Vous seriez surpris de savoir que la quantité de données produite par les grandes entreprises augmente considérablement, de 40 à 60% par an. Stocker cette quantité volumineuse de données ne sera pas productif pour votre entreprise. Voir les détails sur ce site.
Quels sont les défis du Big Data auxquels les entreprises sont confrontées aujourd'hui?
Dans ce monde numérisé, nous produisons une énorme quantité de données chaque minute. Cela rend difficile le stockage, la gestion, l’utilisation et l’analyse. Même les grandes entreprises ont du mal à trouver les moyens de rendre utile cette énorme quantité de données. Afin de les rendre utiles, les entreprises envisagent des options telles que des bases de données et des outils d’analyse de données volumineuses qui peuvent les aider à les gérer.
Besoin de synchronisation entre des sources de données disparates
À mesure que les ensembles de données deviennent de plus en plus diversifiés, il est très difficile de les intégrer à une plate-forme d'analyse. Si cela est négligé, cela créera des lacunes et conduira à des messages et des techniques erronées.
Nombre limité de personnel spécialisé dans l'analyse de données volumineuses
L’analyse des données est importante pour rendre utile la quantité volumineuse de données produite chaque minute. Avec la croissance exponentielle des données, une demande énorme de scientifiques et d'analystes Big Data a été créée sur le marché. Il est important pour les entreprises d’embaucher des informaticiens dotés de compétences variées, dans la mesure où leur travail est multidisciplinaire. Un autre défi majeur auquel sont confrontées les entreprises est la pénurie de professionnels qui comprennent l’analyse Big Data. Il y a une grave pénurie de spécialistes des données par rapport à la masse de données produite.
Obtenir des informations utiles grâce à l'utilisation de l'analyse de données volumineuses
Il est impératif que les entreprises aient toutes les informations nécessaires sur l’analyse Big Data, et il est tout aussi important que seul le service concerné ait accès à ces informations. Un grand défi auquel sont confrontées les entreprises du secteur de l’analyse des données volumineuses consiste à remédier efficacement à cette lacune.
Obtenir des données volumineuses dans la plate-forme Big Data
Il n’est pas surprenant que les données augmentent chaque jour. Cela indique simplement que les entreprises ont besoin de traiter quotidiennement une grande quantité de données. La quantité et la variété des données disponibles peuvent surcharger tout ingénieur en données. C'est pourquoi il est considéré essentiel de rendre l'accessibilité aux données facile et pratique pour les propriétaires et les gestionnaires de marques.
Incertitude du paysage de la gestion des données
Avec l'essor du Big Data, de nouvelles technologies et de nouvelles entreprises se développent chaque jour. Cependant, l’un des grands défis que doivent relever les entreprises dans l’analyse du Big Data consiste à déterminer quelle technologie leur conviendra le mieux sans l’introduction de nouveaux problèmes et de risques potentiels.
Stockage et qualité des données
Les organisations professionnelles se développent à un rythme rapide. Avec la croissance phénoménale des entreprises, la quantité de données produites augmente. Le stockage de cette masse de données devient un véritable défi pour tout le monde. Les options de stockage de données populaires, telles que les lacs de stockage et les entrepôts de données, sont couramment utilisées pour collecter et stocker de grandes quantités de données non structurées et structurées dans leur format natif. Le vrai problème se pose lorsqu'un Data Lakes / Warehouse essaye de combiner des données non structurées et incohérentes provenant de sources diverses. Des erreurs telles les données manquantes, les données incohérentes, les conflits de logique et les doublons de données peuvent avoir des impacts sur la qualité des données.
Pour surmonter ces défis liés au Big Data dans les entreprises et les grandes organisations, un programme de formation sur le Big Data devrait être organisé par les propriétaires et les dirigeants de l'entreprise.