Les 10 principaux défis du Big Data pour les nouvelles stratégies de données

C’est incroyable la rapidité avec laquelle les données peuvent maintenant être collectées. En fait, avec une telle abondance de données, le Big Data se développe plus rapidement que jamais et conduit à de nombreuses innovations réussies dans tous les secteurs. Mais savez-vous quels sont les défis du Big Data ?

Les organisations comme la vôtre doivent suivre tous ces changements, qu’elles introduisent l’intelligence artificielle ou exploitent la puissance de l’apprentissage automatique, pour continuer à croître et à rester compétitives par rapport aux autres dans votre domaine.

Bien que tout cela semble raisonnable, travailler avec toutes les données que vous collectez peut également être gênant. Il est normal que les entreprises rencontrent des difficultés lorsqu’elles essaient d’utiliser les données qu’elles ont collectées, surtout si elles n’ont pas de stratégie de données solide.

Les avantages d’y accéder et de l’utiliser sont énormes, mais vous devez toujours disposer de l’infrastructure et de la capacité de l’intégrer dans votre travail quotidien.

Voulez-vous en savoir plus sur le grands défis de données que vous pourriez rencontrer lors de la création de votre stratégie Big Data ? Voici quelques points importants à garder à l’esprit.

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    Top 10 Défis du Big Data

    Il y a des dizaines de défis que vous pourriez rencontrer lorsque vous travaillez avec stratégies de mégadonnées. Qu’il s’agisse de collecter trop de données ou de se heurter à des silos de données, vous devez faire attention à beaucoup de choses.

    Nous avons dressé cette liste utile de 10 des plus grands défis, afin que vous puissiez vous préparer à les gérer s’ils deviennent un problème pour votre entreprise. En identifiant les problèmes possibles maintenant, vous pouvez éviter les problèmes graves qui pourraient avoir un impact négatif sur votre entreprise à l’avenir.

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    1. Trouver et résoudre les problèmes de qualité des données

    Qualité des données est l’une des choses les plus importantes à garder à l’esprit lorsque vous collectez des données pour vos projets. Vous voulez vous assurer que votre système collecte des données exactes qui sont toujours valides tout en supprimant les données qui ne s’appliquent plus.

    Le cycle de vie de vos données commence par la phase de collecte. Au cours de cette phase, vous voudrez savoir que vos données sont collectées à partir des bonnes sources au bon moment.

    Suivant, vous devez vous assurer qu’il est stocké au bon endroit et qu’il est accessible pour analyse.

    L’entretien, la troisième étape de la cycle de vie des donnéesc’est lorsque vous ou vos processus automatisés pouvez examiner les données présentes et vous assurer qu’elles sont disponibles pour les bonnes équipes lorsqu’elles en ont besoin. Vous devrez valider les données et les déplacer vers l’emplacement correct.

    Quatrièmement, vous avez l’utilisation des données, qui est l’étape où vous pouvez accéder aux données et prendre des décisions éclairées en fonction des informations dont vous disposez. Vous pouvez voir que si l’une des trois étapes précédentes contient des erreurs, vous pourriez prendre des décisions basées sur des données erronées.

    La cinquième étape du cycle de vie des données est le nettoyage des donnéeset il est également important pour trouver et résoudre les problèmes de qualité des données.

    Au cours de cette étape, vous allez supprimer, détruire, purger ou archiver des données en fonction de leur valeur et si elles sont toujours exactes. De plus, étant donné que le stockage des données peut devenir coûteux, vous souhaiterez participer régulièrement à cette partie du cycle de vie pour réduire le coût du stockage des données.

    Avantageusement, vous économiserez de l’argent en faisant cela, mais vous serez également sûr que les données que vous conservez sont de meilleure qualité et toujours importantes pour vos projets.


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    2. Longs temps de réponse du système

    Lorsque vous saisissez des données dans votre système, vous voulez qu’elles soient traitées rapidement. Lorsque vous souhaitez analyser quelque chose ou rédiger un formulaire, vous avez besoin que les données soient prêtes à être exportées.

    Malheureusement, de longs temps de réponse du système peuvent se produire en raison de la nature expansive des données sur le cloud. Cependant, les retards en temps réel peuvent vous coûter cher, surtout lorsqu’un rapport est dû immédiatement.

    Comment pouvez-vous résoudre ce problème ?

    Commencez par examiner comment vos données sont organisées dans un premier temps. Repenser la façon dont les données sont stockées pourrait garder les données que vous voulez plus près de la surface, afin que vous puissiez les saisir rapidement.

    Une autre option consiste à rechercher un système de données différent qui peut être mis à l’échelle au-delà de ce dont celui-ci est capable. Par exemple, si votre solution de données actuelle a atteint sa limite d’évolutivité, il se peut que votre entreprise ait simplement dépassé ce logiciel ou cette plate-forme.

    3. Gérer l’intégration des données et ses complexités

    L’un des principaux problèmes rencontrés par les entreprises est que pour utiliser les données, il faut être capable de les intégrer. Les plates-formes de données volumineuses aident en étant capables de stocker de grandes quantités de données pour votre entreprise. Il est important, cependant, que ces données soient faciles d’accès.

    Il existe différentes manières de stocker vos données. Vous pouvez utiliser un référentiel fourre-tout sur le cloud, par exemple, pour vous assurer qu’il est toujours disponible dans un emplacement centralisé.

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    4. Faire évoluer les systèmes de Big Data tout en étant rentable

    Les systèmes de mégadonnées sont excellents car ils sont souvent faciles à mettre à l’échelle, mais vous devez avoir vos plans pour garder une trace des données et recycler les anciennes données.

    C’est pourquoi votre équipe doit déterminer les types de données que vous collecterezcomment il sera stocké et comment il sera utilisé avant la mise en œuvre d’un système de données.

    Par exemple, vous souhaiterez peut-être utiliser un référentiel dans le cloud, mais ce faisant, il pourrait être plus logique d’avoir des fichiers Parquet pour stocker des données similaires ensemble.

    Si vous ne disposez d’aucune méthode pour organiser vos données, vous constaterez peut-être qu’il est beaucoup plus difficile de récupérer ce dont vous avez besoin et qu’il est plus difficile de gérer vos données au fur et à mesure que vous en ajoutez au fur et à mesure que votre entreprise grandit. (En tant qu’avantage supplémentaire, gardez à l’esprit que les fichiers Parquet ont généralement un rapport performances / coût supérieur à celui des vidages CSV).

    5. Croissance coûteuse due à des besoins de stockage accrus

    Avec une telle abondance de données, il est facile d’économiser plus que vous ne le faites actuellement une fois que vous vous convertissez à une solution de données basée sur le cloud. Le cloud permet aux entreprises de sauvegarder facilement des données plus granulaires, mais ce faisant, elles peuvent avoir besoin de beaucoup plus de capacité que prévu.

    Qu’est-ce que cela signifie? Cela signifie plus de dépenses. Les coûts peuvent augmenter rapidement à mesure que votre entreprise réalise le besoin de plus d’espace de stockage de données.

    Pour éviter cela, vous devez implémenter des contrôles précis sur les requêtes, afin que les données inutiles ne soient pas enregistrées, mais vos données nécessaires sont stockées exactement là où vous en avez besoin.

    6. Problème avec la gouvernance des données

    Une autre chose à laquelle il faut faire attention est les problèmes de gouvernance des données. À mesure que vos applications Big Data se développent, il peut devenir plus difficile de gérer les problèmes de gouvernance.

    Vous devez utiliser des règles de gouvernance intégrées dès le début de tout nouveau traitement de données, afin de ne pas entraver accidentellement le type d’accès aux données que vous recherchiez.

    7. Entretien coûteux

    La maintenance est également une dépense qu’il faut garder à l’esprit avec le big data. Tout système conservant vos données doit être maintenu en bon état de fonctionnement. Vous devez vous assurer que l’infrastructure est solide et que les technologies ne sont pas dépassées.

    Si vous constatez que la technologie est obsolète, vous souhaiterez peut-être passer à des méthodes plus rapides et moins chères de stockage, d’analyse et de traitement de vos données.

    Si les coûts sont élevés, la recherche d’une plate-forme basée sur le cloud peut être une meilleure solution, car ils ont tendance à offrir des options de paiement à l’utilisation. Ou, si vous trouvez que votre système a trop à offrir pour ce que vous voulez faire avec it, il est peut-être temps de passer à quelque chose de plus simple pour économiser de l’argent.

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    8. Inexactitudes lors de l’analyse des données

    Un autre problème rencontré par certaines personnes est de recevoir des analyses inexactes de leurs données. Il y a normalement deux raisons à cela :

    1. Données sources de mauvaise qualité
    2. Défauts du système

    S’il y a des erreurs ou des défauts, vous pouvez vous attendre à des résultats médiocres. Assurez-vous de tester votre plateforme et vérifiez chaque partie du développement pour identifier les problèmes et vous assurer que vos données sont traitées correctement.

    9. Vous luttez contre les silos

    Un autre problème que vous pouvez rencontrer est celui des silos. Les silos de données ralentissent tout le monde, car ils limitent l’accès à vos données.

    Le stockage de vos données sur des bases de données distinctes est la cause la plus fréquente de silos de données. Envisagez donc de passer à une plate-forme basée sur le cloud avec une zone de stockage centralisée pour vos données.

    10. Données non protégées et non sécurisées

    Enfin, rappelez-vous que vos données sont importantes et doivent être sécurisées. Si la plate-forme que vous avez décidé d’utiliser n’a pas une bonne sécurité, votre système sera ouvert aux virus, aux logiciels malveillants et aux infiltrations externes.

    Conclusion pour les défis du Big Data

    Il existe de nombreux défis liés au Big Data que vous pouvez rencontrer lorsque vous élaborez votre stratégie de données. Il est nécessaire que vous réfléchissiez à la manière dont vous collectez, stockez, gérez, utilisez et supprimez les données, afin de pouvoir maintenir ces données à jour tout en vous assurant qu’elles sont toujours disponibles pour ceux qui en ont besoin.

    Souhaitez-vous en savoir plus sur la manière dont vous pouvez utiliser vos données pour proposer de nouvelles idées de contenu ? Lisez « Comment utiliser l’analyse de données pour générer de nouvelles idées de contenu » pour continuer à développer votre entreprise et à améliorer votre marque.


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