Traitement, gestion et stockage de données structurées et non structurées

Ce qui suit est la deuxième d’une série de conversations sur l’innovation numérique et les technologies intelligentes qui sous-tendent l’entreprise intelligente avec Jeff Janiszewski et Ginger Shimp de SAP North America Marketing. Dans ce blog, ils discutent de l'importance de la gestion du Big Data .

JEFF: Il me semble donc que les gens aiment parler de IoT car "Cool" facteur de pointe, et ils aiment parler de analyse de données car il a un attrait intellectuel sophistiqué. Mais le Big Data, qui se situe entre ces deux choses, est ignoré car il est plus piéton. C’est comme avoir une vidange sur une Ferrari; Ce n’est pas la meilleure partie de l’expérience de la voiture, mais c’est absolument essentiel. Les données volumineuses constituent l’épine dorsale de l’innovation – la base sur laquelle les entreprises sont bâties aujourd’hui.

GINGER: Je pense qu’il ya une certaine confusion quant à ce qu’est le «Big Data». Les gens comprennent que les données sont des informations organisées dans un format utilisable, mais la distinction entre vos données de variétés variées et les données massives est moins claire.

JEFF: C’est vraiment un abus de langage. Le concept ne concerne pas seulement la taille d'un ensemble de données, mais également la possibilité de disposer d'un large assortiment de données, de la rapidité de traitement et de la qualité des données.

GINGER: À la base, le Big Data. est «simplement» un ensemble d’informations structurées et non structurées (connues ou supposées être des faits) – si volumineuses et complexes et provenant de sources multiples et disparates – qui, exploitées à des fins de compréhension, peuvent changer nos vies. Le problème est que certains utilisateurs finaux craignent le Big Data parce qu’ils pensent que c’est au gouvernement ou aux grandes entreprises de collecter leurs informations personnelles pour un profit sans scrupule.

JEFF: Cela devient alors un cercle vicieux pour les entreprises. Lorsqu'ils essaient de protéger la vie privée de leurs consommateurs, cela devient naturellement moins transparent, ce qui rend les consommateurs plus paranoïaques quant à ce qu'il advient de leurs informations.

GINGER: Il n'y a pas de meilleur exemple de cela que les agences d'évaluation du crédit. . Leur modèle commercial repose sur la collecte d'informations personnelles et leur vente à d'autres personnes – et souvent pas de manière globale. Cependant, ils ne peuvent pas vendre votre dossier de crédit sans votre permission, et le principal souci est de disposer de données précises. Certains théoriciens du complot voudront bien vous faire croire que les bureaux veulent priver de leurs droits les personnes défavorisées, mais les bureaux de crédit peuvent en réalité autonomiser les gens en leur permettant de prouver leur solvabilité.

JEFF: C'est pourquoi nous avons créé le Recherche de Salaì podcast; il faut pouvoir séparer la fiction de la réalité. Si vous mystifiez la technologie, elle créera inévitablement un sentiment de paranoïa, mais si vous l'humanisez, les gens vous feront confiance.

GINGER: Et la réalité est que collecter, stocker et exploiter des données n'est pas tout à fait positif: si ce n'est pas bien fait, cela peut être un fardeau coûteux pour les entreprises. Le volume de données dans le cyberespace double tous les 12 à 24 mois et il est effrayant de savoir si les avancées progressives sont géométriques.

JEFF: Oui, il est facile de confondre le cyberespace avec l'espace, comme si les données étaient stocké dans un vide illimité. Ce n’est certainement pas le cas. Que les données soient stockées sur site ou dans le cloud, elles doivent résider sur des serveurs, qui doivent à leur tour être achetés, mis en réseau, alimentés et entretenus. Cela nécessite de l'espace physique, du capital humain, de l'énergie et du matériel.

GINGER: Et parfois, les entreprises deviennent des stockeuses de données. Ils veulent tout garder pour toujours au cas où ils en auraient besoin un jour. Mais, tout comme la thésaurisation dans le monde physique, la mémorisation de données peut rendre la recherche d'informations beaucoup plus compliquée, plus coûteuse et prend beaucoup de temps.

JEFF: Ce n'est pas du Big Data, c'est du «Colossal Data». . Imaginez-vous entrer dans la maison de grand-mère et qu’elle n’a rien jeté depuis la Grande Dépression et que vous devez trouver quelque chose de précieux, comme son acte de naissance. Le volume de documents pose problème, mais vous devez également tenir compte de la désorganisation, de l’encombrement sans valeur et du temps nécessaire pour tout régler. Les quatre V du Big Data sont le volume, la variété, la vitesse et la véracité.

GINGER: Et tout comme Grand-mère, je pense que les entreprises sont paralysées par des décennies de données obsolètes, car elles nettoient et nettoient les dégâts. – peut sembler accablant.

JEFF: Pour être juste, certaines entreprises sont victimes de leur propre succès. Ils ont connu une croissance si rapide qu’ils n’avaient ni le temps ni la bande passante nécessaires pour trier les données

. Dans certains secteurs (juridique, médical, gouvernemental, financier, etc.), ils sont tenus de conserver les informations à perpétuité. C’est pourtant une raison supplémentaire pour les entreprises de garder le contrôle de leurs données et de travailler avec des partenaires de confiance qui ne sont pas seulement des experts en organisation et en sauvegarde de données, mais qui savent également comment les purger intelligemment. Ce n’est pas seulement une bonne idée, c’est un impératif essentiel pour la survie de toute entreprise aujourd’hui.

GINGER: Comme vous l’avez dit, il s’agit de la colonne vertébrale de l’innovation. Un moyen (très mauvais) de résoudre le problème de Colossal Data consiste à conserver de nombreux ensembles de données discrets dans l’ensemble de la société. Si la comptabilité, les ventes, les services juridiques, les ressources humaines et tous les partenaires et fournisseurs opèrent en silos, ils disposeront chacun de jeux de données plus petits, mais ils risquent d'être redondants et le manque de visibilité sur une autre partie de la société peut paralyser.

JEFF: C'est pourquoi ils appellent cela l'exploration de données. Vous avez des analystes de données qui se frayent un chemin parmi des données stockées à la recherche d’or d’information.

GINGER: Mais tout comme rechercher l’acte de naissance de grand-mère, ce n’est pas facile, ni bon marché. Dans un monde parfait, il y aurait moins d'extraction de données et plus de recherche de données. Nettoyez-le, maintenez-le propre et mettez-vous au travail.

Pour en savoir plus sur SAP Leonardo et Big Data, visitez le site https://sapinnovate.me/leonardo/ .

Pour une expérience plus imaginative de l'intégration de la technologie dans nos vies, écoutez notre nouveau podcast, Searching Salaì . « Épisode 2: La technologie du voyageur temporel » est disponible dès maintenant sur les podcasts Apple. Rattrapez les épisodes passés et poursuivez l'expérience sur www.searchingforsalai.com .

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