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Bien que la collecte et l'analyse des données existent depuis des décennies, ces dernières années, l'analyse des mégadonnées a pris d'assaut le monde des affaires. Cependant, il comporte certaines limitations., nous parlerons des défis que les sociétés d'analyse des mégadonnées devront relever dans un avenir proche.
Comme son nom l'indique, les mégadonnées sont énormes en termes de volume et de complexité commerciale. Il se présente sous divers formats, tels que des données structurées, des données semi-structurées et des données non structurées, et à partir d'un large éventail de sources de données. L'analyse des mégadonnées est utile pour obtenir des informations rapides et exploitables. Étant donné que l'analyse des mégadonnées est basée sur divers paramètres et dimensions, elle comporte certains défis, notamment:
- Gérer un grand volume de données en un temps limité
- Nettoyer les données et les formater afin d'obtenir la sortie significative souhaitée
- Représenter les données dans un format visuel
- Rendre l'application évolutive
- Sélection de la technologie / des outils appropriés pour l'analyse
Gérer un volume énorme de données en moins de temps
La gestion d'un grand volume de données dans un temps limité est un défi important, étant donné que plus de 2, 5 quintillions d'octets de données sont créés quotidiennement. En plus de cela, nous ne pouvons même pas nommer toutes les différentes sources à partir desquelles les données sont créées - les sources de données peuvent être des capteurs, des médias sociaux, des données basées sur des transactions, des données cellulaires ou toute autre d'une myriade de sources.
