Contenu
- Caractéristiques du Big Data
- Manque de bonne voie
- Problèmes de classification des données
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Performance des données
- Surcharge
- Outils d'analyse
- La bonne personne au bon endroit
- Formes de données
- Données non structurées
- Conclusion
Source: Wavebreakmedia Ltd / Dreamstime.com
À emporter:
Les mégadonnées révolutionnent l’analyse et peuvent présenter un intérêt considérable pour les entreprises, mais uniquement si elles sont gérées et analysées avec succès.
Les mégadonnées se présentent sous différentes formes et structures. Ces dernières années, l’analyse des mégadonnées a eu un impact significatif sur les décisions de l’entreprise. Même si elle peut être d’une immense valeur, elle présente quelques difficultés.
Dans cet article, je discuterai de ces problèmes, mais tout d’abord, concentrons-nous sur certaines caractéristiques du Big Data.
Caractéristiques du Big Data
Le Big Data peut être défini par plusieurs caractéristiques:
- Volume - Le terme mégadonnées fait référence à la taille et le volume à la quantité de données. La taille des données détermine la valeur des données à considérer comme des données volumineuses ou non.
- Vélocité - La vitesse à laquelle les données sont générées est appelée vélocité.
- Véracité - Cela fait référence à l'exactitude des données. La précision de l'analyse dépend de la véracité des données source.
- Complexité - Des quantités énormes de données proviennent de sources multiples. La gestion des données devient donc un processus difficile.
- Variété - Il est important de comprendre la catégorie à laquelle appartiennent les mégadonnées. Cela aide également à analyser les données.
- Variabilité - Ce facteur fait référence à l'incohérence que les données peuvent montrer. Cela entrave davantage le processus de gestion efficace des données.
Voyons maintenant quelques points douloureux.
Manque de bonne voie
Si les données proviennent de différentes sources, il devrait exister un chemin approprié et fiable pour le traitement de données volumineuses.
Pour de meilleures solutions, le chemin doit offrir un aperçu du comportement du client. C’est la principale motivation pour la création d’une infrastructure flexible permettant l’intégration de systèmes frontaux à des systèmes back-end. En conséquence, cela aide à garder votre système en marche.
Problèmes de classification des données
Le processus d'analyse doit commencer lorsque l'entrepôt de données est chargé avec des quantités énormes de données. Cela devrait être fait en analysant un sous-ensemble de données commerciales clés. Cette analyse est faite pour des modèles et des tendances significatifs.
Les données doivent être classées correctement avant le stockage. L'enregistrement aléatoire des données peut créer d'autres problèmes d'analyse. Comme le volume de données est volumineux, la création d’ensembles et de sous-ensembles différents peut constituer la bonne option. Cela aide à créer des tendances pour traiter les défis liés au Big Data.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Performance des données
Les données doivent être traitées efficacement pour la performance et les décisions ne doivent pas être prises sans éclaircissements. Nous avons besoin que nos données fonctionnent efficacement pour suivre la demande, l’offre et les bénéfices pour des raisons de cohérence. Ces données doivent être traitées pour obtenir des informations commerciales en temps réel.
Surcharge
Une surcharge peut survenir lorsque vous essayez de conserver de grandes quantités d'ensembles de données et de sous-ensembles. Le principal problème ici est de sélectionner les informations à conserver provenant de différentes sources. Ici, la fiabilité est également un facteur important lors de la sélection des données à conserver.
Certains types d'informations ne sont pas nécessaires aux entreprises et doivent être éliminés pour éviter des complications futures. Un problème de surcharge pourrait être résolu si certains experts utilisaient certains outils pour mieux comprendre le succès d'un projet Big Data.
Outils d'analyse
Nos outils analytiques actuels fournissent des informations sur les performances antérieures, mais des outils sont nécessaires pour fournir des informations futures. Les outils prédictifs pourraient être des solutions optimales dans ce cas.
Il est également nécessaire de donner accès aux outils d'analyse aux gestionnaires et autres professionnels. Les conseils d'un expert peuvent donner un coup de pouce à l'entreprise. Cela conduit à un aperçu approprié avec moins d'assistance donnée pour le support informatique.
La bonne personne au bon endroit
La devise de nombreux départements de ressources humaines est «la bonne personne au bon endroit» et il en va de même pour le Big Data. Fournir l'accès aux données et aux analyses à la bonne personne. Cela pourrait aider à obtenir des informations appropriées sur les prévisions relatives aux risques, aux coûts, aux promotions, etc., et pourrait transformer les analyses en actions.
Les données collectées par les entreprises via s, les ventes, le suivi et les cookies ne sont d'aucune utilité si vous ne pouvez pas les analyser correctement. L'analyse est importante pour fournir ce que le consommateur veut.
Formes de données
Il existe une grande quantité de données collectées, qui peuvent être structurées ou non et à partir de sources variées. Le traitement inapproprié des données et le manque de connaissances sur ce qu'il faut sauvegarder et où le sauvegarder peuvent entraver le traitement du Big Data. L'utilisation de chaque forme de données doit être connue de la personne qui la manipule.
Données non structurées
Les données provenant de différentes sources peuvent avoir une forme non structurée. Il pourrait contenir des données qui ne sont pas organisées de manière standard et prédéfinie. Par exemple, les journaux système, les documents de traitement de texte et d’autres documents commerciaux peuvent tous être des sources de données.
Le défi consiste à stocker et à analyser correctement ces données. Une enquête a révélé que 80% des données générées quotidiennement sont non structurées.
Conclusion
Les données d'une entreprise sont difficiles à gérer en raison de leur grande taille et de la nécessité d'une capacité de traitement plus grande. Les bases de données traditionnelles ne peuvent pas traiter cela efficacement. Une organisation peut prendre de meilleures décisions si elle peut gérer et analyser facilement des données volumineuses en toute simplicité.
Il peut s'agir de pétaoctets de données stockant les détails des employés d'une organisation provenant de différentes sources. Si ce n'est pas organisé correctement, il pourrait devenir difficile à utiliser. La situation s'aggrave si des données encore plus non structurées proviennent de différentes sources.
Les mégadonnées ont le potentiel d’améliorer les décisions et les analyses commerciales. Aujourd'hui, les banques, les services, les médias et les communications investissent dans le Big Data. Les points douloureux ci-dessus doivent être pris en compte lorsque vous travaillez avec des quantités énormes de données.