Le Big Data est un excellent compagnon pour chaque entreprise lorsqu’il s’agit d’analyse. Cependant, faire face aux deux peut être assez déroutant si vous ne faites pas attention. Le Big Data et l’analytique vont de pair, et si vous êtes assez intelligent pour éviter certaines erreurs courantes lorsqu’il s’agit de travailler avec les deux, vous êtes sûr de gagner un avantage stratégique sur le marché avec succès. Il est donc important que vous soyez clair à ce sujet.

 

Quelles sont les erreurs liées au Big Data auxquelles vous devez faire attention ?

Les spécialistes DBA experts soulignent que le Big Data est une ressource inestimable pour les entreprises modernes aujourd’hui. Quelle que soit la taille de l’entreprise, ces données vous aident à obtenir des informations qui peuvent transformer le destin de votre entreprise. Les spécialistes de l’administration et de la gestion des données ajoutent que si une entreprise n’a pas une bonne stratégie de gestion des données, elle perdra des opportunités commerciales saillantes sur le marché. De plus, la valeur de l’entreprise chute, ce qui est préjudiciable à sa progression et à son développement.

Le Big Data avec l’analytique est un investissement prometteur pour toute entreprise car il lui permet de traiter de grands ensembles de données pour obtenir des informations inestimables. Toutefois, lorsqu’une entreprise exploite ces données, elle s’accompagne d’une confusion qui la dissuade d’atteindre son potentiel optimal. Ainsi, avant de commencer tout projet de données (bien connaître la méthode raci pour son projet), les entreprises devraient considérer les principales erreurs suivantes en matière de Big Data et les éviter à tout prix-

1. Dépendre des mêmes indicateurs clés de performance ou KPI 

L’environnement commercial est dynamique et les entreprises doivent s’adapter au changement au fur et à mesure que le moment se présente. Elles doivent introduire de nouvelles solutions et stratégies qui les aident à faire face aux demandes du marché. Cependant, la plupart des entreprises continuent à utiliser les indicateurs clés de performance traditionnels qui les empêchent de progresser et d’explorer de nouvelles technologies et de nouveaux outils. Pour progresser et avancer dans l’écosystème numérique dynamique, les entreprises doivent déployer des outils nouveaux et supplémentaires adaptés à l’analyse des données pour refléter les performances actuelles de l’entreprise afin qu’elles puissent identifier correctement ce qui fera avancer l’entreprise avec succès.

2. Le manque de préoccupation pour la sécurité des données

La gouvernance et la sécurité sont des préoccupations essentielles pour toute entreprise. Si les entreprises adoptent aujourd’hui des projets axés sur le Big Data et l’analytique, elles y progressent avec un manque de gouvernance et de sécurité. À cet égard, elles doivent être conscientes et envisager d’adopter une approche à multiples facettes pour les aider à sécuriser le Big Data. L’entreprise doit comprendre la nature des données traitées, auditer les manipulations de ces données et maintenir un contrôle sur les utilisateurs privilégiés. En plus de ce qui précède, l’entreprise devrait tenir des conversations qui tournent autour de la sécurité, de la gouvernance et de la conformité dès le début du projet Big Data.

3. Prêter attention aux coûts techniques uniquement

Les spécialistes de la société renommée dans la gestion, le conseil et l’administration de bases de données remotedba dit que pour faire décoller tout projet de données, l’entreprise devrait accepter le changement. Or, malheureusement, cette approche est largement sous-estimée. Elle est si grave qu’elle fait plus de mal que de bien à l’entreprise. L’entreprise doit planifier les coûts techniques avant de déployer une stratégie de données ; cependant, elle néglige généralement la nécessité de budgétiser ces éléments au-delà des coûts techniques. C’est une erreur majeure que commettent la plupart des entreprises. Il est prudent pour l’entreprise de planifier le budget pour développer les compétences, la formation et la gestion du changement dans l’entreprise qui se traduit par un changement culturel pour assurer l’optimisation efficace du Big Data avec l’analytique.

4. Négliger les données externes

Aujourd’hui, vous verrez que les données proviennent de multiples sources et sous plusieurs formes que les feuilles de calcul et les systèmes de base de données. La plupart des données que l’entreprise collecte ne sont pas structurées, et ces données brutes se présentent souvent sous la forme d’enregistrements audio, de photographies, de fichiers texte, etc. L’entreprise a besoin de mettre en place une stratégie pour conserver des données solides. Cela s’applique à la fois aux données structurées et non structurées qui donnent à l’entreprise des informations significatives. Cependant, lorsque ces données externes sont négligées, les projets de données s’arrêtent brutalement. Ces sources de données brutes peuvent également être obtenues auprès de courtiers en données, de référentiels de données et de gouvernements. Ils devraient délibérer chaque source de données pour apporter de la valeur à l’entreprise.

5. Ne pas résoudre les véritables problèmes de science des données

Il existe une idée fausse majeure parmi les chefs d’entreprise qui pensent qu’ils connaissent bien la science des données et d’autres choses associées comme le développement d’algorithmes simplement parce qu’ils ont recruté des data scientists. Or, ces derniers passent généralement beaucoup de temps à évaluer puis à nettoyer les données avant de les intégrer à d’autres sources de données. L’entreprise doit impérativement comprendre comment les scientifiques des données passent leur temps. Il est prudent pour eux d’avoir une stratégie définie et claire pour maintenir le nettoyage et l’intégration des données. C’est là qu’ils devraient avoir un agent de données sur leur liste de paie pour résoudre les problèmes de science des données de l’entreprise.

6. Non planification de l’intelligence artificielle et de l’intelligence machine 

L’IA et le ML ont tous deux un impact significatif sur le monde des affaires aujourd’hui dans tous les secteurs. Ces deux technologies vont perturber tous les aspects des entreprises conventionnelles pour stimuler la productivité des employés et les opérations. Cependant, plusieurs entreprises ne comprennent toujours pas l’impact puissant des technologies d’IA et de ML. Cela signifie que les entreprises qui veulent être à la pointe de l’intelligence artificielle doivent être prêtes à payer pour le talent. Cela implique qu’elles doivent payer les ressources humaines traitant de l’expérience et de l’expertise des technologies IA et MI plus haut afin qu’elles puissent devenir des perturbateurs des pratiques commerciales conventionnelles et ne pas être perturbées par le progrès de ces technologies.

Par conséquent, les entreprises devraient faire attention aux communs énumérés ci-dessus quand il s’agit d’erreurs de Big Data. Elles devraient recourir à des services professionnels de conseil en DBA à distance pour avoir une compréhension précise de la façon d’atténuer ces erreurs afin de combiner avec succès le Big Data et l’analytique ensemble pour le progrès de leurs entreprises.