Dữ liệu lớn là gì?
Khả năng của máy móc còn hạn chế. Trong số những hạn chế về hiệu suất của chúng, là kích thước dữ liệu mà chúng có thể xử lý. Mặc dù máy móc ngày nay có khả năng xử lý dữ liệu có kích thước lớn, nhưng sự gia tăng theo cấp số nhân của kích thước dữ liệu vẫn là một vấn đề lớn.
Dữ liệu trong ngày hôm nay là khổng lồ và đang tăng theo cấp số nhân. Do sự gia tăng về kích thước này, các phương pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu truyền thống đã thất bại nặng nề.
Để khắc phục vấn đề này, chúng ta cần một hệ thống hoặc quy trình có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này. Dữ liệu lớn là quy trình sử dụng các đơn vị xử lý nâng cao theo thời gian thực và phần cứng sẵn có có thể dễ dàng xử lý dữ liệu khổng lồ.
Dữ liệu không còn ở dạng giống như trước đây. Mặc dù dữ liệu trước đây chủ yếu là dữ liệu giao dịch, nhưng giờ đây nó là sự pha trộn giữa dữ liệu giao dịch và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc này được thu thập riêng tư nhưng có sẵn công khai.
Loại dữ liệu này đã dẫn đến một kiến trúc hoàn toàn mới cho cả trung tâm dữ liệu công cộng và tư nhân. Do đó, có rất nhiều thách thức đối với Dữ liệu lớn. Những thách thức về Dữ liệu lớn này cần được chinh phục để cung cấp chất lượng và độ chính xác của dữ liệu.
Xem thêm : Dữ liệu lớn có thể gặp vấn đề gì?
Những thách thức về dữ liệu lớn cần được chinh phục?
Bài viết này là tất cả về những thách thức mà Dữ liệu lớn sẽ phải đối mặt để duy trì độ chính xác và chất lượng của dữ liệu. Tiếp tục đọc để biết chúng là gì:
1. Vấn đề mà Dữ liệu lớn gặp phải trong tích hợp dữ liệu:
Vì quy trình Dữ liệu lớn được biết là quản lý và tích hợp lượng dữ liệu khổng lồ nên bất kỳ lỗi nào trong việc thu thập và xử lý dữ liệu đều có thể dẫn đến kết quả sai.
Do dữ liệu khổng lồ được thu thập bởi các tổ chức, Big Data phải đối mặt với rất nhiều vấn đề trong việc tích hợp dữ liệu. Cũng rất khó theo dõi mức độ hiệu quả của quá trình tích hợp.
Điều này chủ yếu xảy ra do nhận thức sai lầm liên quan đến cách thức thu thập, xác minh, lưu trữ và cuối cùng là sử dụng dữ liệu. Những nhận thức sai lầm này có thể dẫn đến kết quả không chính xác và do đó là một thách thức lớn cần được quan tâm.
2. Độ phức tạp của dữ liệu:
Người ta thấy rằng độ phức tạp của dữ liệu đang tăng theo cấp số nhân theo thời gian. Do đó, hệ thống Dữ liệu lớn phải tiên tiến và chính xác hơn, và điều này chỉ có thể đạt được khi một số hạn chế và khía cạnh được xem xét.
Giờ đây, dữ liệu thô của một ngày trải qua nhiều giai đoạn và nhiều nguồn như hoạt động, người tiêu dùng, v.v. Do đó, độ phức tạp của dữ liệu đã tăng lên nhiều lần. Điều bổ sung nữa là loại công nghệ được sử dụng để xử lý dữ liệu qua các giai đoạn và kênh khác nhau.
Độ phức tạp của dữ liệu và các công nghệ liên quan khiến Dữ liệu lớn rất khó xử lý dữ liệu đó.
3. Những thách thức mà Dữ liệu lớn phải đối mặt trong việc cung cấp bảo mật dữ liệu:
Trong số các thách thức về Dữ liệu lớn, một thách thức khác là Bảo mật dữ liệu.
Dữ liệu được thu thập từ vô số nguồn không thể được lưu trữ ở bất cứ đâu. Một yêu cầu chính cần được quan tâm là bảo mật. Các tổ chức và mọi người đã bắt đầu sử dụng dịch vụ đám mây để lưu trữ dữ liệu vì dữ liệu được lưu trữ trên đám mây có thể dễ dàng truy cập.
Mặc dù các dịch vụ đám mây là một lựa chọn dễ dàng để lưu trữ dữ liệu, nhưng nó vẫn không an toàn.
Tất cả những vấn đề này có thể tránh được nếu có các biện pháp được thực hiện ở cấp tiểu học.
Nếu Big Data chinh phục được nó, toàn bộ quá trình xử lý và tích hợp dữ liệu sẽ trở nên suôn sẻ.
4. Giá trị dữ liệu:
Các triết lý cũ hơn về cách lưu trữ dữ liệu đã được thay đổi. Tất cả là nhờ giá trị dữ liệu. Hiện tại, loại dữ liệu liên quan rất quan trọng đối với các tổ chức và do đó, tính hữu dụng của nó đã tăng lên.
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.