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Le Big Data est devenu indispensable pour prendre des décisions commerciales, mais il faut prendre en compte un certain nombre de défis avant de mettre en œuvre le Big Data dans leur entreprise.
Le Big Data est devenu un élément essentiel de la prise de décision en entreprise. Il offre un aperçu significatif aux entreprises et aux chefs d'entreprise. Mais en même temps, cela soulève de nombreux défis que notre système traditionnel ne peut pas gérer. Par conséquent, il est nécessaire de comprendre ces défis en détail avant de mettre en œuvre le Big Data dans une organisation.
Selon McKinsey Global Institute (MGI): "Les données volumineuses font référence à des ensembles de données dont la taille dépasse les capacités des outils logiciels de base de données classiques pour capturer, stocker, gérer et analyser." Les problèmes liés au Big Data doivent donc être traités correctement. Après analyse des données massives, la valeur obtenue peut être résumée comme suit:
- Les transparences
- Meilleure performance et variabilité
- Remplacement de décisions artificielles par des algorithmes automatisés
- Segmentation des clients
Défis stratégiques
Commençons par de grands défis stratégiques en matière de données. Les données volumineuses nous obligent à relever trois grands défis stratégiques et opérationnels:
L'ensemble du secteur informatique est sous pression, car il doit gérer le volume croissant de données jour par jour pour améliorer ses activités. L'analyse des données peut être subdivisée en trois catégories:
- Analyse prédictive - Le chercheur de données a pour tâche d’utiliser des données en temps réel pour l’analyse prédictive dans divers domaines. Lors de cette analyse de données, il est également important de tirer parti de nouveaux types de données, telles que les données émotionnelles, les données de flux vidéo, les données d'image, les données, etc.
- Analyse comportementale - Les données comportementales sont importantes pour améliorer la satisfaction de la clientèle. Le responsable des données doit exploiter des ensembles de données de nature complexe pour créer de nouveaux modèles commerciaux permettant de réduire les coûts et de promouvoir l’innovation afin d’améliorer la satisfaction de la clientèle.
- Interprétation des données - Les analystes de données doivent fournir de nouvelles informations d’analyse commerciale à la direction et les intégrer pour l’innovation produit.
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
- Capture de données
- Aligner des données de différentes sources
- Transformer les données en une forme adaptée à l'analyse
- Modélisation des données à l'aide de mathématiques et / ou de simulations
- Comprendre le résultat et pouvoir l'expliquer aux utilisateurs finaux
Défis de gestion
L'un des principaux défis de la gestion des données consiste à garantir la sécurité, la confidentialité des données, la gouvernance et les normes éthiques. Lorsque vous traitez avec des données client, vous devez respecter l’usage prévu et les règles pertinentes. Le suivi des données est important en termes d'utilisation, de transformation, de dérivation, ainsi que de gestion de son cycle de vie. Les données doivent être sécurisées et les accès contrôlés. Dans le même temps, des audits doivent être effectués à intervalles réguliers pour garantir la sécurité des données, car la plupart des entrepôts de données stockent des données à caractère personnel, ce qui pourrait entraîner des problèmes juridiques et éthiques potentiels.
Conclusion
Nous avons discuté de différents défis liés au Big Data et de leur impact sur les entreprises. Ces défis se produisent à tous les niveaux de la mise en œuvre. Par conséquent, avant de mettre en œuvre le Big Data dans toute organisation, il est nécessaire de relever ces défis et de les planifier.