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Le Big Data Analytics garantit des perspectives prometteuses pour l'avenir d'une entreprise, mais il comporte également des risques à ne pas négliger. Voici 5 étapes pour gérer et limiter ces risques au sein d'un environnement Big Data.
De plus en plus d'entreprises optent pour l'adoption d'Hadoop en vue du déploiement d'une stratégie Big Data. Cependant, elles doivent également considérer les éventuelles conséquences négatives.
Le Big Data a engendré de nouveaux risques informatiques, mais de nombreuses entreprises se précipitent tête baissée vers cette nouvelle technologie. Pour trouver le point d'équilibre, il est important que les leaders de ce entreprises sachent comment gérer ces risques et former leurs recrues en conséquence.
1 – Sécurité des données et administration
La sécurité des données est en toute logique le principal problème surveillé en premier lieu par les entreprises. Il existe plusieurs techniques pour sécuriser ces données : instaurer un périmètre de sécurité, le chiffrement des données stockées et en cours de transition, la configuration stricte de l'authentification, ou encore le choix judicieux entre un stockage interne ou sur le Cloud. Pour prendre en charge ces mesures, il est important de choisir les employés qualifiés.
2 – Gouvernance des données
L'un des risques à redouter provient de l'organisation du Data Lake. Une donnée en provenance d'une source peut accidentellement se combiner à une donnée d'une autre source et engendrer une malencontreuse exposition de données. Pour y remédier, il est important d'élaborer une stratégie de gouvernance des données en collaboration avec les employés responsables.
3 – Philosophie speed-to-market
Il est important pour les analystes d'être capables d'accéder aux données de l'entreprise. Il est indispensable qu'ils apprennent rapidement à choisir et à maîtriser les outils adéquats. Le marché évolue vite, et les entreprises doivent s'adapter à son rythme.
4 – Reproduire des processus existants avec des technologies différentes
Alors que les technologies évoluent à vive allure, les décideurs d'entreprise doivent évoluer également. Beaucoup ont une fâcheuse tendance à se servir des nouveaux logiciels en transposant leur maîtrise d'anciennes plateformes. Par exemple, c'est une très mauvaise idée de vouloir recréer sa Data Warehouse sur Hadoop, car ce n'est pas l'objectif de cette plateforme. Il est essentiel de comprendre la différence entre Data Warehouse et Data Lake.
5 – La difficulté à intégrer les outils Big Data aux technologies utilisées
Les fournisseurs de base de données et d'outils analytiques traditionnels ne proposent pas d'outils Big Data. Il faut donc se tourner vers les nouveaux acteurs de ce marché, et accepter leur approche différente de la technologie d'entreprise. Encore une fois, l'adaptation est le maître mot.
En résumé, les entreprises doivent à tout prix comprendre la relation étroite entre un environnement Big Data et les risques inhérents. Pour gérer ces risques, il faut être préparé et penser en amont. Alors, les bénéfices du Big Data comme par exemple l'augmentation du nombre de clients, du chiffre d'affaires, ou encore la réduction des coûts.
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