Préchargeur Brook

5 défis liés aux Big Data et comment les résoudre

5 défis liés aux Big Data et comment les résoudre

Les Big Data sont le prochain grand domaine d'opportunité pour les entreprises. Les informations tirées des données peuvent notamment aider à améliorer l'expérience du client, à identifier et à résoudre les problèmes au sein de l'entreprise, à fournir des informations sur le cycle du client et à identifier les moyens d'augmenter les revenus.

Sans compter que la quantité de données générées chaque jour ne cesse d'augmenter -. En fait, la production de données en 2020 sera 44 fois plus importante qu'en 2009. En conséquence, les entreprises disposent de plus de données que jamais auparavant pour éclairer leurs décisions commerciales.

Cependant, cette quantité massive de données pose de nombreux défis, comme par exemple par où commencer ? Pour être utiles, les données volumineuses doivent être suivies, gérées, sécurisées et enrichies tout au long de leur parcours au sein de votre organisation pour obtenir les résultats les plus efficaces.

Dans cet article, nous allons explorer certains des principaux défis associés aux Big Data et comment votre organisation peut les relever et les surmonter.

5 défis communs avec Big Data

La grande pile de données

1. vous ne pouvez pas trouver les données dont vous avez besoin si facilement

Le premier problème auquel se heurtent de nombreuses entreprises est que Big Data est, eh bien, grand. Il semble y avoir des données pour tout : engagement des clients, visiteurs du site web, taux de conversion, taux d'attrition, données financières, etc.

Bien que la plupart de ces données soient extrêmement utiles, il existe de grandes quantités de données qui ne sont pas exactement pertinentes pour votre entreprise. Et avec la quantité d'informations disponibles, il peut être difficile de décider ce qui est précieux pour votre entreprise et ce qui ne l'est pas.

Ce problème survient généralement lorsque des données entrent dans votre organisation sans être filtrées et non structurées par de multiples canaux.

2. ils collectent des données inexactes et/ou obsolètes

Si vous avez trop de données dans vos bases de données, il est probable que vous avez recueilli par inadvertance des données inexactes à un moment ou à un autre, ou que certaines de vos données ne sont plus valables.

Ce problème commence avec le processus de saisie de votre cycle de vie des données et est particulièrement répandu si votre organisation collecte des données à partir d'une variété de sources et de formats différents. Si la collecte de données n'est pas normalisée dans tous les canaux, vous pouvez rencontrer de réels problèmes lorsque vous devez analyser et tirer des enseignements des données.

Ces données sont également collectées à partir de multiples applications qui ne se "parlent" pas toujours, consultées par de multiples équipes qui n'ont pas accès à la vue d'ensemble, et analysées sans aucune garantie pour assurer la qualité, la validité et la sécurité des données.

Pour l'essentiel, une mauvaise collecte de données entraîne des normes de qualité et de précision peu élevées. Et si vous ne pouvez pas faire confiance à vos données, vous ne pouvez pas faire confiance à l'analyse que vous en tirez.

3. vos données sont stockées dans des silos

Les silos de données sont un autre problème majeur qui peut survenir lors du traitement de grandes quantités de données.

Si toutes vos informations sont stockées dans des bases de données séparées qui ne communiquent pas entre elles, vous avez affaire à des silos de données. Cela signifie que vos équipes ne regardent pas toutes les mêmes données, mais ont plutôt accès à une partie limitée qui ne dit pas tout.

Si vos équipes ne peuvent voir qu'une partie des données, cela peut entraîner une mauvaise exécution - cela peut être dû au fait que vos équipes de marketing et de vente sont mal alignées ou que votre service clientèle interprète mal les besoins d'un client.

Sans une vue à 360 degrés de vos données, il est difficile de savoir comment créer des rapports précis et fiables et en tirer le meilleur parti.

4. la sécurité et la protection des données sont négligées

Plus de données signifie plus de possibilités de violations de la sécurité. Ce problème est exacerbé lorsque ces données sont moins organisées. À mesure que votre entreprise se développe et que vous ajoutez de nouveaux outils à votre pile de logiciels et adoptez de nouvelles technologies pour donner un sens à vos données, la probabilité de violations de la sécurité augmente. Considérez les menaces potentielles suivantes pour la sécurité de vos données :

  • Génération de fausses données. Si vous collectez sans discernement des données provenant de plusieurs sources, vous risquez de recueillir des données fausses (et donc non valides et potentiellement nuisibles). Les données fausses et non valables compromettent toute analyse que vous pouvez en tirer.
  • Sources de données non sécurisées. En collectant des données sur des canaux non sécurisés, vos systèmes sont plus vulnérables aux infiltrations externes et peut-être même aux logiciels malveillants.
  • Données stockées non protégées. Si vous stockez les données que vous collectez sans aucune mesure de sécurité - comme le cryptage, le contrôle d'accès et les pare-feu - ces données deviennent vulnérables à des problèmes tels que les fuites, les logiciels malveillants et la collecte de données qui seraient extrêmement préjudiciables à votre entreprise, sans parler de la vie privée de vos clients.
  • Non-respect des lois sur la protection des données. Sans une stratégie appropriée pour assurer le respect des lois sur la protection de la vie privée - qui inclut la protection de vos données contre les mauvais acteurs - le risque d'être compromis est beaucoup plus élevé. En outre, si vous ne suivez pas et ne normalisez pas tous les canaux par lesquels vous collectez des données, vous ne pouvez pas garantir que les utilisateurs donnent leur consentement complet et explicite.

5. il y a une pénurie de personnel qualifié dans l'analyse des grandes données.

Il est fréquent que les entreprises aient du mal à trouver des personnes qualifiées pour organiser, gérer et analyser de grandes quantités de données.

La technologie et les outils autour des Big Data évoluent rapidement, mais il n'y a pas nécessairement assez de personnes pour les exploiter au niveau des experts. Il est beaucoup plus difficile de collecter, de gérer et de créer des rapports exploitables à partir de données volumineuses si votre équipe n'a tout simplement pas l'expertise nécessaire.

5 défis liés aux "Big Data" et comment les résoudre 1

Comment créer une stratégie efficace pour les "Big Data

Nous avons examiné les problèmes potentiels que votre entreprise peut rencontrer lors du traitement de données volumineuses, et vous avez peut-être remarqué un schéma dans chacun d'entre eux : Elles découlent d'un manque de processus structurés pour la collecte, la gestion et l'analyse des données.

En élaborant une stratégie solide en matière de données qui précise clairement qui traite les données, d'où elles viennent et où elles vont, et comment elles se déplacent dans vos systèmes, vous serez le mieux placé pour obtenir des informations utiles et susciter des changements organisationnels positifs. Examinons quelques bonnes pratiques à suivre en matière de traitement des données.

1. revoir votre processus actuel de gestion des données

Pour commencer, il est judicieux de revoir vos processus actuels de gestion des données. Examinez toutes les applications de votre pile logicielle qui collectent des données, comme votre CRM, votre application de marketing par courriel et votre outil de génération de prospects.

Certains de ces processus et outils peuvent avoir été mis en œuvre lorsque votre entreprise se trouvait à un stade très différent, ce qui signifie qu'ils ne sont peut-être pas adaptés à la situation actuelle.

Une bonne stratégie en matière de données commence au stade de la collecte ou de la création. Assurez-vous que toutes les données saisies dans vos systèmes sont correctes et valides (par exemple, assurez-vous que vos formulaires n'acceptent que les adresses électroniques et les numéros de téléphone valides avec le nombre correct de chiffres).

Vérifiez également qu'aucune donnée n'est saisie par des robots (vous pouvez utiliser des technologies de sécurité telles que reCAPTCHA utilisation) et que les utilisateurs donnent leur plein consentement au stockage et au traitement de leurs données. Le respect des lois sur la protection des données et de la vie privée est essentiel.

2. fournir une formation adéquate à vos employés

Si vous ne pouvez pas avoir une personne ou une équipe spécialisée dans la gestion des données, assurez-vous que vos équipes existantes qui s'en occupent au quotidien savent ce qu'elles doivent faire.

Il peut s'agir de suivre des cours sur la gestion et l'analyse des données, d'organiser des camps d'entraînement à la gestion des données et de dispenser une formation approfondie sur les outils que vous utilisez. S'il n'est pas possible d'engager de nouvelles personnes pour traiter les données - ou si vous ne pouvez pas trouver le talent nécessaire - il est important de maintenir toute votre équipe à niveau pour réduire la fréquence des erreurs humaines.

Il existe de nombreux outils, tels que Chartio et Tableauqui permettent à chacun d'accéder facilement aux données, de les analyser et de prendre des décisions sur la base de ces données.

3. mettre en œuvre une bonne stratégie de gestion des données

Après l'audit de vos processus actuels, vous aurez, espérons-le, une bien meilleure idée de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas pour votre organisation en matière de gestion des données. Faites attention aux domaines qui doivent être améliorés et à ceux qui fonctionnent bien.

Dans cette optique, il est temps de concevoir une nouvelle stratégie de gestion des données. Votre solution de données doit être adaptée à votre entreprise, aujourd'hui mais aussi à l'avenir. Sinon, vous rencontrerez à nouveau des problèmes en évoluant.

Le nettoyage de vos bases de données est la première étape de cette stratégie. Vous devrez peut-être scanner vos bases de données et supprimer toutes les données obsolètes, en double et non valables.

Construisez ensuite la meilleure pile technique pour stocker et gérer les données, adoptez des normes de saisie et de maintenance des données à l'échelle de l'entreprise, sécurisez vos données et choisissez des plateformes d'intégration pour vous assurer que vos bases de données sont connectées et fonctionnent bien ensemble.

4. intégrer les données pour des bases de données enrichies.

L'une des choses les plus importantes que vous puissiez faire pour vous assurer de tirer le meilleur parti des grandes données est d'intégrer vos bases de données. Sans intégration, quelle que soit la qualité de votre plan de données, vous vous retrouverez toujours avec des silos de données et des services mal alignés.

En outre, la meilleure pile logicielle du monde ne sera jamais efficace 100% si elle n'est pas intégrée. En fait, les entreprises les plus prospères fonctionnent avec des outils intégrés en temps réel, donnant à chacun une vue précise, actualisée et à 360 degrés de chaque aspect de l'entreprise.

Il existe quelques options pour intégrer vos bases de données :

  • Intégrations autochtonescréé par le fournisseur SaaS des outils que vous utilisez actuellement. Ce type d'intégration couvre les cas d'utilisation les plus courants pour connecter deux outils, et il s'agit souvent de poussées de données à sens unique. Vous devrez déterminer si cela répond aux exigences particulières de votre organisation en matière d'intégration. En outre, chaque connexion est gérée séparément, de sorte qu'il peut y avoir un certain chevauchement.
  • Intégrations personnalisées sont créés par une équipe interne. Ces intégrations seront adaptées aux besoins de votre entreprise, quels qu'ils soient, à partir d'une solution d'intégration ; toutefois, elles sont coûteuses à créer et nécessitent du personnel ayant des compétences spécialisées.
  • Une plateforme d'intégration comme outil de service (iPaaS). Ces fournisseurs tiers proposent des intégrations entre des centaines d'applications d'entreprise. Avec un abonnement, vous pouvez créer des ponts entre plusieurs applications et gérer toutes vos connexions d'applications en un seul endroit.

Pour de nombreuses entreprises, le choix d'un outil iPaaS pour intégrer leur pile logicielle est la solution la plus complète et la plus rentable. Voici quelques exemples de ces outils Tray.io ou Automatiser.ioqui sont spécialisés dans les actions de déclenchement et les transferts de données à sens unique entre les applications, et PieSyncqui permet une synchronisation bidirectionnelle en temps réel pour intégrer les données des clients entre divers outils.

Un outil d'intégration automatise une grande partie du processus de gestion des données, réduit la nécessité d'une saisie manuelle des données, normalise les formats de données et réduit le risque d'erreur humaine. Elle peut également être d'une grande aide pour assurer la sécurité et le respect des lois sur la protection des données.

Un élément essentiel de votre grande stratégie en matière de données est de décider où et à qui les données sont accessibles. L'intégration des données est le moyen le plus fiable d'y parvenir et de garantir que les données circulent correctement entre toutes vos applications.

Laissez un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *