{"id":1316,"date":"2016-01-25T11:18:25","date_gmt":"2016-01-25T11:18:25","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost\/blog\/?p=1316"},"modified":"2018-08-29T08:37:43","modified_gmt":"2018-08-29T08:37:43","slug":"mistakes-using-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/mistakes-using-big-data\/","title":{"rendered":"Cinq grandes erreurs \u00e0 \u00e9viter lors de l'utilisation du Big Data"},"content":{"rendered":"

Vous cherchez \u00e0 savoir comment utiliser le Big Data pour d\u00e9velopper votre entreprise ? Assurez-vous de ne pas prendre le train du Big Data en marche sans \u00eatre pr\u00e9par\u00e9. La meilleure des technologies et des syst\u00e8mes peut \u00e9chouer si elle n'est pas mise en \u0153uvre correctement. Experts en big data<\/a> a mis en lumi\u00e8re quelques aspects essentiels \u00e0 surveiller.<\/p>\n

Nous avons essay\u00e9 d'\u00e9num\u00e9rer ci-dessous quelques conseils importants que vous devez garder \u00e0 l'esprit lorsque vous traitez des Big Data. En \u00e9vitant ces cinq grandes erreurs, vous \u00e9viterez de commettre des erreurs de Big Data.<\/p>\n

1. Choisir les mauvaises sources :<\/strong> Se concentrer sur la mauvaise source peut conduire \u00e0 d'\u00e9normes malentendus et \u00e0 des conclusions erron\u00e9es. Les Big Data peuvent provenir d'une multitude de sources telles que les analyses de sites Web, les donn\u00e9es des m\u00e9dias sociaux, les donn\u00e9es des capteurs, les donn\u00e9es des journaux des machines, les m\u00e9dias, les applications d'entreprise et l'Internet, bien s\u00fbr ! Il est donc facile de se noyer dans cette mer de donn\u00e9es. L'une des erreurs les plus courantes consiste \u00e0 choisir un ensemble de donn\u00e9es qui est facilement disponible et qui ne n\u00e9cessite pas de nettoyage. Or, il est primordial de s\u00e9lectionner la bonne source en fonction de ce que vous devez r\u00e9soudre, m\u00eame si cet ensemble de donn\u00e9es n\u00e9cessite de nombreuses recherches ou un nettoyage approfondi. Cela nous am\u00e8ne \u00e9galement \u00e0 l'aspect important suivant.<\/p>\n

2. Ne pas d\u00e9finir votre objectif :<\/strong> Avant m\u00eame de commencer \u00e0 parcourir vos sources de donn\u00e9es, vous devez vous concentrer sur ce que vous recherchez exactement. Si vous ne vous concentrez pas sur ce que vous essayez de r\u00e9soudre, vous ne serez pas en mesure de choisir les bonnes ressources. Lorsque l'objectif n'est pas clairement d\u00e9fini, on a tendance \u00e0 utiliser les donn\u00e9es les plus facilement disponibles. Ce qui, \u00e0 son tour, vous conduit \u00e0 nager sans but dans de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sans aucun r\u00e9sultat tangible.<\/p>\n

\"Image<\/a><\/p>\n

3. Ignorer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es :<\/strong> Le deuxi\u00e8me aspect le plus important est de s'assurer que vous disposez de donn\u00e9es de haute qualit\u00e9. Vous pouvez disposer de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es provenant de la bonne source et correspondant \u00e0 votre objectif, mais cela n'enl\u00e8ve rien \u00e0 la n\u00e9cessit\u00e9 de disposer de donn\u00e9es pr\u00e9cises et coh\u00e9rentes. Les grandes entreprises emploient en fait des personnes charg\u00e9es de nettoyer de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour en assurer la coh\u00e9rence et l'uniformit\u00e9.<\/p>\n

4. Ne pas cat\u00e9goriser les donn\u00e9es :<\/strong> Si les donn\u00e9es ne sont pas correctement cat\u00e9goris\u00e9es d\u00e8s le d\u00e9part, il peut s'av\u00e9rer fastidieux d'essayer de les trier ult\u00e9rieurement pour obtenir des informations au niveau micro. Cat\u00e9gorisez vos donn\u00e9es par produits, d\u00e9partements, zones g\u00e9ographiques, etc. pour vous assurer que vous pouvez facilement d\u00e9couper vos donn\u00e9es en fonction de vos besoins. Cela vous donnera l'avantage d'explorer en profondeur les Big Data pour obtenir de meilleures informations avec beaucoup de facilit\u00e9.<\/p>\n

5. Ne pas passer au cloud :<\/strong> Enfin, le Big Data n\u00e9cessite \u00e9videmment d'\u00e9normes quantit\u00e9s d'espace de stockage, ce qui entra\u00eene des co\u00fbts d'infrastructure consid\u00e9rables. En fonction de la nature de votre entreprise et de la n\u00e9cessit\u00e9 du Big Data comme outil de croissance critique, la mise en \u0153uvre du Big Data peut avoir un impact \u00e9norme sur votre entreprise. Un seul faux pas et vous risquez de vous retrouver \u00e0 lutter contre les probl\u00e8mes de base au lieu de tirer parti des avantages du Big Data. C'est pourquoi le transfert de vos donn\u00e9es vers le cloud est l'une des options les plus s\u00fbres, qui vous permet d'optimiser les co\u00fbts d'infrastructure et d'augmenter ou de r\u00e9duire les capacit\u00e9s en fonction de l'\u00e9volution des choses.<\/p>\n

Le Big Data est l\u00e0 pour rester. Veillez donc \u00e0 ce que votre organisation le mette en \u0153uvre en faisant preuve de clairvoyance afin de r\u00e9colter les premiers dividendes et d'\u00e9viter les erreurs. Embauche d'experts exp\u00e9riment\u00e9s en analyse de donn\u00e9es<\/a> permet g\u00e9n\u00e9ralement d'\u00e9viter de telles erreurs d\u00e8s le d\u00e9part.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Vous cherchez \u00e0 savoir comment utiliser le Big Data pour d\u00e9velopper votre entreprise ? Assurez-vous de ne pas prendre le train du Big Data en marche sans \u00eatre pr\u00e9par\u00e9. La meilleure des technologies et des syst\u00e8mes peut \u00e9chouer si elle n'est pas mise en \u0153uvre correctement. Les experts du Big Data ont mis en lumi\u00e8re quelques aspects critiques \u00e0 surveiller. Nous avons essay\u00e9 de faire appel \u00e0<\/p>\n

Lire la suite<\/a><\/div>","protected":false},"author":4,"featured_media":959,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[398,433],"tags":[119,18,175,72,325,174],"acf":[],"yoast_head":"\nFive big mistakes to avoid while using Big Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Avoid these five major mistakes that are commonly made while using Big Data.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/mistakes-using-big-data\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Five big mistakes to avoid while using Big Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Avoid these five major mistakes that are commonly made while using Big Data.\" \/>\n<meta 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