Sự phát triển vượt bậc của Big Data đem lại nhiều cơ hội cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng đối diện với không ít những khó khăn trong quá trình xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ.
Vậy những khó khăn khi sử dụng Big Data là gì? Cùng DATACENTERS điểm qua 6 khó khăn chung hiện nay nhé!
Top 6 khó khăn khi sử dụng Big Data
1. Thách thức trong việc kiểm soát chất lượng dữ liệu
Big Data là một công nghệ quan trọng đối với các doanh nghiệp, nhưng sử dụng nó cũng tạo ra nhiều khó khăn cho doanh nghiệp. Một trong những vấn đề lớn nhất là việc kiểm soát chất lượng dữ liệu. Dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc sai số có thể gây ra kết quả sai lệch và dẫn đến những quyết định sai. Do đó, kiểm soát chất lượng dữ liệu là một trong những vấn đề cần phải giải quyết.
2. Đòi hỏi thay đổi văn hóa doanh nghiệp
Đòi hỏi thay đổi văn hóa doanh nghiệp là một trong những vấn đề khác khi sử dụng Big Data. Để sử dụng Big Data, doanh nghiệp cần phải tạo ra một văn hóa mới về cách quản lý dữ liệu và cách sử dụng dữ liệu để đạt được mục tiêu của họ.
Điều này có thể gây ra sự khó chịu cho những người chưa quen với công nghệ mới này. Khó khăn này dễ thấy trong thực tiễn, khi nhân viên đã quen với lối làm việc truyền thống, việc thích ứng cần cả quá trình dài. Ví dụ: Trong cuộc khảo sát thực tế của New Vantage đã chỉ ra rằng, chỉ có 32,4% doanh nghiệp thành công trong việc thay đổi văn hóa doanh nghiệp theo hướng hiện đại mới.
Khó khăn khi sử dụng Big Data: Đòi hỏi thay đổi văn hóa doanh nghiệp
3. Thiếu chuyên gia công nghệ gây cản trở trong việc ứng dụng Big Data Industry 4.0
Công nghệ 4.0 phát triển, sự can thiệp của máy móc, các thiết bị tự động hóa càng nhiều. Thế nhưng, nếu không có con người vận hành và quản lý, tất cả vật dụng hiện đại đến đâu cũng khó có thể hoạt động và đem lại hiệu quả tốt nhất. Đối với Big Data cũng vậy.
Việc thuê chuyên gia công nghệ để vận hành Big Data mất nhiều thời gian và chi phí đầu tự cao. Xử lý toàn bộ Big Data trước đó của doanh nghiệp là vấn đề không hề dễ đối với bất kỳ chuyên gia nào. Đặc biệt, chính sự thiếu hụt nhân lực chuyên môn đã tạo ra thách thức trong việc ứng dụng Big Data.
4. Rủi ro an ninh mạng
Một trong những khó khăn chính khi sử dụng Big Data là bảo mật và rủi ro an ninh mạng. Khi lưu trữ và xử lý lượng lớn dữ liệu, cần phải đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ chặt chẽ khỏi truy cập trái phép hoặc tấn công mạng. Nếu không, dữ liệu có thể bị rò rỉ hoặc sử dụng cho mục đích xấu.
Rủi ro an ninh mạng khi dùng Big Data
Big Data cần được quản lý chặt chẽ bằng cách sử dụng các giải pháp bảo mật phù hợp và cập nhật. Điều này bao gồm việc mã hóa dữ liệu, sử dụng tường lửa và bảo vệ mạng, xác thực người dùng và giám sát hoạt động hệ thống.
5. Big data 4.0 liên tục thay đổi
Big Data 4.0 đang là một xu thế đang gây ảnh hưởng mạnh mẽ đến các lĩnh vực kinh doanh, nhưng việc sử dụng Big Data cũng đối mặt với nhiều khó khăn. Một trong những khó khăn chính là tính liên tục của việc thay đổi của Big Data. Nó tạo ra sự khó khăn cho doanh nghiệp khi họ cần phải dựa vào dữ liệu mới nhất để đưa ra quyết định hoặc cải thiện hoạt động. Do đó, doanh nghiệp cần phải cập nhật liên tục về các xu thế mới của Big Data để có thể tận dụng hết các tiện ích của nó.
6. Khó tích hợp các hệ thống kế thừa
Trước khi vận hành Big Data, doanh nghiệp cần tiến hành tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau lên hệ thống. Thế nhưng, đại đa số doanh nghiệp có thể đã lưu trữ dữ liệu trên nhiều ứng dụng hoặc phần mềm khác nhau qua nhiều năm.
Bài toán đặt ra là làm thế nào để quy hoạch dữ liệu lại về một nơi lưu trữ? Doanh nghiệp cần nhiều thời gian và bổ sung nhân lực để giải quyết bài toán trên. Ngoài ra, các điều kiện chế tài của chính phủ cũng là rào cản thứ ba đối với việc xử lý dữ liệu
Rào cản của Big Data là khó tích hợp các hệ thống kế thừa
Big Data đem lại nhiều giá trị với nhiều doanh nghiệp, nhưng nếu không sử dụng đúng cách, có thể gặp nhiều khó khăn. Chất lượng dữ liệu là một trong những thách thức mà doanh nghiệp phải đối mặt khi sử dụng Big Data. Do đó, doanh nghiệp phải tập trung vào việc xử lý dữ liệu, đảm bảo tính minh bạch và quản lý dữ liệu có logic.