Avantages et inconvénients des Big Data

Les Big Data sont un terme utilisé pour désigner les ensembles de données qui sont trop grands ou complexes pour que les logiciels d’application de traitement traditionnels puissent les traiter de manière adéquate. Les données avec de nombreux cas offrent une plus grande puissance statistique, tandis que est avec une plus grande complexité peut conduire à un taux de fausses découvertes plus élevé. il existe de nombreux avantages et inconvénients de celui-ci que nous allons discuter comme suit.

Avantages du Big Data

L’importance de celui-ci conduit à une concurrence intense et une demande accrue pour les professionnels du big data. ici, nous allons discuter des avantages de celui-ci.

Economies de coûts La mise en œuvre des outils d’analyse en temps réel peut être coûteux, il sera finalement économiser beaucoup d’argent. Certains de ses outils comme Hadoop et Cloud-Based Analytics peuvent apporter des avantages de coûts aux entreprises lorsque de grandes quantités de données doivent être stockées et ces outils aident également à identifier des moyens plus efficaces de faire des affaires.

Réductions de temps La grande vitesse des outils comme Hadoop et l’analytique en mémoire peut facilement identifier de nouvelles sources de données qui aident les entreprises à analyser immédiatement et à prendre des décisions rapides basées sur les apprentissages.

Meilleur aperçu des ventes, ce qui pourrait conduire à des revenus supplémentaires. Les analyses en temps réel disent exactement comment se portent vos ventes et dans le cas où un détaillant Internet voit qu’un produit se porte extrêmement bien, il peut prendre des mesures pour éviter de manquer ou de perdre des revenus.

Les outils de contrôle de la réputation en ligne peuvent faire une analyse des sentiments. Par conséquent, vous pouvez obtenir un retour d’information sur qui dit quoi sur votre entreprise. Si vous voulez surveiller et améliorer la présence en ligne de votre entreprise, alors, les outils peuvent aider dans tout cela.

Comprendre les conditions du marché Par l’analyse, vous pouvez obtenir une meilleure compréhension des conditions actuelles du marché. Par exemple, en analysant les comportements d’achat des clients, une entreprise peut découvrir les produits les plus vendus et fabriquer des produits en fonction de cette tendance. Elle peut ainsi prendre de l’avance sur ses concurrents.

Augmentation de la productivité Les outils modernes permettent aux analystes d’analyser plus de données, plus rapidement, ce qui augmente leur productivité personnelle. En outre, les connaissances tirées de cette analyse permettent souvent aux organisations d’augmenter la productivité de manière plus générale dans l’ensemble de l’entreprise.

Détection des fraudes L’un des grands avantages des systèmes d’analyse qui reposent sur l’apprentissage automatique est qu’ils sont excellents pour détecter les modèles et les anomalies. Ces capacités peuvent donner aux banques et aux sociétés de cartes de crédit la possibilité de repérer les cartes de crédit volées ou les achats frauduleux, souvent avant même que le titulaire de la carte ne sache que quelque chose ne va pas.

Inconvénients du big data

Malgré l’importance du big data, il présente de nombreux inconvénients que nous allons aborder comme suit.

Besoin de scientifiques et d’experts talentueux sont parmi les travailleurs les plus convoités et les mieux payés dans le domaine informatique.Les personnes interrogées ont classé les compétences et le personnel comme le deuxième plus grand défi lors de la création d’un lac de données. L’embauche ou la formation du personnel peut augmenter considérablement les coûts, et le processus d’acquisition des compétences peut prendre un temps considérable.

Des outils incompatibles Hadoop est l’outil le plus couramment utilisé pour l’analytique. Cependant, la version standard d’Hadoop n’est actuellement pas en mesure de gérer l’analyse en temps réel.

Erreurs de corrélation Une technique courante utilisée pour analyser les Big Data consiste à établir des corrélations en reliant une variable à une autre pour former un modèle. leurs corrélations ne représentent pas toujours quelque chose de substantiel ou de significatif. En fait, le simple fait que deux variables soient liées ou corrélées n’implique pas qu’une relation instrumentale soit présente entre elles. En bref, la corrélation n’implique pas toujours la causalité.

Coûts De nombreux outils actuels reposent sur des technologies open source, ce qui réduit considérablement les coûts des logiciels, mais les entreprises doivent toujours faire face à des dépenses importantes liées au personnel, au matériel, à la maintenance et aux services connexes. Il n’est pas rare que les initiatives d’analyse des Big Data dépassent considérablement le budget et prennent plus de temps à déployer que les responsables informatiques ne l’avaient initialement prévu.

Préoccupations liées à la sécurité et à la confidentialitéBien que cela puisse sembler ironique puisque nous avons déjà mentionné la sûreté et la sécurité comme un avantage pour le Big Data, il est important de comprendre que même si l’analyse des Big Data vous permet de trouver des tentatives de fraude, le cadre lui-même est sujet à une violation des données, comme c’est le cas pour de nombreuses entreprises technologiques.