Top 6 des défis majeurs du Big Data et des solutions simples pour les résoudre

Aucune organisation ne peut fonctionner sans données de nos jours. Avec d'énormes quantités de données générées chaque seconde à partir de transactions commerciales, de chiffres de vente, de journaux de clients et de parties prenantes, les données sont le carburant qui anime les entreprises. Toutes ces données sont entassées dans un énorme ensemble de données appelé Big Data.

Ces données doivent être analysées pour améliorer la prise de décision. Mais, il y a quelques défis de Big Data rencontrés par les entreprises. Ceux-ci incluent la qualité des données, le stockage, le manque de professionnels de la science des données, la validation des données et l'accumulation de données provenant de différentes sources.

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

Les défis du Big Data

De nombreuses entreprises sont bloquées au stade initial de leurs projets Big Data. En effet, ils ne sont ni conscients des défis du Big Data ni équipés pour relever ces défis.

Comprenons-les un par un -

1. Manque de compréhension du Big Data

Les entreprises échouent dans leurs initiatives Big Data en raison d'une compréhension insuffisante. Les employés peuvent ne pas savoir ce que sont les données, leur stockage, leur traitement, leur importance et leurs sources. Les professionnels des données peuvent savoir 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 pourraient ne pas conserver la sauvegarde des données sensibles. Ils pourraient 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

Les ateliers et 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 manipulent régulièrement des données et font partie des projets Big Data . Une compréhension de base des concepts de données doit être inculquée à tous les niveaux de l'organisation.

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2. Problèmes de croissance des données

L'un des défis les plus urgents du Big Data consiste à 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 croissent de manière exponentielle avec le temps, cela devient extrêmement difficile à gérer.

La plupart des données ne sont pas structurées et proviennent de documents, de vidéos, d'audios, de fichiers texte et d'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 de suppression des données en double et 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 un cloud public, un cloud privé et un stockage flash, selon la taille et 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 de l'outil Big Data

Les entreprises sont souvent confuses lorsqu'elles sélectionnent le meilleur outil d'analyse et de stockage de Big Data. HBase ou Cassandra sont-ils 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 sont incapables de trouver les réponses. Ils finissent par prendre de mauvaises décisions et choisir une technologie inappropriée. En conséquence, de l'argent, du temps, des efforts et des heures de travail sont gaspillés.

Solution

La meilleure façon de s'y prendre est de demander l'aide d'un professionnel. Vous pouvez soit embaucher des professionnels expérimentés qui en savent beaucoup plus sur ces outils. Une autre voie est d'opter pour le conseil Big Data . 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 le meilleur outil pour vous.

4. Manque de professionnels des données

Pour faire fonctionner ces technologies modernes et ces outils Big Data, les entreprises ont besoin de professionnels des données qualifiés. Ces professionnels comprendront des scientifiques des données, des analystes de données et des ingénieurs de données expérimentés dans l'utilisation des outils et la compréhension d'énormes ensembles de données.

Les entreprises sont confrontées à un problème de manque de professionnels du Big Data. En effet, les outils de traitement des données ont évolué rapidement, mais dans la plupart des cas, les professionnels n'ont pas évolué. Des mesures concrètes doivent être prises pour combler cet écart.

Solution

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

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

5. Sécurisation des données

La sécurisation de ces énormes ensembles de données est l'un des défis de taille du Big Data . Souvent, les entreprises sont tellement occupées à comprendre, stocker et analyser leurs ensembles de données qu'elles repoussent la sécurité des données pour les étapes ultérieures. Mais ce n'est pas une décision intelligente, car les référentiels de données non protégés peuvent devenir un terrain fertile 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 de plus en plus de professionnels de la cybersécurité pour protéger leurs données. Les autres mesures prises pour sécuriser les données incluent :

• Cryptage des données
• Ségrégation des données
• Identité et contrôle d'accès
• Mise en place de la sécurité des terminaux
• Surveillance de la sécurité en temps réel
• Utiliser des 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 des 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'informatique décisionnelle, 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 de données Talend
• Intégrateur de données Centerprise
• ArcESB
• IBM InfoSphere
• Xbeaucoup
• PowerCenter d'Informatica
• CloverDX
• Microsoft SQL
• QlikViewName
• Intégrateur de services de données Oracle

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 étape qui est franchie par de nombreuses entreprises du Fortune 500.

Conclusion

Mais, l'amélioration et le progrès ne commenceront que par la compréhension des défis du Big Data mentionnés dans l'article.

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