu phù hợp trong hoạt động.

Các nhà khoa học dữ liệu không biết: Không thể phủ nhận một thực tế là dữ liệu lớn đã giúp nhiều tổ chức, cá nhân chuyển tuyến trên; và bây giờ những người này bắt đầu tự gọi mình là nhà khoa học dữ liệu. Thật không may, điều này đã tạo ra một mớ hỗn độn, nơi họ đang rút ra những kết luận của riêng mình và giải thích những giả định của họ cho những người khác. Đây là một vấn đề lớn, vì họ áp dụng các kỹ thuật thống kê mà không hiểu chức năng của nó. Hãy nhớ rằng, tiềm năng của dữ liệu đang phát triển này là vô số; và, những người thực hiện đúng có thể tận dụng lợi ích của nó.

Sự khan hiếm tài nguyên: Một vấn đề khác liên quan đến dữ liệu lớn là thiếu các nhà phân tích có thể phân tích dữ liệu; đưa ra kết luận đúng đắn và giúp các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô đưa ra quyết định thực tế trên cơ sở dữ liệu. Nghiên cứu nói rằng dữ liệu lớn và phân tích sẽ thay đổi bộ mặt của các công ty trong vài năm tới. Thiếu các chuyên gia phân tích dữ liệu có thể xử lý, phân tích và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu này. Đó là lý do tại sao nhiều trường đại học đã đi trước một bước để tổ chức các khóa học phân tích chuyên ngành. Người ta hy vọng rằng cách tiếp cận này sẽ dần thu hẹp khoảng cách. Điều quan trọng là các tổ chức nên tìm kiếm những tài năng phù hợp (chuyên gia phân tích) có thể giúp họ vẽ ra khung phân tích và giải quyết các thách thức kinh doanh khác nhau một cách sắc sảo.

Nghiện phương pháp tiếp cận thông thường: Mọi doanh nghiệp đều cố gắng tìm ra những cách có thể giúp họ đổi mới. Thông thường, họ xem xét các hồ sơ và chiến lược trong quá khứ để bắt đầu các hoạt động trong tương lai. Đúng là bằng cách tận dụng phân tích, các công ty có thể phát triển lớn mạnh với sự trợ giúp của việc ra quyết định chiến lược. Tuy nhiên, vấn đề lớn nhất ở đây là tích hợp phân tích vào một tư duy miễn cưỡng, thận trọng thay đổi và tự mãn với các hệ thống cũ truyền thống. Cho đến khi cách tiếp cận này không thay đổi, việc áp dụng phân tích không thể được áp dụng hoàn toàn. Về vấn đề này, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp hướng tới tương lai nên nỗ lực khuyến khích công ty của họ đưa ra các quyết định dựa trên phân tích.

Phân đoạn dữ liệu: Một thách thức khác đi kèm với dữ liệu lớn là – quản lý của nó. Mỗi ngày, khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra, điều mà các chuyên gia CNTT cảm thấy khó quản lý. Nói một cách đơn giản, các công ty yêu cầu các chuyên gia CNTT của họ xác định vị trí dữ liệu của họ nằm ở đâu và xác định cách sử dụng dữ liệu đó một cách tốt nhất. Vấn đề với các chuyên gia CNTT là họ bị lạc trong lỗ đen (lượng dữ liệu quá nhiều khiến họ không biết phải đi theo hướng nào.). Đôi khi, dữ liệu không được phân loại chính xác tại thời điểm tạo, điều này có nghĩa là các công ty sẽ không biết họ đang hướng tới con đường nào (tìm kiếm doanh số, thông tin chi tiết về khách hàng và hồ sơ).

Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải phân loại dữ liệu theo loại của nó để có thể thực hiện đúng việc vào đúng thời điểm. Tương tự, điều cần thiết là xác định dữ liệu nào sẽ cần thiết nhất trong tương lai gần.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan