ความท้าทายด้านข้อมูลขนาดใหญ่ที่ควรเอาชนะ

บิ๊กดาต้าคืออะไร

ความสามารถของเครื่องจักรมีจำกัด ท่ามกลางข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพคือขนาดของข้อมูลที่สามารถประมวลผลได้ แม้ว่าเครื่องจักรในปัจจุบันจะสามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ แต่ขนาดข้อมูลที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณยังคงเป็นปัญหาใหญ่

ข้อมูลในวันนี้มีจำนวนมหาศาลและเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ เนื่องจากขนาดที่เพิ่มขึ้นนี้ วิธีการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงล้มเหลวอย่างมาก

เพื่อแก้ปัญหานี้ เราต้องการระบบหรือกระบวนการที่สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ได้ Big Data คือกระบวนการที่ใช้หน่วยประมวลผลขั้นสูงแบบเรียลไทม์และฮาร์ดแวร์ที่พร้อมใช้งานซึ่งสามารถจัดการข้อมูลขนาดยักษ์ได้อย่างง่ายดาย

ข้อมูลไม่ได้อยู่ในรูปแบบเดิมอีกต่อไป แม้ว่าข้อมูลในสมัยก่อนจะเป็นธุรกรรมเป็นหลัก แต่ปัจจุบันเป็นการผสมผสานระหว่างข้อมูลธุรกรรมและไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้ถูกรวบรวมแบบส่วนตัวแต่เปิดเผยต่อสาธารณะ

ข้อมูลประเภทนี้ส่งผลให้เกิดสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมดสำหรับศูนย์ข้อมูลทั้งภาครัฐและเอกชน เป็นผลให้มีความท้าทายมากมายสำหรับ Big Data ความท้าทายด้านข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ควรได้รับการจัดการเพื่อให้ได้คุณภาพและความถูกต้องของข้อมูล

ดูเพิ่มเติม : สิ่งที่อาจผิดพลาดได้ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่

ความท้าทายด้านข้อมูลขนาดใหญ่ที่ควรเอาชนะ?

บทความนี้กล่าวถึงความท้าทายที่ Big Data เผชิญเพื่อรักษาความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูล อ่านต่อเพื่อทราบว่าพวกเขาคืออะไร:

1. ปัญหาที่ Big Data เผชิญในการรวมข้อมูล:

เนื่องจากเป็นที่ทราบกันดีว่ากระบวนการ Big Data จัดการและรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล ข้อผิดพลาดใดๆ ในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด

เนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมโดยองค์กร Big Data ประสบปัญหามากมายในการรวมข้อมูล นอกจากนี้ยังเป็นเรื่องยากมากที่จะติดตามว่ากระบวนการผสานรวมมีประสิทธิภาพเพียงใด

สิ่งนี้ส่วนใหญ่เกิดขึ้นเนื่องจากการรับรู้ที่ผิดเกี่ยวกับวิธีการที่ข้อมูลควรได้รับการรวบรวม ตรวจสอบ จัดเก็บ และนำไปใช้ในที่สุด การรับรู้ที่ผิดพลาดเหล่านี้อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ดังนั้นจึงเป็นความท้าทายครั้งใหญ่ที่ควรได้รับการดูแล

2. ความซับซ้อนของข้อมูล:

จะเห็นว่าความซับซ้อนของข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณตามเวลา ด้วยเหตุนี้ ระบบบิ๊กดาต้าจึงควรมีความก้าวหน้าและแม่นยำยิ่งขึ้น และจะสำเร็จได้ก็ต่อเมื่อมีการพิจารณาข้อจำกัดและแง่มุมต่างๆ หลายประการ

ปัจจุบัน ข้อมูลดิบในแต่ละวันต้องผ่านหลายขั้นตอนและแหล่งที่มา เช่น การดำเนินงาน ผู้บริโภค และอื่นๆ อีกมากมาย ดังนั้น ความซับซ้อนของข้อมูลจึงเพิ่มขึ้นอย่างมากมาย สิ่งที่เพิ่มมากขึ้นคือประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลผ่านขั้นตอนและช่องทางต่างๆ

ความซับซ้อนของข้อมูลและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องทำให้ Big Data ประมวลผลได้ยากมาก

3. ความท้าทายของ Big Data ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล:

ในบรรดาความท้าทายของ Big Data ความท้าทายอีกอย่างคือความปลอดภัยของข้อมูล

ข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งนับไม่ถ้วนไม่สามารถเก็บไว้ได้ทุกที่ ข้อกำหนดสำคัญประการหนึ่งที่ต้องได้รับการดูแลคือความปลอดภัย องค์กรและผู้คนเริ่มใช้บริการคลาวด์เพื่อจัดเก็บข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่จัดเก็บบนคลาวด์สามารถเข้าถึงได้ง่าย

แม้ว่าบริการคลาวด์จะเป็นตัวเลือกที่ง่ายในการจัดเก็บข้อมูล แต่ก็ยังไม่ปลอดภัย

ปัญหาทั้งหมดนี้สามารถหลีกเลี่ยงได้หากมีมาตรการในระดับประถมศึกษา

หากบิ๊กดาต้าเอาชนะมันได้ การประมวลผลและการรวมข้อมูลทั้งหมดจะราบรื่น

4. ค่าข้อมูล:

ปรัชญาเก่าของวิธีการจัดเก็บข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลง ขอขอบคุณข้อมูลทั้งหมดด้วยค่า ปัจจุบัน ประเภทของข้อมูลที่เกี่ยวข้องมีความสำคัญต่อองค์กรและด้วยเหตุนี้จึงมีประโยชน์เพิ่มขึ้น

The current scenario requires data to be stored for longer time periods and should also be easily addressable.

This accurate and long-term data proves beneficial to analyze data and produce the desired result.

Big Data Challenges:Problems Will Persist:

While there are so many challenges that Big Data face, organizations and businesses need to find a way that can make the process of locating, extracting, arranging and then storing it easy.

With such a massive amount of data, Big Data challenges don’t seem to resolve soon.