5 erreurs Big Data à éviter

5 erreurs Big Data à éviter pour votre entreprise

Vous souhaitez utiliser le Big Data pour diriger la croissance de votre entreprise ? Attention à ne pas vous jeter les yeux fermés dans ce nouveau phénomène. Les meilleures technologies peuvent échouer si elles ne sont pas implémentées correctement. Les experts Big Data mettent en lumière quelques erreurs critiques à éviter à tout prix. Découvrez 5 erreurs Big Data à éviter à tout prix. 

1 – Choisir les mauvaises sources

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Choisir les mauvaises sources peut mener à une mauvaise compréhension des données, et découler sur de mauvaises conclusions. Les Big Data peuvent être collectées depuis de multiples sources, tels que les outils analytiques de sites web, les données des réseaux sociaux, les données de capteurs IoT, les applications business, les données de Machine Log, et le web dans son ensemble. Il est facile de se noyer dans cet océan de données. L’une des erreurs les plus communes est de choisir un ensemble de données facilement accessible, et ne nécessite pas d’être nettoyé avant l’analyse. En réalité, le critère le plus important à vérifier est que la source de données soit adaptée au problème que l’entreprise cherche à résoudre.

2 – Ne pas définir d’objectif

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Avant même de commencer à se pencher sur les sources de donnée, il est essentiel de définir les objectifs visés avec précision. Si vous ne vous focalisez pas sur le problème que vous cherchez à résoudre, vous ne serez pas capable de choisir les bonnes ressources. Lorsque l’objectif n’est pas clairement défini, il y a une tendance à choisir la source de données la plus facilement accessible. Cette méthode conduit l’utilisateur à se plonger dans de larges quantité de données sans en dégager de résultats tangibles.

3 – Ignorer la qualité des données

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Il est également important de s’assurer que les données sont de haute qualité. Il est possible d’avoir de larges quantités de données en provenance de la bonne source, adéquates pour résoudre l’objectif de l’entreprise, mais pas suffisamment précises et consistantes. Les grandes entreprises font appel à des employés uniquement pour se charger de contrôler la consistance et l’uniformité des ensembles de données.

4 – Ne pas catégoriser les données

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Si les données ne sont pas catégorisées correctement dès le départ, il devient difficile de trier les données par la suite pour obtenir des informations. Il est préférable de catégoriser les données par produits, par départements, par provenance géographique etc… l’objectif étant de s’assurer que vous pouvez sélectionner les données en fonction de vos besoins. Ceci vous permet de vous plonger plus profondément dans les Big Data pour en extraire facilement des informations.

5 – Ne pas utiliser le Cloud

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Le Big Data nécessite de larges montants d’espace de stockage, ce qui implique d’importants coûts d’infrastructure. En fonction de la nature de votre activité et du besoin de Big Data en tant qu’outil de croissance, l’implémentation peut avoir un impact important sur votre activité. Une erreur suffit pour se retrouver à peiner à exploiter des éléments basiques au lieu de tirer bénéfice du Big Data. Ainsi, déplacer les données vers le Cloud est le moyen le plus sûr d’optimiser les coûts d’infrastructure et l’échelle en fonction de vos besoins et de leur évolution.

Le Big Data est là pour durer. Assurez-vous que l’implémentation de votre entreprise est optimisée pour en tirer profit au mieux. Recruter des experts en Data Analytics aide généralement à éviter les erreurs citées dans cet article.

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