Les plus grands défis du Big Data

by Steve 0

La surveillance des données peut être difficile car elle implique tout, de la sécurité et de la confidentialité au respect des normes de conformité et à l’utilisation éthique des données. En ce qui concerne le Big Data, les problèmes de gestion s’aggravent d’autant plus que les données sont non structurées et imprévisibles. Vous trouverez ci-dessous les défis courants en matière de gestion de données volumineuses.

Qualité des données

Les données volumineuses doivent être nettoyées, préparées, sécurisées, vérifiées pour leur conformité et maintenues en permanence. Le problème avec ces tâches est que les données arrivent si rapidement que les entreprises ont du mal à effectuer toutes les étapes de préparation des données pour assurer une qualité optimale des données. Dans certains cas, les entreprises stockent simplement toutes leurs données volumineuses entrantes sans faire grand chose.

Voici ce qu’est le big data :

Cela crée une pollution des données. De plus, des données inexactes peuvent faire en sorte que les décisions de l’entreprise reposent sur des informations erronées.

Intégration de la plateforme

L’intégration du Big Data consiste souvent à intégrer les données de différents départements de l’entreprise dans une version unique de la vérité utilisable par tous les acteurs de l’entreprise. Cependant, il est tout aussi difficile pour le service informatique de gérer des données volumineuses de toutes les tailles et sur de nombreuses plates-formes matérielles et logicielles.

Il existe une pléthore de magasins de données distribués back-end, a déclaré Mansour Raad, architecte logiciel senior chez ESRI. “Certains de ces magasins de données distribués ne sont pas pris en charge de manière native par [notre] plate-forme …. En fonction du magasin de données, je devrais utiliser une API différente, principalement basée sur Python, pour gérer ces situations. Ce n’est pas optimal et stocker les données dans des magasins de données non pris en charge oblige les développeurs à modifier constamment leur programme pour chaque magasin de données. Cela ralentit les cycles de développement et allonge considérablement le temps nécessaire aux clients pour obtenir des informations à partir des données.