10 Big Data à faire et à ne pas faire

Les mégadonnées sont très prometteuses pour tous les types d'industries. Si ces mégadonnées sont exploitées de manière efficace et efficiente, elles peuvent avoir un impact significatif sur la prise de décision et l'analyse. Mais l'avantage du Big Data ne peut être obtenu que s'il est géré de manière structurée. Les meilleures pratiques du big data se mettent progressivement en place, mais il y a déjà des choses à faire et à ne pas faire en matière de mise en œuvre.

Les conseils suivants sont basés sur l'expérience pratique et les connaissances acquises dans des projets réels. Voici mes meilleures choses à faire et à ne pas faire.

Impliquez toutes les sections commerciales dans une initiative de Big Data

Une initiative de Big Data n'est pas une activité isolée et indépendante, et la participation de toutes les unités commerciales est indispensable pour obtenir une valeur et des informations réelles. Les mégadonnées peuvent aider les organisations à exploiter de gros volumes de données et à mieux comprendre le comportement, les événements, les tendances, les prévisions des clients, etc. En conséquence, les entreprises se concentrent de plus en plus sur tous les types de données provenant de toutes les avenues / unités commerciales possibles pour comprendre le modèle correct.

Évaluez tous les modèles d'infrastructure pour l'implémentation du Big Data

Le volume de données et leur gestion est une préoccupation majeure pour toute initiative Big Data. Étant donné que le Big Data traite des pétaoctets de données, la seule solution pour les gérer consiste à utiliser des centres de données. Dans le même temps, l'élément de coût doit être pris en compte avant de sélectionner et de finaliser une installation de stockage. Les services cloud sont souvent le meilleur choix, mais les services de différents environnements cloud doivent être évalués pour déterminer celui qui convient. Le stockage étant l'un des composants les plus importants de toute implémentation de Big Data, c'est un facteur qui doit être évalué très attentivement dans toute initiative Big Data. (Obtenez une autre perspective dans le défi Big Data d'aujourd'hui découle de la variété, pas du volume ou de la vitesse.)

Tenez compte des sources de données traditionnelles dans la planification du Big Data

Il existe différentes sources de mégadonnées et le nombre de sources augmente également de jour en jour. Cet énorme volume de données est utilisé comme entrée pour le traitement des mégadonnées. En conséquence, certaines entreprises pensent que les sources de données traditionnelles ne sont d'aucune utilité. Ce n'est pas vrai, car ces données traditionnelles sont un élément essentiel au succès de toute histoire de Big Data. Les données traditionnelles contiennent des informations précieuses, elles doivent donc être utilisées conjointement avec d'autres sources de Big Data. La valeur réelle des mégadonnées ne peut être dérivée que si toutes les sources de données (traditionnelles et non traditionnelles) sont prises en compte. (En savoir plus sur Take That, Big Data! Pourquoi les petites données peuvent-elles être plus importantes?)

Envisagez un ensemble cohérent de données

Dans un environnement Big Data, les données proviennent de différentes sources. Le format, la structure et les types de données varient d'une source à l'autre. La partie la plus importante est que les données ne sont pas nettoyées en ce qui concerne votre environnement Big Data. Donc, avant de faire confiance aux données entrantes, vous devez vérifier la cohérence par une observation et une analyse répétitives. Une fois la cohérence des données confirmée, elles peuvent être traitées comme un ensemble cohérent de métadonnées. Trouver un ensemble cohérent de métadonnées par une observation attentive du modèle est un exercice essentiel dans toute planification de Big Data.

Distribuez les données

Le volume de données est une préoccupation majeure lorsque l'on considère un environnement de traitement. En raison de l'énorme volume de données que le Big Data traite, le traitement sur un seul serveur n'est pas possible. La solution est un environnement Hadoop, qui est un environnement informatique distribué qui fonctionne sur du matériel standard. Il donne la puissance d'un traitement plus rapide sur plusieurs nœuds. (En savoir plus sur 7 choses à savoir sur Hadoop.)

Ne vous fiez jamais à une seule approche analytique du Big Data

Il existe différentes technologies disponibles sur le marché pour le traitement des mégadonnées. Apache Hadoop et MapReduce sont à la base de toutes les technologies de Big Data. Par conséquent, il est important d'évaluer la bonne technologie pour le bon objectif. Certaines des approches analytiques importantes sont l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive, l'analyse de texte, l'analyse de données de flux, etc. La sélection de la méthode / approche appropriée est importante pour atteindre l'objectif souhaité. Il est préférable d'éviter de s'appuyer sur une seule approche, mais d'étudier différentes approches et de sélectionner la correspondance parfaite pour votre solution.

Ne lancez pas une grande initiative de Big Data avant d'être prêt

Il est toujours recommandé de commencer par de petites étapes pour toute initiative de Big Data. Alors, commencez par des projets pilotes pour acquérir de l'expertise, puis passez à la mise en œuvre réelle. Le potentiel des mégadonnées est très impressionnant, mais la véritable valeur ne peut être atteinte que si nous réduisons nos erreurs et acquérons plus d'expertise.

N'utilisez pas les données isolément

Les sources de Big Data sont dispersées autour de nous et elles augmentent de jour en jour. Il est important d'intégrer toutes ces données pour obtenir une sortie d'analyse correcte. Différents outils sont disponibles sur le marché pour l'intégration des données, mais ils doivent être évalués correctement avant utilisation. L'intégration des mégadonnées est une tâche complexe car les données provenant de différentes sources sont de formats différents, mais elles sont indispensables pour obtenir de bons résultats d'analyse.

N'ignorez pas la sécurité des données

La sécurité des données est une considération majeure dans la planification du Big Data. Initialement, (avant d'effectuer tout traitement), les données sont en pétaoctets, donc la sécurité n'est pas strictement mise en œuvre. Mais après un certain traitement, vous obtiendrez un sous-ensemble de données qui fournit des informations. À ce stade, la sécurité des données devient essentielle. Plus les données sont traitées et affinées, plus elles deviennent souvent précieuses pour une organisation. Ces données de sortie affinées sont la propriété intellectuelle et doivent être sécurisées. La sécurité des données doit être implémentée dans le cadre du cycle de vie des mégadonnées.

N'ignorez pas la partie performance de l'analyse des mégadonnées

La sortie de l'analyse de Big Data n'est utile que si elle donne de bonnes performances. Les mégadonnées offrent plus de perspectives basées sur le traitement d'une énorme quantité de données à une vitesse plus rapide. Il est donc essentiel de le gérer de manière efficace et efficiente. Si les performances des mégadonnées ne sont pas gérées avec soin, cela entraînera des problèmes et rendra tout l'effort insignifiant.

Dans notre discussion, nous nous sommes concentrés sur les choses à faire et à ne pas faire des initiatives de Big Data. Le Big Data est un domaine émergent et en matière de mise en œuvre, de nombreuses entreprises sont encore en phase de planification. Il est essentiel de comprendre les meilleures pratiques du Big Data pour minimiser les risques et les erreurs. Les points de discussion ont été dérivés des expériences de projet en direct, donc cela donnera quelques lignes directrices pour réussir une stratégie de Big Data.