Cinq grandes erreurs à éviter lors de l'utilisation du Big Data

Vous cherchez à savoir comment utiliser le Big Data pour développer votre entreprise ? Assurez-vous de ne pas prendre le train du Big Data en marche sans être préparé. La meilleure des technologies et des systèmes peut échouer si elle n'est pas mise en œuvre correctement. Experts en big data a mis en lumière quelques aspects essentiels à surveiller.

Nous avons essayé d'énumérer ci-dessous quelques conseils importants que vous devez garder à l'esprit lorsque vous traitez des Big Data. En évitant ces cinq grandes erreurs, vous éviterez de commettre des erreurs de Big Data.

1. Choisir les mauvaises sources : Se concentrer sur la mauvaise source peut conduire à d'énormes malentendus et à des conclusions erronées. Les Big Data peuvent provenir d'une multitude de sources telles que les analyses de sites Web, les données des médias sociaux, les données des capteurs, les données des journaux des machines, les médias, les applications d'entreprise et l'Internet, bien sûr ! Il est donc facile de se noyer dans cette mer de données. L'une des erreurs les plus courantes consiste à choisir un ensemble de données qui est facilement disponible et qui ne nécessite pas de nettoyage. Or, il est primordial de sélectionner la bonne source en fonction de ce que vous devez résoudre, même si cet ensemble de données nécessite de nombreuses recherches ou un nettoyage approfondi. Cela nous amène également à l'aspect important suivant.

2. Ne pas définir votre objectif : Avant même de commencer à parcourir vos sources de données, vous devez vous concentrer sur ce que vous recherchez exactement. Si vous ne vous concentrez pas sur ce que vous essayez de résoudre, vous ne serez pas en mesure de choisir les bonnes ressources. Lorsque l'objectif n'est pas clairement défini, on a tendance à utiliser les données les plus facilement disponibles. Ce qui, à son tour, vous conduit à nager sans but dans de grandes quantités de données sans aucun résultat tangible.

3. Ignorer la qualité des données : Le deuxième aspect le plus important est de s'assurer que vous disposez de données de haute qualité. Vous pouvez disposer de grandes quantités de données provenant de la bonne source et correspondant à votre objectif, mais cela n'enlève rien à la nécessité de disposer de données précises et cohérentes. Les grandes entreprises emploient en fait des personnes chargées de nettoyer de grandes quantités de données pour en assurer la cohérence et l'uniformité.

4. Ne pas catégoriser les données : Si les données ne sont pas correctement catégorisées dès le départ, il peut s'avérer fastidieux d'essayer de les trier ultérieurement pour obtenir des informations au niveau micro. Catégorisez vos données par produits, départements, zones géographiques, etc. pour vous assurer que vous pouvez facilement découper vos données en fonction de vos besoins. Cela vous donnera l'avantage d'explorer en profondeur les Big Data pour obtenir de meilleures informations avec beaucoup de facilité.

5. Ne pas passer au cloud : Enfin, le Big Data nécessite évidemment d'énormes quantités d'espace de stockage, ce qui entraîne des coûts d'infrastructure considérables. En fonction de la nature de votre entreprise et de la nécessité du Big Data comme outil de croissance critique, la mise en œuvre du Big Data peut avoir un impact énorme sur votre entreprise. Un seul faux pas et vous risquez de vous retrouver à lutter contre les problèmes de base au lieu de tirer parti des avantages du Big Data. C'est pourquoi le transfert de vos données vers le cloud est l'une des options les plus sûres, qui vous permet d'optimiser les coûts d'infrastructure et d'augmenter ou de réduire les capacités en fonction de l'évolution des choses.

Le Big Data est là pour rester. Veillez donc à ce que votre organisation le mette en œuvre en faisant preuve de clairvoyance afin de récolter les premiers dividendes et d'éviter les erreurs. Embauche d'experts expérimentés en analyse de données permet généralement d'éviter de telles erreurs dès le départ.