Traitement et mise en œuvre du Big Data : meilleures pratiques

Le monde est propulsé par les technologies de pointe. Ces technologies continuent d'évoluer à un rythme effréné pour suivre l'évolution des préférences des clients d'aujourd'hui. Les entreprises se tournent vers ces nouvelles technologies pour les aider à mieux interagir avec leurs clients et à créer une expérience utilisateur exceptionnelle lors de l'acquisition de nouvelles affaires ou de recommandations.

Parmi les nombreuses nouvelles formes et formes d'évolution technologique, les plus dominantes concernent le Big Data. Et cela n'est guère surprenant étant donné que plus de données ont été créées en seulement deux ans que dans l'histoire de l'humanité totale avant cela. Cet exploit est égalé par la vaste gamme de 50 milliards d'appareils , de canaux et de sources de collecte de données. Ajoutez à cela la présence de données structurées et non structurées et vous obtenez un tout nouvel écosystème plein de défis commerciaux et d'opportunités potentielles.

Face à une telle perturbation, il sera imprudent d'ignorer le ROI présenté par le Big Data. Ignorer ce mastodonte ne peut que signifier perdre le pouls des clients et remettre vos clients à la concurrence sur un plateau.

Si vous êtes un propriétaire d'entreprise ou un entrepreneur à la recherche d'une croissance considérable pour votre entreprise, assurez-vous de comprendre l'importance du Big Data et de commencer à l'utiliser efficacement.

Importance du Big Data pour les industries

Comme nous l'avons mentionné précédemment, il ne s'agit pas de la quantité de données dont dispose une entreprise ; c'est l'efficacité avec laquelle il peut utiliser ces données qui fait toute la différence. Lorsqu'elles sont utilisées efficacement, les mégadonnées peuvent aider les entreprises à :

• Réduction des coûts et amélioration de l'efficacité des opérations
• Un meilleur développement de produits et des offres personnalisées qui cherchent à résoudre les problèmes réels auxquels sont confrontés vos clients cibles
• Délai de mise sur le marché plus rapide, meilleure accélération de la croissance et réalisation plus rapide des objectifs
• Personnalisation sur mesure des messages commerciaux et marketing pour une meilleure génération de revenus
• Grande prise de décision
• Réalisation de l'objectif bien avant la date limite

Ses avantages se multiplient lorsque le big data est associé à des analyses appropriées. Dans un tel cas, cela peut aider à:

• Décider quelle est la cause première de tout échec de projet. Cela aide à déterminer le facteur qui a causé le maximum de dommages, suivi d'autres facteurs qui ont joué leur rôle. Tout se fait en temps réel ; par conséquent, les résultats sont précis à 100 %.
• Suivre le comportement d'achat des clients et permettre aux entreprises de leur fournir des coupons de réduction lucratifs/des offres attrayantes en conséquence. Cette pratique multiplie les ventes plusieurs fois.
• Recalculer l'ensemble de l'exposition au risque et suggérer aux entreprises la meilleure façon d'aller de l'avant.
• Réanalyser l'ensemble du cycle économique et détecter les activités frauduleuses susceptibles d'affecter la réputation de l'entreprise.
• Ces avantages ne sont que la pointe de l'iceberg pour souligner le potentiel de valeur et l'importance du Big Data pour les industries.

Meilleures stratégies pour la gestion et la mise en œuvre du Big Data

Bien que les mégadonnées soient accessibles à tous, ceux qui les utilisent efficacement obtiennent les résultats souhaités. D'autres finissent par perdre leur temps. Si vous ne souhaitez pas figurer sur cette liste, assurez-vous de connaître la bonne stratégie pour mettre en œuvre le Big Data et le gérer correctement. Voici quelques conseils qui vous aideront à le faire :

1. La mise en œuvre du Big Data est un appel commercial, pas informatique

De nombreux propriétaires d'entreprise qui viennent d'avoir accès au Big Data pensent qu'il s'agit d'une pratique informatique et non d'une décision commerciale. C'est faux! Ne suivez pas cette pratique si vous souhaitez tirer le meilleur parti du Big Data. Changez votre approche de « construire et les résultats suivront » vers « des solutions appropriées qui répondent aux besoins de votre entreprise ». Cela fonctionne pour les autres, et cela fonctionnera également pour vous.

2. Évaluer correctement les besoins en données

Même si vous n'avez pas encore mis en œuvre le Big Data et que vous prévoyez de le faire sous peu, vous devez d'abord évaluer vos besoins, puis aller de l'avant. En fonction de la nature de l'entreprise et des contributions fournies par les parties prenantes, vous pouvez déterminer quelles données doivent être conservées, modifiées et mises à la disposition de tous, et quelles données doivent être supprimées immédiatement.

Une évaluation complète des besoins en Big Data peut vous aider à en tirer parti de manière efficace.

3. Établir un centre d'excellence

Étant donné que les entreprises s'habituent encore au big data, il y a de fortes chances que des erreurs soient commises (par les dirigeants et les analystes du big data), ce qui peut causer des problèmes importants aux entreprises. Ces problèmes ont le potentiel d'affecter la croissance opérationnelle, commerciale et des revenus de toute organisation.

Si vous ne voulez pas que cela se produise dans votre organisation, alors plutôt que d'attendre qu'un miracle se produise, établissez un centre d'excellence (CoE) qui peut prendre en charge tous les problèmes liés au big data, guider vos employés et aider qu'ils l'utilisent efficacement sans faire d'erreur.

Plus tôt vous le faites, mieux c'est pour vous.

4. Associez vos données d'application d'entreprise et votre Big Data

Ce n'est pas la première fois que vous essayez de prendre l'initiative d'aller de l'avant. Dans le passé, il y a eu de nombreuses occasions où votre organisation a investi dans une plate-forme technologique, une infrastructure, une intelligence économique, des entrepôts de données, etc. Plutôt que de jeter ces informations sans raison, associez-les au Big Data dès que possible.

Cette pratique permettra aux travailleurs du savoir, c'est-à-dire aux cadres du Big Data, de corréler différents ensembles de données et d'utiliser les découvertes pour prendre de meilleures décisions.

5. Soyez agile dans la mise en œuvre du Big Data

La planification est bonne. Mais rappelez-vous que la mise en œuvre du Big Data ne peut pas être une affaire ponctuelle. Au fur et à mesure que les ensembles de données sont analysés, de nouvelles découvertes sont découvertes, la direction de la prise de décision de la direction peut prendre de nouvelles tournures qui n'étaient pas prévues dans les plans initiaux. Par conséquent, la mise en œuvre du Big Data doit être agile et flexible face à l'évolution de la dynamique. Cela garantira qu'une fois que le client commencera à utiliser la valeur qui émane du Big Data, il y aura une probabilité que les plans évoluent.

Vous pouvez engager des experts professionnels qui disposent d'un vaste bassin de capital humain, de compétences, d'expériences, d'outils et de ressources pour fournir des informations exploitables. Plus important encore, ils ont la possibilité de considérer la mise en œuvre du Big Data comme un processus continu qui doit être modifié en fonction de la valeur qu'il libère chaque jour pour l'équipe de direction.

6. Inutile de fausser les résultats

Vous devez comprendre que le Big Data ne fonctionnera bien que si vous utilisez les bons ensembles de données au bon moment. En d'autres termes, à moins que vous ne saisissiez les bonnes informations, vous ne pouvez pas former un ensemble de données complet, et à moins que l'ensemble de données ne soit pas correct, vous ne pouvez pas obtenir les résultats souhaités. Il ne sert donc à rien de fausser les résultats.

Pour vous débarrasser de ce problème, utilisez des analyses et des données informatiques plutôt que de créer votre propre hypothèse sans aucun motif substantiel.

7. Mettez à niveau votre infrastructure de traitement des données

Les organisations utilisent encore d'anciens outils et modèles pour gérer les grands ensembles de données. Ils ne sont pas prêts à accepter le fait que le big data nécessite les technologies actuelles et les outils les plus récents. Si vous souhaitez créer un modèle commercial basé sur les mégadonnées qui peut apporter les résultats souhaités et aider votre organisation à atteindre de nouveaux sommets, vous devrez alors réfléchir sérieusement à la mise à niveau de votre infrastructure de traitement des données. À moins que vous ne le fassiez, il est très peu probable que le Big Data ait un impact positif sur votre entreprise.

La mise à niveau de l'infrastructure de traitement des données volumineuses est le besoin de l'heure, et vous ne pouvez pas nier ce fait à tout prix.

8. Définir une stratégie claire d'analyse de données volumineuses

Dernier point mais non le moindre, le big data est la clé d'un avenir prospère pour les petites et les grandes entreprises. Le potentiel est immense, et la seule façon de ne pas l'exploiter suffisamment est de ne pas faire les choses de manière organisée. Il y a beaucoup à capitaliser dans ce domaine pour vous et pour le faire ; vous aurez besoin d'une stratégie claire d'analyse de données volumineuses.

Ne perdez plus de temps à jeter des pierres au hasard dans l'eau. Définissez une stratégie claire d'analyse de données volumineuses dès que possible et commencez à y travailler immédiatement. Formez les bons ensembles de données, employez des candidats parfaits pour travailler sur un projet Big Data et utilisez les dernières technologies pour obtenir les résultats souhaités.

Conclusion

La concurrence a atteint de nouveaux sommets, et si vous avez l'intention d'être au top, vous devrez apprendre à utiliser efficacement le Big Data. Étant donné que l'utilisation de la technologie dans les entreprises va augmenter à partir de maintenant, vous n'avez pas d'autre choix que de passer au big data. Plutôt que de passer un appel lorsque les choses échappent à votre contrôle, passez immédiatement au Big Data. Les points mentionnés ici vous aideront à gérer et à mettre en œuvre efficacement le Big Data dans votre organisation.