L'explosion exponentielle des données numériques a forcé les chercheurs à trouver de nouvelles façons de voir et d'analyser le monde. Il s'agit de découvrir de nouveaux ordres de grandeur pour la capture, la recherche, le partage, le stockage, l'analyse et la présentation de données. C’est comme ça que le "big data" est né. Les données massives sont un concept permettant de stocker une énorme quantité d'informations sur une base numérique.
Les données volumineuses désignent un très grand ensemble de données qu'aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l'information ne peut réellement fonctionner. En fait, nous produisons environ 2,5 milliards d'octets de données chaque jour. Cette quantité de données provient de différentes plates-formes: messages que nous envoyons, vidéos que nous publions, informations météorologiques, signaux GPS, enregistrements de magasinage en ligne transactionnels, etc. Ces données sont appelées big data ou volumes massifs de données. Les géants du Web, et en premier lieu Yahoo (ainsi que Facebook et Google), ont été les premiers à déployer ce type de technologie.
Bien qu'il n'existe pas de définition spécifique ou universelle du big data. S'agissant d'un terme complexe, sa définition varie en fonction des communautés intéressées, des utilisateurs ou des fournisseurs de services. Une approche transdisciplinaire permet de comprendre le comportement des différents acteurs: les concepteurs et les fournisseurs d’outils (les informaticiens), les catégories d’utilisateurs (responsables, responsables d’entreprise, décideurs politiques et chercheurs), ainsi que les professionnels. [19659002] Le Big Data est un système technique dual. En effet, il présente des avantages et des inconvénients. L'arrivée du Big Data est maintenant présentée dans de nombreux articles comme une nouvelle révolution industrielle similaire à la découverte de la vapeur (début du 19e siècle), de l'électricité (fin du 19e siècle) et de l'informatique (fin du 20e siècle). D'autres décrivent ce phénomène comme la dernière étape de la troisième révolution industrielle, qui est en réalité «l'ère de l'information». Dans tous les cas, le Big Data est considéré comme une source de profonde perturbation dans la société.
Les Big Data deviennent de plus en plus populaires parmi les entreprises de tous les secteurs et entreprendre un projet Big Data n’est pas chose facile. Selon une étude réalisée par NewVantage Partners, 95% des entrepreneurs Fortune 1000 interrogés ont entrepris un projet de données volumineuses au cours des cinq dernières années, mais seulement 48,4% ont réussi à en bénéficier.
Défis de données rencontrés par les entreprises:
Gestion de la croissance des données
Il est clair que l'un des plus grands défis à relever en matière de données volumineuses consiste à stocker et à analyser toutes les informations. Selon le rapport "Digital Universe", IDC estime que la quantité d'informations stockées dans les systèmes informatiques du monde double tous les deux ans. La plupart de ces données sont non structurées, ce qui signifie qu'elles ne sont pas stockées dans une base de données. Les photos, les documents, les vidéos et les fichiers audio sont difficiles à analyser.
Pour relever ce défi, les entreprises peuvent utiliser différentes technologies pour gérer l'augmentation constante du nombre de données. En termes de stockage, les infrastructures convergées et hyper-convergées, ainsi que le stockage défini par logiciel, permettent de faire évoluer facilement le matériel. Des technologies telles que la compression, la déduplication et la hiérarchisation réduisent également l'espace requis et les coûts de stockage des données volumineuses. En ce qui concerne la gestion et l'analyse, les entreprises peuvent utiliser des outils tels que NoSQL, Hadoop, Spark et d'autres logiciels d'analyse de données volumineuses, ainsi que des logiciels de business intelligence, d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour obtenir les informations dont ils ont besoin.
19659008] Les entreprises ne veulent pas seulement stocker les mégadonnées qu'elles génèrent. Ils sont plus intéressés par l'utilisation du Big Data pour atteindre leurs objectifs. Selon l'étude menée par NewVantage Partners, les principaux objectifs associés aux projets Big Data sont la réduction des dépenses, la mise en place d'une culture axée sur les données, l'innovation, l'accélération du déploiement de nouvelles capacités et services et le lancement de nouveaux produits. Et services. Ces différents objectifs peuvent rendre les entreprises plus compétitives, mais elles doivent obtenir des informations et les exploiter rapidement.
Pour les aider à atteindre ce rythme, les entreprises peuvent utiliser une nouvelle génération d'outils analytiques permettant de réduire considérablement le temps nécessaire à la génération de rapports. Ils peuvent fortement investir dans des outils analytiques qui les aideront à obtenir des résultats en temps réel. Grâce à cela, ils peuvent réagir aussi rapidement que possible aux évolutions du marché.
Recrutement de talents dans le domaine du big data
Pour développer et gérer des applications génératrices d'informations, les entreprises ont besoin de professionnels compétents en big data. En fait, la demande d'experts en données volumineuses a considérablement augmenté, de même que les salaires proposés par les entreprises.
Pour faire face au manque de talents en données volumineuses, les entreprises peuvent utiliser l'une des nombreuses options disponibles. Ils peuvent augmenter leurs budgets et leurs efforts de recrutement et de rétention. Les autres options à considérer sont la formation de leurs employés actuels pour apprendre et maîtriser le Big Data – développer le talent de Big Data de l'intérieur. Enfin, de nombreuses entreprises se tournent vers la technologie. Ils achètent des solutions analytiques en libre service ou des logiciels d’apprentissage automatique conçus pour être utilisés par des professionnels non diplômés en science des données. Ces outils peuvent aider les entreprises à surmonter leurs défis liés au Big Data et à atteindre leurs objectifs sans même engager des experts qualifiés.
Intégration de sources de Big Data diversifiées
La grande variété de données fait de l'intégration l'un des plus grands défis du Big Data. En effet, les données proviennent de différentes sources: applications professionnelles, réseaux sociaux, courriers électroniques, documents des employés… combinant toutes ces données de manière harmonieuse et utilisées pour créer des rapports, ainsi que pour les utilisateurs avancés, des solutions basées sur les données et d'aide à la décision, peut être très difficile. Pour résoudre ce problème, différents fournisseurs proposent des outils d’intégration conçus pour faciliter le processus. Cependant, de nombreuses entreprises admettent qu'elles n'ont pas encore surmonté ce défi.
Validation des données
La validation des données est également l'un des défis majeurs du Big Data. De nombreuses entreprises reçoivent des données similaires de systèmes différents, et ces données sont parfois contradictoires. Par exemple, un système de commerce électronique peut avoir un certain niveau de ventes quotidiennes, tandis qu'un système de planification des ressources d'entreprise (ERP) peut avoir un niveau légèrement différent.
Pour harmoniser ces données, les entreprises doivent utiliser la gouvernance des données (vous peut faire des liens internes ici pour le référencement). La gouvernance des données présente également divers défis, et c’est en fait le sujet de préoccupation cité le plus rapidement par les répondants selon l’enquête AtScale 2016 «Big Data Maturity Survey».
Il n’est généralement pas facile de résoudre les problèmes de gouvernance des données. Cela nécessite une combinaison de technologie et de changement de politique. Cependant, certaines tentatives consistent à affecter un groupe de personnes à la surveillance des données et à définir des règles et des procédures. Une autre option consiste à investir dans des solutions de gestion de données conçues pour simplifier la gouvernance des données axée sur la précision et le stockage de données volumineuses.
Sécurisation des données volumineuses
La sécurité est également une préoccupation importante dans le domaine des données volumineuses. Les données commerciales peuvent être attrayantes pour les pirates. Cependant, selon une étude réalisée par IDG, seules 39% des entreprises utilisent des mesures de sécurité supplémentaires pour leurs référentiels de données. Parmi les mesures additionnelles les plus populaires, citons le contrôle de l'accès et de l'identité, le cryptage des données et la séparation des données.
Résistance organisationnelle
Outre les aspects technologiques des défis liés au Big Data, les employés peuvent également représenter un défi lié au Big Data. Parmi les principaux défis rencontrés par les entreprises qui tentent de lancer un projet Big Data, les trois principaux problèmes sont un alignement organisationnel insuffisant, un manque de compréhension de la part des gestionnaires, un manque de compréhension ou une résistance des entreprises.
Pour résoudre ce problème, il est Par conséquent, il est nécessaire de convaincre les chefs d'entreprise de l'utilité du big data et de nommer un responsable des données.
Il est également important que les cadres, les directeurs et les gestionnaires comprennent les opportunités offertes par le big data pour pouvoir surmonter les divers défis et rester concurrentiel dans une économie de plus en plus centrée sur les données.
Cet article est publié dans le cadre du réseau des contributeurs IDG. Vous souhaitez vous inscrire?