Les 7 objectifs du Big data 2021 : IA, DevOps, cloud hybride

En 2021 les responsables big data des entreprises améliorent la qualité des données et la rotations des projets Big Data, ainsi que les performances des objectifs commerciaux.

Bien que l’année 2020 ne soit une année ordinaire pour personne, il est toujours primordial de mener à une planification pour l’avenir et d’aller vers l’avant.

Voici 7 domaines de big data sur lesquels se concentrer en 2021 : 

1. Améliorer la gestion des données

Le Big Data continue de pénétrer dans les réseaux d’entreprise à un rythme effréné, et la quantité de données de mauvaise qualité que les entreprises obtiennent ou utilisent coûte chère. Il faut redoubler d’efforts pour filtrer les données à mesure qu’elles arrivent, et pour les nettoyer et les apprêter correctement avant de les ajouter aux référentiels de données des entreprises.

Une fois que les données répondent aux critères d’entrée, elles doivent également être nettoyées et préparées correctement avant d’être téléchargées dans un référentiel de données. Cela signifie qu’il faut vérifier que les données ne sont pas incomplètes, en double ou inexactes, et les normaliser pour qu’elles puissent être mélangées à d’autres données sources à des fins d’analyse.

2. Accélérer et surveiller le processus

À l’heure actuelle, la plupart des entreprises ont déjà adopté une approche de développement itérative, de type DevOps, pour le big data et l’analytique. Il est maintenant temps de formaliser le processus afin que les utilisateurs et l’informatique/la science des données sachent quand un modèle d’analyse des big data est suffisamment mature pour être placé et maintenu en production.

L’informatique et la science des données doivent établir une politique de maintenance qui permette de mesurer à nouveau la précision des applications chaque année afin de s’assurer que les applications fournissent toujours des résultats précis. 

3. Formaliser une architecture hybride pour le big data et l’analytique

L’informatique, la science des données et les utilisateurs finaux ont tous budgétisé et développé indépendamment des applications de big data et d’analyse. Certains de ces systèmes fonctionnent dans des locaux, tandis que d’autres fonctionnent sur des plateformes de cloud public et privé.

Comme il est de plus en plus nécessaire de rassembler davantage de données provenant de sources disparates, il convient de formaliser une architecture de cloud hybride globale comprenant des plateformes de cloud et sur site, et d’appliquer uniformément la sécurité et la gouvernance d’entreprise. Peu d’organisations ont formalisé cette architecture hybride pour le big data. 2021 est l’année pour le faire.

4. Créer des passerelles entre l’informatique, la science des données et les utilisateurs.

Alors que de plus en plus de fournisseurs simplifient les solutions d’IA, on observe une croissance de l’IA citoyenne, où les unités commerciales développent leurs propres applications d’IA et de big data. Plus tard, lorsque les utilisateurs veulent former ces apps et les intégrer à d’autres données et plateformes de l’entreprise, ils ont besoin de l’aide des services informatiques et de science des données.

Si les professionnels de l’informatique et de la science des données collaborent activement avec les utilisateurs métiers dès le début de leurs processus d’application, nombre de ces difficultés d’intégration ultérieures peuvent être évitées. Le développement de relations productives avec les unités commerciales de l’entreprise devrait être un objectif majeur de l’informatique en matière de big data et d’analyse. 

5. Améliorer la sécurité, en particulier pour l’IdO

De nombreux appareils de l’Internet des objets (IoT) ont des systèmes d’exploitation propriétaires et des préréglages de sécurité qui ne répondent pas aux normes de sécurité et de gouvernance de l’entreprise.

Compte tenu des tentatives d’intrusion quotidiennes, il est primordial d’examiner ces appareils, de travailler avec les fournisseurs et de s’assurer que les paramètres peuvent être définis conformément aux normes de sécurité et de gouvernance de l’entreprise.

6. Examiner les résultats des tableaux de bord et des rapports

Les tableaux de bord et les rapports déroulants produits par votre système d’analyse peuvent fonctionner parfaitement d’un point de vue technique, mais restent-ils pertinents ? Le service informatique devrait rencontrer les utilisateurs finaux chaque année pour examiner l’utilisation des rapports et déterminer si les tableaux de bord et les rapports doivent être révisés ou même remplacés.

7. Améliorer la communication avec la direction

Bien que la direction soit bien consciente de l’importance du big data, de l’IA et de l’IoT, cela ne fait pas de mal de l’informer régulièrement des projets et des nouveaux développements. Cela permet de garder la direction dans la boucle et d’assurer un soutien continu.