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7 principales desafíos de análisis de Big Data que enfrentan las empresas

BIG DATA

Redactado por Mónica Angeles

Publicado el 06/05/2019

Te sorprendería saber que la cantidad de datos que producen las grandesempresas está creciendo enormemente a una tasa de 40 a 60% por año.

El simple almacenamiento de esta cantidad voluminosa de datos no seráproductivo para su negocio.

Los desafíos del Big Data Analytics queenfrentan las empresas hoy en día

En este mundo digitalizado, estamos produciendo una gran cantidad dedatos en cada minuto.

La cantidad de datos producidos en cada minuto hace que sea difícilalmacenarlos, utilizarlos y analizarlos.

Incluso las grandes empresas están luchando para descubrir las formas dehacer que esta enorme cantidad de datos sea útil.

Hoy en día, la cantidad de datos producidos por las grandes empresas comerciales está creciendo, como se mencionó anteriormente, a una tasa de 40 a 60% por año.

El simple hecho de almacenar esta enorme cantidad de datos no será tanútil, y esta es la razón por la que las organizaciones buscan opciones comolagos de datos y herramientas de análisis de Big Data que pueden ayudarles amanejar Big Data en gran medida.

Ahora, echemos un vistazo rápido a algunos de los desafíos que enfrenta el análisis de Big Data:

1. Necesidad de sincronización entrefuentes de datos dispares

A medida que los conjuntos de datos se vuelven más grandes y másdiversos, existe un gran desafío para incorporarlos en una plataformaanalítica.

Si esto se pasa por alto, creará brechas y dará lugar a mensajes e ideaserróneos.

2. Escasez de profesionales que entiendenel análisis de Big Data

El análisis de los datos es importante para que esta voluminosa cantidadde datos que se producen en cada minuto sean útiles.

Con el aumento exponencial de los datos, se ha creado en el mercado una gran demanda de científicos de big data y analistas de Big Data.

Es importante que las organizaciones empresariales contraten a uncientífico de datos con habilidades que varían, ya que el trabajo de uncientífico de datos es multidisciplinario.

Otro desafío importante que enfrentan las empresas es la escasez deprofesionales que entienden el análisis de Big Data.

Hay una gran escasez de científicos de datos en comparación con la enorme cantidad de datos que se producen.

3. Obtener información significativamediante el uso de análisis de Big Data

Es imperativo que las organizaciones empresariales obtengan información importante del análisis de Big Data, y también es importante que solo el departamento relevante tenga acceso a esta información.

Un gran desafío que enfrentan las empresas en el análisis de Big Data esreparar esta amplia brecha de una manera efectiva.

4. Obtención de datos voluminosos en laplataforma de Big Data

No es sorprendente que los datos estén creciendo con cada día que pasa.

Esto simplemente indica que las organizaciones empresariales necesitanmanejar una gran cantidad de datos diariamente.

La cantidad y variedad de datos disponibles en estos días pueden abrumar a cualquier ingeniero de datos y es por eso que se considera vital hacer que la accesibilidad de los datos sea fácil y conveniente para los propietarios y gerentes de marcas.

5. Incertidumbre del panorama de la gestión de datos

Con el auge de Big Data, nuevas tecnologías y empresas se desarrollancada día.

Sin embargo, un gran desafío al que se enfrentan las empresas en elanálisis de Big Data es descubrir qué tecnología será la más adecuada paraellos sin la introducción de nuevos problemas y riesgos potenciales.

6. Almacenamiento de datos y calidad

Las organizaciones empresariales están creciendo a un ritmo rápido.

Con el tremendo crecimiento de las empresas y grandes organizacionesempresariales, aumenta la cantidad de datos producidos.

El almacenamiento de esta enorme cantidad de datos se está convirtiendoen un verdadero desafío para todos.

Las opciones populares de almacenamiento de datos, como lagos /almacenes de datos, se utilizan comúnmente para recopilar y almacenar grandescantidades de datos no estructurados y estructurados en su formato nativo.

El problema real surge cuando un lago / almacén de datos intentacombinar datos no estructurados e inconsistentes de diversas fuentes, encuentraerrores.

Los datos faltantes, los datos inconsistentes, los conflictos lógicos ylos datos duplicados dan como resultado desafíos en la calidad de los datos.

7. Seguridad y privacidad de los datos

Una vez que las empresas comerciales descubren cómo usar Big Data, lesofrece una amplia gama de posibilidades y oportunidades.

Sin embargo, también implica los riesgos potenciales asociados con Big Datacuando se trata de la privacidad y la seguridad de los datos.

Las herramientas de Big Data utilizadas para el análisis y elalmacenamiento utilizan fuentes de datos dispares.

Esto eventualmente lleva a un alto riesgo de exposición de los datos,haciéndolos vulnerables.

Por lo tanto, el aumento de una gran cantidad de datos aumenta laprivacidad y las preocupaciones de seguridad.

Para superar estos desafíos de Big Data en las empresas y grandes organizaciones, los propietarios y gerentes de negocios deben organizar un programa de capacitación corporativa en Big Data.

foto de Mónica Angeles

Mónica Angeles

Licenciada en Comunicación Social de la Universidad San Martín de Porres (USMP) con más de 10 años de experiencia, actualmente me desempeño como UX Content Strategist.

Diplomada en Community Manager y Social Media Management. Trabajo como gestora de contenido y estrategias digitales con marcas reconocidas del rubro cosmético, automotriz, hotelero y supermercados. Docente en diferentes centros de estudios superiores, destacando Toulouse Lautrec.


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Una respuesta a “7 principales desafíos de análisis de Big Data que enfrentan las empresas”

  1. […] Esto equivale a una gran cantidad de datos que pueden ser desestructurados y estructurados, mientras que la velocidad se refiere a la velocidad de procesamiento de datos y la veracidad gobierna su incertidumbre. […]

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