Les 8 principaux défis du Big Data et comment les résoudre

La plupart des experts s'accordent à dire que les mégadonnées ont changé la donne pour les entreprises d'une grande variété d'industries modernes. Dans un récent sondage, 97 % des organisations déclarent investir dans les technologies du Big Data ^[1] .

Mais dans cette même enquête, seulement un peu plus d'un quart des entreprises déclarent qu'elles se sont transformées en une organisation axée sur les données, et seulement 19 % indiquent qu'elles ont établi une culture des données.

Pourquoi y a-t-il cet écart ? Parce que la mise en œuvre d'une solution Big Data s'accompagne de certains défis. Avant d'aborder la nature de ces défis et la façon dont vous les résolvez, examinons pourquoi ces défis existent.

Pourquoi le big data est-il difficile ?

Tout d'abord, cela aide à définir ce qu'est le Big Data. Il n'y a pas de nombre spécifique de gigaoctets, de téraoctets ou de pétaoctets qui rendent le Big Data différent des « données normales ». La quantité de données traitées quotidiennement dans le monde ne cesse d'augmenter, ce qui fait du big data un terme relatif.

Les trois V expliquent pourquoi le big data est un défi.

Examinons maintenant les problèmes et les solutions spécifiques au Big Data.

8 défis et solutions du Big Data

Lors de la mise en œuvre d'une solution Big Data, voici quelques-uns des défis courants auxquels votre entreprise pourrait être confrontée, ainsi que des solutions.

1. Gérer des quantités massives de données

C'est dans le nom : le big data est gros. La plupart des entreprises augmentent la quantité de données qu'elles collectent quotidiennement. À terme, la capacité de stockage qu'un centre de données traditionnel peut fournir sera insuffisante, ce qui inquiète de nombreux chefs d'entreprise. Quarante-trois pour cent des décideurs informatiques du secteur technologique craignent que cet afflux de données submerge leur infrastructure ^[2] .

Pour relever ce défi, les entreprises migrent leur infrastructure informatique vers le cloud. Les solutions de stockage dans le cloud peuvent évoluer de manière dynamique à mesure que davantage de stockage est nécessaire. Les logiciels Big Data sont conçus pour stocker de gros volumes de données qui peuvent être consultées et interrogées rapidement.

2. Intégration de données provenant de plusieurs sources

Les données elles-mêmes présentent un autre défi pour les entreprises. Il y en a beaucoup, mais c'est aussi diversifié parce qu'il peut provenir d'une variété de sources différentes. Une entreprise peut disposer de données d'analyse provenant de plusieurs sites Web, partager des données provenant de médias sociaux, des informations sur les utilisateurs provenant d'un logiciel CRM, des données de courrier électronique, etc. Aucune de ces données n'est structurée de la même manière, mais il peut être nécessaire de les intégrer et de les rapprocher pour recueillir les informations nécessaires et créer des rapports.

Pour relever ce défi, les entreprises utilisent des logiciels d'intégration de données, des logiciels ETL et des logiciels d'informatique décisionnelle pour cartographier des sources de données disparates dans une structure commune et les combiner afin de générer des rapports précis.

3. Garantir la qualité des données

Les processus d'analyse et d'apprentissage automatique qui dépendent du Big Data pour s'exécuter dépendent également de données propres et précises pour générer des informations et des prévisions valides. Si les données sont corrompues ou incomplètes, les résultats peuvent ne pas être ceux que vous attendez. Mais à mesure que les sources, les types et la quantité de données augmentent, il peut être difficile de déterminer si les données ont la qualité dont vous avez besoin pour obtenir des informations précises.

Heureusement, il existe des solutions pour cela. Les applications de gouvernance des données vous aideront à organiser, gérer et sécuriser les données que vous utilisez dans vos projets Big Data tout en validant les sources de données par rapport à ce que vous attendez d'elles et en nettoyant les ensembles de données corrompus et incomplets. Les logiciels de qualité des données peuvent également être utilisés spécifiquement pour la tâche de validation et de nettoyage de vos données avant qu'elles ne soient traitées.

4. Sécurisation des données

De nombreuses entreprises traitent des données sensibles, telles que :

• Données de l'entreprise que les concurrents pourraient utiliser pour prendre une plus grande part de marché de l'industrie
• Données financières qui pourraient permettre aux pirates d'accéder aux comptes
• Les informations personnelles des utilisateurs des clients qui pourraient être utilisées pour le vol d'identité

Si une entreprise manipule des données sensibles, elle deviendra la cible des pirates. Pour protéger ces données contre les attaques, les entreprises embauchent souvent des professionnels de la cybersécurité qui se tiennent au courant des meilleures pratiques et techniques de sécurité pour sécuriser leurs systèmes.

Que vous embauchiez un consultant ou que vous le gardiez en interne, vous devez vous assurer que les données sont cryptées, de sorte que les données sont inutiles sans clé de cryptage. Ajoutez un contrôle d'identité et d'autorisation d'accès à toutes les ressources afin que seuls les utilisateurs prévus puissent y accéder. Implémentez un logiciel de protection des terminaux afin que les logiciels malveillants ne puissent pas infecter le système et une surveillance en temps réel pour arrêter les menaces immédiatement si elles sont détectées.

5. Choisir les bons outils de Big Data

Heureusement, lorsqu'une entreprise décide de commencer à travailler avec des données, les outils ne manquent pas pour l'aider à le faire. Dans le même temps, la richesse des options est également un défi. Les logiciels Big Data se déclinent en de nombreuses variétés et leurs capacités se chevauchent souvent. Comment être sûr de choisir les bons outils de Big Data ?

Souvent, la meilleure option consiste à embaucher un consultant qui peut déterminer quels outils conviendront le mieux à ce que votre entreprise veut faire avec le Big Data. Un professionnel du Big Data peut examiner vos besoins actuels et futurs et choisir une solution de streaming de données d'entreprise ou ETL qui collectera les données de toutes vos sources de données et les agrégera. Ils peuvent configurer vos services cloud et évoluer de manière dynamique en fonction des charges de travail. Une fois que votre système est configuré avec des outils Big Data adaptés à vos besoins, le système fonctionnera de manière transparente avec très peu de maintenance.

6. Mise à l'échelle des systèmes et des coûts de manière efficace

Si vous commencez à créer une solution Big Data sans un plan bien pensé, vous pouvez dépenser beaucoup d'argent pour stocker et traiter des données inutiles ou qui ne correspondent pas exactement aux besoins de votre entreprise. Les mégadonnées sont volumineuses, mais cela ne signifie pas que vous devez traiter toutes vos données.

Lorsque votre entreprise commence un projet de données, commencez par des objectifs à l'esprit et des stratégies sur la façon dont vous utiliserez les données dont vous disposez pour atteindre ces objectifs. L'équipe impliquée dans la mise en œuvre d'une solution doit planifier le type de données dont elle a besoin et les schémas qu'elle utilisera avant de commencer à construire le système afin que le projet n'aille pas dans la mauvaise direction. Ils doivent également créer des politiques pour purger les anciennes données du système une fois qu'elles ne sont plus utiles.

7. Manque de professionnels des données qualifiés

L'un des problèmes de Big Data rencontrés par de nombreuses entreprises est que leur personnel actuel n'a jamais travaillé avec le Big Data auparavant, et ce n'est pas le type de compétences que vous développez du jour au lendemain. Travailler avec du personnel non formé peut entraîner des impasses, des perturbations du flux de travail et des erreurs de traitement.

Il existe plusieurs façons de résoudre ce problème. La première consiste à embaucher un spécialiste du Big Data et à ce que ce spécialiste gère et forme votre équipe de données jusqu'à ce qu'elle soit à jour. Le spécialiste peut être embauché en tant qu'employé à temps plein ou en tant que consultant qui forme votre équipe et passe à autre chose, selon votre budget.

Une autre option, si vous avez le temps de vous préparer à l'avance, est d'offrir une formation aux membres actuels de votre équipe afin qu'ils aient les compétences nécessaires une fois que votre projet Big Data sera en marche.

Une troisième option consiste à choisir l'une des solutions d'analyse en libre-service ou d'intelligence d'affaires conçues pour être utilisées par des professionnels qui n'ont pas de formation en science des données.

8. Résistance organisationnelle

Une autre façon dont les gens peuvent être un défi pour un projet de données est lorsqu'ils résistent au changement. Plus une organisation est grande, plus elle est résistante au changement. Les dirigeants peuvent ne pas voir la valeur du Big Data, de l'analyse ou de l'apprentissage automatique. Ou ils peuvent tout simplement ne pas vouloir consacrer du temps et de l'argent à un nouveau projet.

Cela peut être un défi difficile à relever, mais cela peut être fait. Vous pouvez commencer avec un projet plus petit et une petite équipe et laisser les résultats de ce projet prouver la valeur du Big Data aux autres dirigeants et devenir progressivement une entreprise axée sur les données. Une autre option consiste à placer des experts du Big Data dans des rôles de leadership afin qu'ils puissent guider votre entreprise vers la transformation.

En savoir plus sur les mégadonnées

La mise en œuvre de la technologie Big Data peut changer la donne pour votre entreprise et la rendre plus compétitive en fournissant des informations auxquelles les autres entreprises de votre secteur n'ont pas accès. Cela ne signifie pas que ce processus ne comportera pas de défis, mais en les connaissant et en vous y préparant, vous pouvez les empêcher de ralentir la transformation numérique de votre entreprise.

Sources

1. NewVantage Partners publie une enquête 2022 sur les données et l'IA auprès des cadres supérieurs, BusinessWire
2. Le monde Zettabyte : Sécuriser notre avenir riche en données, Dell