Les enjeux du big data

Les volumes de données continuent de croître, de même que le nombre d’action qu’on peut réaliser avec autant de données brutes disponibles. Toutefois, les entreprises doivent savoir comment utiliser ces données et dans quelle mesure elles peuvent en tirer parti pour mieux comprendre leurs consommateurs, leurs produits et leurs services. Parmi les 85% des entreprises qui utilisent le Big Data, seules 37% ont pu tirer partie des analyses basées sur les données.

Une augmentation de 10% de l’accessibilité des données peut entraîner une augmentation de 65 millions de dollars du revenu net d’une entreprise. Il est donc important de comprendre les enjeux du big data pour réussir dans ce domaine.

Ce qu’il faut savoir sur le Big data

Bien que le Big Data offre une multitude d’avantages, il comporte son propre ensemble de problèmes. Il s’agit d’un nouvel ensemble de technologies complexes, encore à l’état naissant de développement et d’évolution.Parmi les problèmes couramment rencontrés, on peut citer le manque de connaissances sur les technologies utilisées, la confidentialité des données et les capacités analytiques inadéquates des organisations. De nombreuses entreprises sont également confrontées au manque de compétences pour faire face aux technologies Big Data. Peu de gens sont réellement formés sur le Big Data, ce qui peut constituer un obstacle majeur.Ce n’est cependant pas les seuls enjeux du big data.

Traiter une grande quantité de données

Il y a actuellement eu une augmentation exponentielle des données auxquelles les entreprises peuvent accéder. Il existe des données pour tout, des goûts des consommateurs, en passant par leur réaction, leur parfum et même leurs intérêts. L’enjeu n’est pas tant la disponibilité, mais la gestion de ces données. Avec des statistiques affirmant que les données augmenteraient de 6,6 fois la distance entre la Terre et la Lune d’ici 2020, le défi est de taille.Parallèlement à la hausse du nombre de données non structurées, le nombre de formats de données a également augmenté. La vidéo, l’audio, les médias sociaux, les données d’appareils intelligents, etc. ne sont que quelques exemples. Parmi les moyens les plus récents développés pour gérer ces données, on peut distinguer un hybride de bases de données relationnelles combinées avec des bases de données NoSQL. Netflix est une plateforme de diffusion de contenu basée sur Node.js. Avec l’augmentation de la charge de contenu et les formats complexes disponibles sur la plate-forme, ils avaient besoin d’une infrastructure capable de gérer le stockage et la récupération des données, d’où l’utilisation de MEAN. Vous pouvez tout savoir en regardant ce sitehttps://octopeek.com/

Le temps réel peut être complexe

De nombreuses données sont mises à jour toutes les secondes et les entreprises doivent en être conscientes. Par exemple, si une entreprise de vente au détail souhaite analyser le comportement des clients, des données en temps réel sur leurs achats en cours peuvent être utiles. Il est important que les entreprises maitrisent  ces données, ainsi que les données «stagnantes». Cela permet de mieux comprendre et d’améliorer les capacités de prise de décision.

 

Cependant, toutes les organisations ne sont pas en mesure de suivre le rythme des données en temps réel, car elles ne sont pas mises à jour en fonction de la nature évolutive des outils et des technologies nécessaires. Actuellement, il existe quelques outils fiables, bien que beaucoup manquent encore de la sophistication nécessaire.

Sécurité des données

De nombreuses entreprises rencontrent des problèmes avec le Data Security. Cela se révèle être un des plus importants enjeux du big data. Les données dont disposent les entreprises sont mises à disposition à partir d’un large éventail de sources, dont certaines ne peuvent être fiables pour être sécurisées et conformes aux normes de l’organisation.Ils doivent utiliser diverses stratégies de collecte de données pour répondre à leurs besoins. Cela conduit à des incohérences dans les données, puis aux résultats de l’analyse.