BIG DATA DANGEREUX ?

PRINCIPAUX RISQUES LIES AUX BIG DATA

Certaines personnes peuvent se demander: les Big Data sont-elles dangereuses ? Tout projet informatique peut échouer pour des raisons diverses, les plus fréquentes étant un manque de budget, une mauvaise gestion de projet, des compétences insuffisantes. Mais les projets Big Data peuvent aussi échouer pour des raisons qui leur sont spécifiques.

Même s’il est excessif de se priver de projet Big Data pour s’affranchir des risques, il est important d’être conscient des dangers potentiels liés à ce type de projet et aux nouvelles technologies associées pour mieux les anticiper et les éviter. Voici donc les risques les plus importants et les plus courants liés aux projets Big Data.


big data dangerous

Costs

La collecte, le stockage et l’analyse des données coûtent beaucoup d’argent. Ces coûts devraient être réduits grâce à une étude approndie bien en amont du projet pour mieux anticiper le buddget nécessaire. Une telle approche permet d’éviter une escalade incontrôlée des coûts. Une stratégie clairement définie dès le départ et une connaissance claire du but que vous souhaitez atteindre et et des avantages attendus sur ce projet vous donnera une plus grande chance de le réussir.


Mauvaises données

Essayez de toujours démarrer le projet avec des données pertinentes et récemment mises à jour. Passez suffisamment de temps sur la conception du projet et sa stratégie. Trop souvent la frénésie que déclenche le mot “Big Data” conduit à recueillir toutes les données possibles sans se soucier de leur qualité, et à ne penser à l’analyse de ces données que bien plus tard. Une très mauvaise approche qui ne peut que conduire à l’échec du projet, car elle provoque des coûts élevés de stockage des données, et augmentent de façon inutile le volume des données dont une grande partie est sans valeur car inutile ou dépassée.

Votre but consiste à extraire de vos big data des informations pertinentes de grande valeur qui vous donneront un avantage concurrentiel sur vos concurrents. En clair, sur les projets de ce type, évitez de créer du bruit dans vos données sources et polarisez-vous sur les seules données sûres et fiables : cela vous permettra de mieux en tirer l’information pertinente qui vous conduira à prendre les bonnes décisions pour l’entreprise.


Mauvaise analyse

Un écueil fréquemment rencontrés dans les projets big data vient d’une mauvaise interprétation des données. Dans certains cas, vous pouvez élaborer des liens de causalité alors qu’il n’existe qu’une coïncidence tout à fait aléatoire. Ainsi des données des ventes montrant une hausse significative après un événement majeur, comme un événement musical en public, peut vous conduire à établir un lien de causalité entre vos produits et services et les amateurs de musique, alors qu’en fait, la hausse s’appuie uniquement sur l’afflux temporaire de personnes dans une ville, lié par exemple à des vacances d’été ou un temps ensoleillé, ou toute autre raison qui peut ne pas apparaître da ces données.

Sécurité des données

Comme dans tout projet, le vol des données est une préoccupation primordiale. Plus les données sont volumineuses, plus elles sont convoitées. Un nombre de plus en plus important d’entreprises subissent des attaques en ligne et voient leurs données clients s’envoler, contenant des informations confidentielles telles que les numéros de carte de crédit, les e-mails, les adresses géographiques, etc. Donc, assurez-vous que les normes et techniques de sécurité ont bien été mises en place pour empêcher toute violation de votre système. Cela représente un coût certain, mais qui évite des pertes bien plus importantes encore en cas de vol.

Données privées

Ce point est étroitement lié à la sécurité des données. Assurez-vous que les données personnelles de vos clients et autres contacts sont à l’abri des agissements de pirates ou hackers, mais aussi de toute manipulation maladroite ou imprudente par l’équipe en charge de l’analyse et du reporting.

Cette liste ne fait état que de quelques-uns des risques et des dangers les plus fréquemment rencontrés sur des projets Big Data et que toute entreprise doit prendre en considération avant de s’engager dans ce type de projet. Les entreprises doivent sans hésiter s’engager dans une stratégie Big Data, pour éviter de se voir dépassées par leurs concurrents. Mais elles doivent être conscientes des dangers potentiels de ces projets et des précautions à prendre des mesures pour les éviter.

LE BIG DATA : DANGEREUX ?