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Quali sono alcune delle cose chiave che causano il fallimento dei progetti di big data?
UN:Si inizia principalmente con aspettative non realistiche e con le persone sbagliate che fanno il lavoro. I big data non sono un'estensione o l'estensione logica del data warehousing. È molto più complesso. Ciò crea spesso un divario di capacità nelle aziende il cui team di big data è composto da amministratori di database. Questo è il motivo per cui un ingegnere di dati o scienziato di dati spesso vale il loro salario più elevato. L'aggiunta di big data al set di abilità di una persona non è facile e potrebbe non essere possibile per tutti. I data engineer e i data scientist dispongono già delle competenze. Inoltre, anche per coloro che sono in grado di apprendere queste abilità, ci vogliono tempo e risorse, il che rallenta lo slancio su molti progetti.
