Les défis du Big Data

Aucune organisation ne peut fonctionner sans données ces jours-ci. Avec d’énormes quantités de données générées chaque seconde à partir des transactions commerciales, des chiffres des ventes, des journaux clients et des parties prenantes, les données sont le carburant qui motive les entreprises. Toutes ces données sont empilées dans un énorme ensemble de données appelé Big Data.

Ces données doivent être analysées pour améliorer la prise de décisions. Mais les entreprises rencontrent des défis liés au Big Data. Il s’agit notamment de la qualité des données, du stockage, du manque de professionnels de la science des données, de la validation des données et de l’accumulation de données provenant de différentes sources.

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Nous examinerons de plus près ces défis et les moyens de les surmonter.

Défis du Big Data

De nombreuses entreprises sont bloquées au stade initial de leurs projets Big Data. C’est parce qu’ils ne sont pas conscients des défis du Big Data et ne sont pas équipés pour relever ces défis.

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Comprenons-les un par un —

1. Manque de bonne compréhension du Big Data

Les entreprises échouent dans leurs initiatives Big Data en raison d’une compréhension insuffisante. Les employés peuvent ne pas savoir quelles sont les données, leur stockage, leur traitement, leur importance et leurs sources. Les professionnels des données savent peut-être ce qui se passe, mais d’autres peuvent ne pas avoir une image claire.

Par exemple, si les employés ne comprennent pas l’importance du stockage des données, ils risquent de ne pas conserver la sauvegarde des données sensibles. Ils peuvent ne pas utiliser correctement les bases de données pour le stockage. Par conséquent, lorsque ces données importantes sont requises, elles ne peuvent pas être récupérées facilement.

Solution

Des ateliers et des séminaires Big Data doivent être organisés dans les entreprises pour tous. Des programmes de formation de base doivent être organisés pour tous les employés qui traitent régulièrement les données et font partie des projets Big Data. Une compréhension de base des concepts de données doit être inculquée par tous les niveaux de l’organisation.

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2. Croissance des données

questions L’ un des défis les plus pressants du Big Data est de stocker correctement tous ces énormes ensembles de données. La quantité de données stockées dans les centres de données et les bases de données des entreprises augmente rapidement. Comme ces ensembles de données augmentent de façon exponentielle avec le temps, il devient extrêmement difficile à gérer.

La plupart des données sont non structurées et proviennent de documents, vidéos, audios, fichiers texte et autres sources. Cela signifie que vous ne pouvez pas les trouver dans les bases de données.

Solution

Afin de gérer ces grands ensembles de données, les entreprises optent pour des techniques modernes, telles que la compression, la hiérarchisation et la déduplication. La compression est utilisée pour réduire le nombre de bits dans les données, réduisant ainsi leur taille globale. La déduplication est le processus qui consiste à supprimer les données en double et les données indésirables d’un ensemble de données.

La hiérarchisation des données permet aux entreprises de stocker des données dans différents niveaux de stockage. Il garantit que les données résident dans l’espace de stockage le plus approprié. Les niveaux de données peuvent être publics cloud, cloud privé et stockage flash, en fonction de la taille et de l’importance des données.

Les entreprises optent également pour les outils Big Data, tels que Hadoop, NoSQL et d’autres technologies.

Cela nous amène au troisième problème du Big Data.

3. Confusion lors de la sélection des outils Big Data

Les entreprises sont souvent confuses lorsqu’elles choisissent le meilleur outil pour l’analyse et le stockage du Big Data. HBase ou Cassandra est-elle la meilleure technologie pour le stockage de données ? Hadoop MapReduce est-il assez bon ou Spark sera-t-il une meilleure option pour l’analyse et le stockage des données ?

Ces questions dérangent les entreprises et parfois elles ne parviennent pas à trouver les réponses. Ils finissent par prendre de mauvaises décisions et choisir une technologie inappropriée. En conséquence, l’argent, le temps, les efforts et les heures de travail sont gaspillés.

Solution

La meilleure façon d’y aller est de chercher de l’aide professionnelle. Vous pouvez soit embaucher des professionnels expérimentés qui en savent beaucoup plus sur ces outils. Une autre façon est d’aller pour le Big Data consultation. Ici, les consultants donneront une recommandation des meilleurs outils, en fonction du scénario de votre entreprise. Sur la base de leurs conseils, vous pouvez élaborer une stratégie, puis sélectionner l’outil qui vous convient le mieux.

4. Manque de professionnels des données

Pour exploiter ces technologies modernes et ces outils Big Data, les entreprises ont besoin de professionnels qualifiés des données. Ces professionnels comprendront des spécialistes des données, des analystes de données et des ingénieurs de données qui ont l’expérience de travailler avec les outils et de comprendre des ensembles de données énormes.

Les entreprises sont confrontées à un problème de manque de professionnels du Big Data. Cela s’explique par le fait que les outils de traitement des données ont évolué rapidement, mais dans la plupart des cas, les professionnels ne l’ont pas fait. Des mesures concrètes doivent être prises pour combler ce fossé.

Solution

Les entreprises investissent plus d’argent dans le recrutement de professionnels qualifiés. Ils doivent également offrir des programmes de formation au personnel existant pour en tirer le meilleur parti.

Un autre important l’étape prise par les organisations est l’achat de solutions d’analyse de données alimentées par l’intelligence artificielle/apprentissage automatique. Ces outils peuvent être gérés par des professionnels qui ne sont pas des experts en science des données, mais qui possèdent des connaissances de base. Cette étape aide les entreprises à économiser beaucoup d’argent pour le recrutement.

5. Sécurité des données

La sécurisation de ces énormes ensembles de données est l’un des défis redoutables du Big Data. Souvent, les entreprises sont tellement occupées à comprendre, stocker et analyser leurs ensembles de données qu’elles poussent la sécurité des données aux étapes ultérieures. Mais ce n’est pas une démarche intelligente car les dépôts de données non protégés peuvent devenir des lieux de reproduction pour les pirates malveillants.

Les entreprises peuvent perdre jusqu’à 3,7 millions de dollars pour un enregistrement volé ou une violation de données.

Solution

Les entreprises recrutent davantage de professionnels de la cybersécurité pour protéger leurs données. Parmi les autres mesures prises pour sécuriser les données, mentionnons :

  • Cryptage
  • Ségrégation des données
  • Contrôle d’identité et d’accès
  • Mise en œuvre de la sécurité des terminaux
  • Contrôle de sécurité en temps réel
  • Utiliser les outils de sécurité Big Data, tels qu’IBM Guardian

6. Intégration de données provenant de diverses sources

Les données d’une organisation proviennent de diverses sources, telles que les pages de médias sociaux, les applications ERP, les journaux clients, les rapports financiers, les e-mails, les présentations et les rapports créés par les employés. Combiner toutes ces données pour préparer des rapports est une tâche difficile.

C’ est un domaine souvent négligé par les entreprises. Mais l’intégration des données est cruciale pour l’analyse, le reporting et l’intelligence décisionnelle, et elle doit donc être parfaite.

Solution

Les entreprises doivent résoudre leurs problèmes d’intégration de données en achetant les bons outils. Certains des meilleurs outils d’intégration de données sont mentionnés ci-dessous :

  • Intégration des données Talend
  • Intégrateur de données Centerprise
  • ArcESB
  • IBM InfoSphere
  • Xpléthore
  • Informatica PowerCenter
  • CloverDX
  • Microsoft SQL
  • QlikView
  • Intégrateur Oracle Data Service

Afin de tirer le meilleur parti du Big Data, les entreprises doivent commencer à faire les choses différemment. Cela signifie embaucher un meilleur personnel, changer la direction, revoir les politiques commerciales existantes et les technologies utilisées. Pour améliorer la prise de décision, ils peuvent embaucher un directeur des données — une mesure prise par bon nombre des entreprises du classement « Fortune 500 ».

Conclusion

Mais, l’amélioration et le progrès ne commenceront que par comprendre les défis du Big Data mentionnés dans l’article.

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