Le Big Data fait aujourd’hui partie intégrante de l’écosystème des entreprises, et ce, tous secteurs confondus. Selon les projections les plus récentes, le marché mondial des mégadonnées devrait atteindre 103 milliards de dollars d’ici 2027 ! Leur maîtrise est donc un enjeu de taille pour les organisations. Optimiser la collecte et l’analyse de chaque point d’entrée de données afin de prendre de meilleures décisions est en effet la meilleure manière de s’imposer face à leurs concurrentes.
Mais le Big Data est une science encore émergente et souvent difficile à apprécier dans toute sa complexité par les non-initiés. En tant que manager, vous rencontrez certainement quelques difficultés à comprendre le jargon technique associé au Big Data. Ou bien, à recruter des professionnels qualifiés au sein de votre entreprise.
C’est un problème qui pourrait vous coûter cher : selon Gartner Research, l’impact financier de données de mauvaise qualité sur les entreprises est de plus de 12,9 millions de dollars par an. Raison de plus pour ne pas faire l’autruche et saisir le sujet à bras-le-corps !
Dans cet article, nous vous proposons de décortiquer les principaux challenges data auxquels vous préparer pour la rentrée. Et parce qu’il ne sert à rien d’exposer un problème sans lui trouver de solutions, nous vous proposons également des pistes pour y répondre efficacement !
1. La pénurie de personnel qualifié en Big Data
Mettre en place une architecture de données cohérente, sécuriser ses données ou encore choisir les bons outils exige des compétences techniques rigoureuses. Or, les entreprises rencontrent toujours de grosses difficultés à recruter des professionnels qualifiés dans le secteur du Big Data.
Data Scientists, Data Analysts ou encore spécialistes de la Data Visualisation… Comme pour tous les domaines technologiques émergents, les experts sont encore rares. D’autant plus que les outils de traitement des données évoluent très rapidement (plus rapidement que la formation dans ce domaine). Et il peut donc être particulièrement difficile de remplir vos effectifs.
Comment relever le défi de la pénurie de talents ?
Il est crucial de mettre en place une véritable stratégie de recrutement dédiée au Big Data. Soyez proactif et étoffez votre marque employeur dans ce domaine pour toucher les nouveaux talents dès leur sortie d’études.
Vous pouvez également mettre en place un programme de formation en interne. C’est un excellent moyen d’aider vos équipes informatiques à monter en compétences sur le sujet des données.
2. Le manque de compréhension poussée du Big Data
De nombreuses entreprises échouent dans leurs initiatives liées au Big Data en raison d’un manque de compréhension fine du sujet. Or, les erreurs que vous pouvez commettre dans ce domaine sont loin d’être anodines. Que ce soit en matière de collecte, de stockage et d’analyse, ou encore de sécurisation de vos données… Une fuite peut avoir de lourdes répercussions sur votre image de marque et la confiance que vous accordent vos clients et partenaires.
Plus globalement, une mauvaise compréhension des outils et pratiques de stockage des données peuvent signifier la perte d’informations cruciales pour le développement d’un nouveau produit ou l’arrivée sur un nouveau marché. Et les pertes financières, comme on l’a déjà vues, sont conséquentes pour votre entreprise…
Comment se former aux enjeux du Big Data ?
La formation et la montée en compétences ne se limitent pas aux équipes et professionnels du Big Data. Il est important que, de manière globale, l’ensemble de vos équipes ait une compréhension plus poussée des enjeux de la gestion de données.
Cela peut se faire à travers des ateliers et séminaires. Mais également des programmes de mentoring entre vos spécialistes de la data et les équipes (produit, marketing, etc.) qui peuvent être amenés à travailler avec des mégadonnées. Ou encore, en suivant une formation à la science et au management des données !
3. Absorber les coûts liés à la gestion des mégadonnées
Une récente enquête menée par Forrester a révélé que 82% des décideurs en matière de gestion du Big Data considèrent les coûts de maintenance et de prévision comme un obstacle à la bonne conduite de leurs projets. Investir dans les mégadonnées représente en effet un budget considérable pour les entreprises. En partie, parce que les retombées financières de ces investissements se font le plus souvent sur le long terme. Les principaux postes de dépenses à absorber sont l’acquisition et le stockage des données, mais aussi leur traitement et analyse.
À mesure que le volume de données à traiter augmente, les coûts sont eux aussi amenés à croître. Sans compter les défis liés à la sécurisation et la confidentialité du Big Data : une préoccupation majeure pour les pouvoirs publics comme pour les consommateurs.
Même avec la transition vers les infrastructures cloud, pour lesquelles la plupart des entreprises optent, les dépenses restent considérables et doivent être surveillées de près. Le recours à des consultants (et les difficultés à internaliser une équipe Big Data) représente également un investissement conséquent.
Comment relever le défi du budget lié au Big Data ?
La réponse à ce défi se trouve dans sa principale cause. Le Big Data peut en effet vous aider à résoudre les difficultés causées par la hausse de vos coûts ! Et ce, en surveillant en continu vos dépenses et en analysant leur ROI.
Des pratiques efficaces en matière d’analyse et d’interprétation de vos données vous aideront à identifier les opportunités d’économies et à équilibrer vos coûts de mise à l’échelle. Ce faisant, vous serez en mesure d’optimiser votre retour sur investissement tout en développant vos pratiques data !
4. La mauvaise qualité des données et les silos
La qualité et la bonne gestion de vos données sont essentielles pour prendre de meilleures décisions commerciales. Mais dans la grande majorité des cas, les données ne sont pas utilisées à leur plein potentiel en raison des silos organisationnels qui peuvent persister entre vos équipes et départements. La multiplication des sources de Big Data peut rendre plus difficile l’identification des bonnes informations, ou même des informations les plus récentes.
Le plus souvent, différentes équipes, chacune avec ses propres objectifs et KPI, vont travailler simultanément sur les mêmes données. Cela conduit généralement à un désalignement dans les décisions stratégiques, une incompatibilité de certaines données ou analyses et des difficultés à prendre les bonnes décisions.
Des challenges liés à la qualité de vos données peuvent également se manifester en raison d’erreurs de processus, d’entrées incomplètes, etc. Or, ces erreurs peuvent introduire des inexactitudes ou des biais dans vos analyses. Et ainsi compromettre la justesse de vos décisions et le développement de votre entreprise…
Comment assurer l’intégrité de vos données ?
La consolidation de toutes vos données et la synchronisation de vos différentes sources de Big Data est un défi difficile à relever. Il est néanmoins crucial de vous y atteler pour assurer la qualité et la précision de vos informations. La première étape peut consister à adopter une architecture et gouvernance des données plus horizontale. Elle permettra à toutes les parties prenantes d’accéder aux bonnes informations au bon moment.
Les entreprises peuvent également résoudre leurs problèmes d’intégration de données en choisissant les outils appropriés. Parmi les solutions les plus efficaces et les plus simples à manier (et donc à adopter), vous pouvez opter pour Talend Data Integration ou encore IBM InfoSphere.
5. Sécuriser le Big Data
La sécurisation d’énormes volumes de données est l’un des défis les plus intimidants pour les entreprises. Souvent, elles sont tant absorbées par la compréhension, le stockage et l’analyse de leur Big Data qu’elles peuvent négliger la sécurité de leurs informations.
C’est pourtant loin d’être une décision raisonnable, étant donné les conséquences que peuvent avoir le piratages de données privées…
Comment sécuriser vos données ?
Votre entreprise doit être prête à investir et recruter plus de professionnels spécialisés dans la sécurité de votre Big Data. Là encore, le choix des bons outils et des bonnes technologies aura un impact considérable sur l’efficacité de vos processus de sécurisation.
Vous pouvez par exemple vous tourner vers le cryptage des données, optimiser les demandes et autorisations d’accès en fonction des responsabilités de chaque membre de vos équipes.
Mais il est aussi pertinent de mettre en œuvre des points de terminaison optimisés et de renforcer la surveillance en temps réel de vos bases de données. Des solutions dédiées comme IBM Guardium vous permettront également de protéger votre Big Data de manière plus efficace.
Surmonter les défis du Big Data en 2023
Qu’il s’agisse d’optimiser la gouvernance et la sécurité de vos données, ou d’embaucher des spécialistes qualifiés, votre entreprise ne manquera pas de défis à relever en matière de Big Data dans les prochains mois et années !
Prenez donc le temps de réaliser un audit approfondi de votre situation actuelle en la matière. À partir de ces informations, vous pourrez prioriser les principaux défis à adresser. Mais aussi faire une estimation plus pertinente des coûts à prévoir, des personnes à mobiliser et des KPI à suivre.
