Défis de l'analyse de Big Data

Les données sont aujourd'hui un atout très précieux dans le monde. L'économie des données est basée sur l'idée que la valeur des données peut être extraite grâce à l'utilisation de l'analyse. Bien que les mégadonnées et les analyses n'en soient encore qu'à leur stade de croissance initial, leur importance ne peut être sous-évaluée. Alors que les mégadonnées commencent à se développer et à croître, l'importance de l'analyse des mégadonnées continuera de croître dans la vie quotidienne, à la fois personnelle et professionnelle. En outre, la taille et le volume des données augmentent chaque jour, il est donc important de prendre en compte la manière dont les mégadonnées sont traitées quotidiennement. ici, nous allons discuter des défis de l'analyse de Big Data.

Selon les enquêtes menées, de nombreuses entreprises s'ouvrent à l'utilisation de l'analyse des mégadonnées dans leur fonctionnement quotidien. Avec la popularité croissante de l'analyse du Big Data, il est évident que l'investissement dans ce média est ce qui va garantir la croissance future des entreprises et des marques.

La clé de la création de valeur des données est le Big Data Analytics et c'est pourquoi il est important de se concentrer sur cet aspect de l'analyse. De nombreuses entreprises utilisent différentes méthodes pour utiliser l'analyse du Big Data et il n'y a pas de solution magique pour réussir à l'implémenter. Bien que les données soient importantes, le processus par lequel les entreprises peuvent obtenir des informations avec leur aide est encore plus important. Obtenir des informations à partir des données est l'objectif de l'analyse des mégadonnées et c'est pourquoi investir dans un système capable de fournir ces informations est extrêmement crucial et important. La mise en œuvre réussie de l'analyse de Big Data nécessite donc une combinaison de compétences, de personnes et de processus qui peuvent fonctionner en parfaite synchronisation les uns avec les autres.

Aujourd'hui, les entreprises se développent à un rythme rapide, tout comme les avancées dans les grandes technologies. Cela signifie que les marques doivent être prêtes à piloter et à adopter les mégadonnées de telle manière qu'elles deviennent une partie intégrante de l'infrastructure de gestion et d'analyse de l'information. Avec un potentiel incroyable, le Big Data est aujourd'hui une force perturbatrice émergente qui est en passe de devenir la prochaine grande chose dans le domaine de l'analyse intégrée, transformant ainsi la manière dont les marques et les entreprises s'acquittent de leurs tâches à travers les stades et les économies.

Mais avec un grand potentiel et des opportunités, viennent de grands défis et obstacles. Cela signifie que les entreprises doivent être en mesure de résoudre tous les obstacles concernés afin de pouvoir libérer tout le potentiel de l'analyse des mégadonnées et des domaines concernés. Lorsque les défis de l'analyse des mégadonnées sont résolus de manière appropriée, le taux de réussite de la mise en œuvre de solutions de mégadonnées augmente automatiquement. Alors que le Big Data fait son chemin dans les entreprises et les marques du monde entier, il est extrêmement important de relever ces défis.

Certains des défis majeurs auxquels le programme d'analyse des mégadonnées est confronté aujourd'hui sont les suivants:

  1. Incertitude du paysage de la gestion des données: les mégadonnées étant en constante expansion, de nouvelles entreprises et technologies se développent chaque jour. Un grand défi pour les entreprises est de trouver la technologie qui leur convient le mieux sans introduire de nouveaux risques et problèmes.
  2. Le Big Talent Gap: Bien que le Big Data soit un domaine en pleine croissance, il y a très peu d'experts disponibles dans ce domaine. En effet, les mégadonnées sont un domaine complexe et les gens qui comprennent la complexité et la nature complexe de ce domaine sont très peu nombreux. Un autre défi majeur dans le domaine est le manque de talents qui existe dans l'industrie
  3. Intégration des données dans la plate-forme Big Data : les données augmentent chaque jour. Cela signifie que les entreprises doivent gérer régulièrement une quantité illimitée de données. L'échelle et la variété des données disponibles aujourd'hui peuvent submerger n'importe quel praticien de données et c'est pourquoi il est important de rendre l'accessibilité des données simple et pratique pour les chefs de marque et les propriétaires.
  4. Besoin de synchronisation entre les sources de données: à mesure que les ensembles de données se diversifient, il est nécessaire de les intégrer dans une plate-forme analytique. Si cela est ignoré, cela peut créer des lacunes et conduire à des idées et des messages erronés.
  5. Obtenir des informations importantes grâce à l'utilisation de l'analyse des mégadonnées: il est important que les entreprises obtiennent des informations appropriées grâce à l'analyse des mégadonnées et il est important que le service approprié ait accès à ces informations. Un défi majeur dans l'analyse des mégadonnées consiste à combler cette lacune de manière efficace.

Cet article examinera ces défis de manière plus approfondie et comprendra comment les entreprises peuvent relever ces défis de manière efficace. Implémentation de l'infrastructure Hadoop. Apprenez des compétences de hadoop comme HBase, Hive, Pig, Mahout.

  • Défi 1

Le défi de l'incertitude croissante dans la gestion des données: dans un monde de mégadonnées, plus vous avez de données, plus il est facile d'en tirer des informations. Cependant, dans les mégadonnées, il existe aujourd'hui un certain nombre de technologies perturbatrices dans le monde et le choix peut être une tâche difficile. C'est pourquoi les systèmes de Big Data doivent prendre en charge les besoins opérationnels et dans une large mesure de traitement analytique d'une entreprise. Ces approches sont généralement regroupées dans une catégorie appelée framework NoSQL qui est différente du système de gestion de base de données relationnelle classique.

Il existe un certain nombre d'approches NoSQL différentes disponibles dans l'entreprise à l'aide de méthodes telles que la représentation d'objets hiérarchiques pour représenter graphiquement des bases de données qui peuvent maintenir des relations interconnectées entre différents objets. Le big data étant encore dans sa phase d'évolution, de nombreuses entreprises développent de nouvelles techniques et méthodes dans le domaine de l'analyse du big data.

En fait, de nouveaux modèles sont en cours de développement dans chaque catégorie NoSQL, qui aident les entreprises à atteindre leurs objectifs. Ces outils d'analyse Big sont adaptés à différentes fins, car certains d'entre eux offrent de la flexibilité tandis que d'autres sociétés de soins atteignent leurs objectifs d'évolutivité ou une gamme plus large de fonctionnalités. Cela signifie que la gamme étendue et croissante d'outils NoSQL a rendu difficile pour les propriétaires de marques de choisir la bonne solution qui peut les aider à atteindre leurs objectifs et à être intégrés dans leurs objectifs.

Le choix d'un mauvais outil peut être une erreur coûteuse car cela pourrait ne pas aider l'entreprise à atteindre ses objectifs et entraîner également un gaspillage de temps et de ressources. Comprendre cela est extrêmement important pour les entreprises, car seul le choix du bon outil et du paysage de l'aimant de données de base est la fine ligne entre le succès et l'échec.

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  • Défi 2

Le fossé existant en termes d'experts dans le domaine de l'analyse des mégadonnées: une industrie dépend entièrement des ressources auxquelles elle a accès pour être humaine ou matérielle. Certains des nouveaux outils pour l'analyse des mégadonnées vont des outils de base de données relationnelle traditionnels avec des dispositions de données alternatives conçues pour augmenter la vitesse d'accès tout en réduisant l'encombrement du stockage, l'analyse en mémoire, les cadres de gestion des données NoSQL, ainsi que le vaste écosystème Hadoop. Avec autant de systèmes et de frameworks, il y a un besoin croissant et immédiat de développeurs d'applications qui ont des connaissances sur tous ces systèmes. Malgré le fait que ces technologies se développent à un rythme rapide, il y a un manque de personnes possédant les compétences techniques requises. Une autre chose à garder à l'esprit est que de nombreux experts dans le domaine des mégadonnées ont acquis leur expérience grâce à la mise en œuvre d'outils et à son utilisation comme modèle de programmation par opposition aux aspects de gestion des données. Cela signifie que de nombreux experts en outils de données n'ont pas les connaissances requises sur les aspects pratiques de la modélisation des données, de l'architecture des données et de l'intégration des données.

Ce manque de connaissances se traduira par des implémentations moins que réussies de données et de processus analytiques au sein d'une entreprise / marque.

Selon le cabinet d'analystes McKinsey & Company, «d'ici 2018, les États-Unis pourraient à eux seuls faire face à une pénurie de 140 000 à 190 000 personnes possédant des compétences analytiques approfondies ainsi que 1, 5 million de gestionnaires et d'analystes possédant le savoir-faire nécessaire pour utiliser l'analyse des mégadonnées pour prendre des décisions efficaces.

Tout cela signifie que même si ce secteur connaîtra de multiples ouvertures d'emplois, il y aura très peu d'experts qui auront réellement les connaissances nécessaires pour pourvoir efficacement ces postes. Alors que les praticiens des données acquièrent plus d'expérience grâce à un travail continu sur le terrain, l'écart de talents finira par se combler. Dans le même temps, il est important de se rappeler que lorsque les développeurs ne peuvent pas relever les défis fondamentaux de l'architecture et de la gestion des données, la capacité de conduire une entreprise au niveau de croissance suivant est gravement affectée. Cela signifie que les entreprises doivent toujours investir dans les bonnes ressources, que ce soit dans la technologie ou l'expertise, afin de s'assurer que leurs buts et objectifs sont objectivement atteints de manière durable.

  • Défi 3

Le défi de faire entrer des données dans la plate-forme Big Data: chaque entreprise est différente et doit gérer différentes quantités de données. Alors que certaines entreprises sont entièrement axées sur les données, d'autres peuvent l'être moins. C'est pourquoi il est important de comprendre ces distinctions avant de finalement mettre en œuvre le bon plan de données. De plus, toutes les entreprises ne comprennent pas la pleine implication de l'analyse des mégadonnées. En supposant que chaque entreprise connaît les avantages et la stratégie de croissance de l'analyse des données commerciales, cela aurait un impact sérieux sur le succès de cette initiative. C'est pourquoi il est important que les analyses de développement commercial soient mises en œuvre avec la connaissance de l'entreprise.

Comme les entreprises ont beaucoup de données, comprendre que les données sont très importantes car sans ces connaissances de base, il est difficile de les intégrer au programme d'analyse des données commerciales. La communication joue ici un rôle très important car elle aide les entreprises et l'équipe concernée à éduquer, informer et expliquer les différents aspects de l'analyse du développement commercial.

Avant même de s'orienter vers la mise en œuvre, les entreprises doivent consacrer beaucoup de temps à expliquer les avantages et les fonctionnalités de l'analyse commerciale aux individus au sein des organisations, y compris les parties prenantes, la direction et les équipes informatiques. Alors que les entreprises seront sceptiques quant à la mise en œuvre de l'analyse commerciale et du Big Data au sein de l'organisation, une fois qu'elles auront compris l'immense potentiel qui y est associé, elles seront facilement plus ouvertes et adaptables à l'ensemble du processus analytique du Big Data.

  • Défi 4

Le défi du besoin de synchronisation entre les sources de données: Une fois les données intégrées dans une grande plate-forme, les copies de données migrées à partir de différentes sources à des rythmes et des calendriers différents peuvent parfois être désynchronisées dans l'ensemble du système. Il existe différents types de synchronisation et il est important que les données soient synchronisées, sinon cela peut avoir un impact sur l'ensemble du processus. Avec autant de marques de données et d'entrepôts de données conventionnels, de séquences d'extractions de données, de transformations et de migrations, il y a toujours un risque de non synchronisation des données.

Avec l'explosion des volumes de données et l'augmentation de la vitesse de création des mises à jour, il est difficile mais nécessaire de garantir la synchronisation des données à tous les niveaux. En effet, les données n'étant pas synchronisées, elles peuvent entraîner des analyses incorrectes et non valides. Si des données incohérentes sont produites à n'importe quelle étape, elles peuvent entraîner des incohérences à toutes les étapes et avoir des résultats complètement désastreux. Des informations erronées peuvent endommager une entreprise dans une large mesure, parfois même plus que de ne pas disposer des informations requises sur les données.

  • Défi 5

Le défi d'obtenir des informations importantes grâce à l'utilisation de l'analyse des mégadonnées: les données n'ont de valeur que tant que les entreprises peuvent en tirer des informations. En augmentant le stockage de données existant et en fournissant un accès aux utilisateurs finaux, l'analyse des mégadonnées doit être complète et perspicace. Les outils de données doivent aider les entreprises à avoir non seulement accès aux informations requises, mais aussi à éliminer le besoin de codage personnalisé. À mesure que les données se développent à l'intérieur, il est important que les entreprises comprennent ce besoin et le traitent de manière efficace. Comme la taille des données peut augmenter en fonction du temps et du cycle, s'assurer que les données sont adaptées de manière appropriée est un facteur essentiel au succès de toute entreprise.

Conclusion - Défis de l'analyse de Big Data

Ce ne sont que quelques-uns des rares défis auxquels les entreprises sont confrontées dans le processus de mise en œuvre de solutions d'analyse de Big Data. Bien que ces défis puissent sembler importants, il est important de les relever de manière efficace car tout le monde sait que l'analyse commerciale peut vraiment changer la fortune d'une entreprise. De la prévention de la fraude à l'obtention d'un avantage concurrentiel sur les concurrents en passant par la fidélisation de la clientèle et l'anticipation des demandes commerciales, les possibilités de l'analyse commerciale sont infinies. Au cours de la dernière décennie, les mégadonnées ont parcouru un long chemin et surmonter ces défis sera l'un des principaux objectifs de l'industrie de l'analyse des mégadonnées dans les années à venir.

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Cela a été un guide sur les défis de l'analyse du Big Data. Ici, nous avons discuté des différents défis de l'analyse du Big Data. Vous pouvez également consulter l'article suivant pour en savoir plus -

  1. Qu'est-ce que la technologie Big Data?
  2. Qu'est-ce que le Big Data et Hadoop
  3. Exemples d'analyse de Big Data
  4. Le Big Data est-il une base de données?

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