Les défis à relever dans le cadre d’un nouveau projet Big Data

Gérer l’augmentation des données

La première difficulté consiste souvent à faire face à l’afflux de données, notamment concernant le stockage et l’analyse. Ces données sont parfois non structurées et demandent une stratégie de gestion optimale.

Agrégation

En ce qui concerne le volet de l’analyse, l’agrégation des données récoltées représente un premier défi. Une synthétisation et un croisement de données permet une analyse efficace des informations en votre possession.

Ces données sont souvent hétérogènes du fait de langages différents ou de leurs origines diverses. Il convient alors d’effectuer un travail de preprocessing qui est une étape importante de l’exploration de données. Cela permet de remédier à la non pertinence de données dont les méthodes de collecte sont souvent mal contrôlées.

Cartographie

Il est par ailleurs nécessaire de procéder à une cartographie des données récoltées. En effet, l’exploitation de données est difficile dès lors que l’entreprise ignore quelles données sont disponibles ni où extraire celles-ci.

De plus, il est risqué de s’appuyer sur des données à la traçabilitéProcessus qui permet de suivre la création d’un produit de sa production à sa vente. impossible comme vecteurs d’aide à la décision. Dans la mesure où l’on ne saurait accorder du crédit à de telles données. Une connaissance cartographique des données permet d’en connaître l’origine, le lieu de stockage et surtout par qui elles sont manipulées.

Périmètre

Le périmètre de ces données est fatalement amené à évoluer au gré de l’évolution même de l’entreprise. De plus, le contexte entrepreneurial actuel est sujet à des mouvements constants et perpétuels. Il est alors important de s’appuyer sur des méthodes et outils d’analyse flexibles.

Se doter des bons d’outils d’analyse

Stocker du Big Data n’est bien sûr pas la finalité ; il est question de s’en servir pour atteindre des objectifs. Les principaux objectifs d’une entreprises sont souvent liés à la réduction des dépenses et à la hausse du chiffre d’affaires (ventes). À cet effet, il convient de se doter des bons outils menant à un data-driven pertinent.

S’appuyer sur les bons profils métiers

Le développement et la gestion d’applications générant des insights requièrent des compétences dans le domaine du Big DataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine.. Les experts du Big DataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine. étant toujours plus demandés, certaines entreprises augmentent leur budget pour attirer les talents. D’autres optent pour un recrutement interne en formant leurs employés présents à la maîtrise du Big DataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine..

Outre les ressources humaines, il est possible de s’appuyer sur des outils technologiques. Certaines entreprises se tournent par exemple vers des solutions d’analyses self-service ou des logiciels d’apprentissage automatique. Ces outils peuvent être d’une aide dans l’analyse du Big DataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine. sans pour autant faire appel à des ressources humaines qualifiées.

Une meilleure intégration des données grâce à des sources variées

Il était fait état plus haut de l’agrégation de données récoltées, du fait de leur hétérogénéité. Cette hétérogénéité peut avoir plusieurs causes parmi lesquelles des provenances diverses. Cette diversité des sources si elle demandent des outils d’analyses dédiés, s’avère aussi être un avantage.

Le croisement et le traitement harmonieux de ces données offrent des insights pertinents. Et donc sont des leviers indéniables d’une aide à la décision pertinente.

Validation des données

Là encore, il est question de faire face à l’afflux important de données à traiter. Ces données provenant de sources variées peuvent parfois être contradictoires. Cela peut être le cas avec des données CRM issues d’un site e-commerce et celles issues des réseaux sociaux.

La validation des données permet d’en certifier la pertinence et la qualité. La gouvernance des données représente à cet effet un prérequis avant de se lancer dans un projet Big DataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine.. Cela est d’autant plus le cas à l’heure du Règlement général sur la protection des données.

Il convient de maîtriser cette notion de Data Governance qui est cruciale pour la vie privée, la cybersécuritéEnsemble des pratiques qui permettent de protéger les personnes et actifs informatiques des attaques liées à l’utilisation d’internet., les règlements ou encore la qualité des services. Il est question de savoir quelles données peuvent être utilisées et de façon pertinente. Tout en respectant les règlements et en assurant la sécurité et la confidentialité de ces données clients.

Sécurisation des données

Dans la lancée du principe de validation, la sécurisation des données est un processus crucial pour l’entreprise. Elle répond aux besoins primaires de Data Governance. À savoir le respect de la vie privée, de la confidentialité et de l’intégrité des données. Car ces paramètres influent directement sur l’image de votre entreprise.