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Défis Big Data – Quels sont les principaux challenges à relever dans le cadre d’un projet Big Data ?

Si le Big Data est de plus en plus massivement adopté par les entreprises de toutes les industries, entreprendre un projet Big Data est loin d’être une tâche aisée. Selon une étude menée par NewVantage Partners, 95% des chefs d’entreprise de Fortune 1000 interrogés ont entrepris un projet Big Data au cours des cinq dernières années, mais seuls 48,4% sont parvenus à tirer profit de ces projets. Découvrez quels sont les principaux défis Big Data à relever pour les entreprises.

Défis Big Data : gérer l’augmentation des données

De toute évidence, l’un des principaux défis Big Data à relever est de parvenir à stocker et à analyser toutes les informations. Dans son rapport Digital Universe, IDC estime que le nombre d’informations stocké dans les systèmes informatiques du monde entier double tous les deux ans. La majeure partie de ces données sont non structurées, ce qui signifie qu’elles ne sont pas stockées dans une base de données. Les documents, les photos, les vidéos et les fichiers audio sont difficiles à analyser. Pour gérer l’augmentation constante des données, les entreprises utilisent différentes technologies. En termes de stockage, les infrastructures convergées et hyperconvergées et le stockage défini par logiciel facilite la mise à l’échelle du hardware. Les technologies comme la compression, la déduplication ou le tiering permettent également de réduire l’espace nécessaire et les coûts du stockage Big Data. En ce qui concerne la gestion et l’analyse, les entreprises utilisent des outils comme les bases de données NoSQL, Hadoop, Spark, et les autres logiciels analytiques Big Data, ou encore l’intelligence artificielle et le Machine Learning pour trouver les insights dont elles ont besoin.

Défis Big Data : générer des insights rapidement

Les entreprises ne veulent pas simplement stocker leur Big Data. Elles souhaitent utiliser le Big Data pour atteindre leurs objectifs. Selon l’étude menée par NewVantage Partners, les principaux objectifs associés aux projets Big Data sont la réduction des dépenses, la mise en place d’une culture data-driven, l’innovation, l’accélération du déploiement de nouveaux services, ou encore le lancement de nouveaux produits. Ces différents objectifs peuvent rendre les entreprises plus compétitives, mais nécessitent d’extraire des insights et de les exploiter rapidement. Pour atteindre cette vitesse, certaines entreprises se tournent vers une nouvelle génération d’outils analytiques réduisant fortement le temps nécessaire pour générer des rapports. Elles investissent massivement dans les outils analytiques en temps réel.

Défis Big Data : recruter des talents du Big Data

Pour parvenir à développer et à gérer les applications qui génèrent des insights, les entreprises ont besoin de professionnels dotés de compétences dans le domaine du Big Data. De fait, la demande en experts Big Data a fortement augmenté, au même titre que les salaires proposés par les entreprises. Pour faire face au manque de talents Big Data disponibles, les entreprises ont plusieurs options. Nombre d’entre elles augmentent leurs budgets et leurs efforts en matière de recrutement et de rétention. D’autres envisagent de former leurs employés actuels afin qu’ils apprennent à maîtriser le Big Data. Enfin, beaucoup de firmes se tournent vers la technologie. Elles achètent des solutions analytiques self-service ou des logiciels de Machine Learning conçus pour être utilisés par des professionnels sans diplôme de data science. Ces outils peuvent aider les entreprises à relever leurs défis Big Datga sans même avoir à recruter d’experts qualifiés.

Défis Big Data : intégrer des sources de Big Data diversifiées

La grande variété de données fait de l’intégration l’un des principaux défis Big Data. En effet, les données proviennent de différentes sources : applications d’entreprise, réseaux sociaux, emails, documents d’employés… combiner toutes ces données de façon harmonieuse ain de les utiliser pour créer des rapports peut s’avérer très difficiles. Pour remédier à ce problème, divers vendeurs proposent des outils d’intégration conçus pour faciliter le processus. Toutefois, de nombreuses entreprises admettent qu’elles n’ont pas encore réussi à relever ce défi.

Défis Big Data : valider les données

La validation des données est également l’un des défis Big Data majeurs. De nombreuses entreprises reçoivent des données similaires en provenance de différents systèmes, et ces données sont parfois contradictoires. Par exemple, un système de ecommerce peut présenter un certain niveau de ventes quotidiennes, tandis qu’un système ERP peut présenter un niveau légèrement différent. Afin d’harmoniser ces données, les entreprises doivent utiliser la gouvernance de données. La Data Governance présente également divers challenges. Les entreprises peuvent allouer un groupe de personnes à la surveillance de données, et définir des règles et des procédures. Elles peuvent également investir dans des solutions de gestion de données conçues pour simplifier gouvernance.

Défis Big Data : sécuriser le Big Data

La sécurité est également un souci important dans le domaine du Big Data. Les données des entreprises peuvent être attirantes pour les hackers. Toutefois, selon une étude menée par IDG, seuls 39% des entreprises utilisent des mesures de sécurité supplémentaires pour leurs répertoires de données. Parmi les mesures additionnelles les plus populaires, on compte le contrôle d’accès et d’identité, le chiffrement de données, et la ségrégation de données.

Défis Big Data : la résistance organisationnelle

Outre les aspects technologiques du Big Data, les employés peuvent également représenter des défis Big Data. Parmi les principaux obstacles rencontrés par les entreprises qui tentent de lancer un projet Big Data, les trois principaux problèmes sont l’alignement organisationnel insuffisant, le manque de compréhension de la part des managers, ou encore le manque de compréhension et la résistance à l’échelle de l’entreprise. Il est donc nécessaire de convaincre les chefs d’entreprise de l’utilité du Big Data, et de nommer un Chief Data Officer, mais aussi de s’assurer que les exécutifs et managers comprennent les opportunités et l’intérêt de surmonter les différents défis Big Data pour rester compétitifs.

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