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Les 7 principaux défis d’analyse de données auxquels sont confrontées les organisations et comment les surmonter
À l’ère du numérique, chaque organisation produit une multitude de données dans des formats variés. L’un des défis auxquels sont confrontées les organisations consiste à capturer des informations exploitables à partir des données brutes disponibles auprès de sources internes et externes. C’est précisément là que l’analyse des données entre en jeu.
Lorsqu’il s’agit de secteurs tels que la banque, la santé, le divertissement, la vente au détail et l’éducation, chaque secteur produit un large éventail de données dans sa base de données interne, et ce, sans un analyse de données, les organisations ont du mal à faire face aux défis permanents liés à l’accès aux données et à l’extraction d’informations à partir de celles-ci.
Devinez quoi?
Deloitte a interrogé plus de 25 CDO, partageant leurs trois principales priorités pour 2023 et au-delà ; plus de 65 % ont déclaré vouloir améliorer et organiser la façon dont ils utilisent les données et les analyses dans leur organisation. Ces chiffres indiquent que les organisations souhaitent équiper leurs capacités d’analyse de données. Que vous soyez directeur des données ou décideur dans votre organisation, ce blog vous aidera à relever les défis de l’analyse des données et à améliorer la culture des données dans votre organisation.
Voici!
Défi 1 en matière d’analyse de données : volume élevé de données
Alors que les volumes de données augmentent d’année en année, en particulier dans des secteurs tels que la banque et la santé , il s’agit d’un défi pour les entreprises qui cherchent à rationaliser et à équiper leurs capacités d’analyse de données. En raison des multiples formats de données hors ligne, des appels clients, des canaux numériques (site Web, applications) et d’autres sources de données complexes, les entreprises sont inondées quotidiennement de grandes quantités d’informations. L’extraction d’informations commerciales à partir de cet océan de données nécessite une infrastructure robuste, des outils d’analyse avancés et des capacités de traitement de données rapides.
Comment Zuci aide-t-il les organisations à relever les défis d’analyse de données colossales ?
- Nous évaluons le paysage des données des organisations pour comprendre le volume, la variété et la vélocité des sources de données.
- Sur la base de cette évaluation, nous déployons une solution de stockage de données cloud évolutive et adaptée aux besoins de l’entreprise.
- Nous optimisons l’infrastructure cloud pour garantir qu’elle évolue de manière transparente à mesure que les volumes de données augmentent.
Défi d’analyse de données 2 : intégration des données
Comme mentionné ci-dessus, l’intégration de données provenant de sources complexes est une tâche fastidieuse. Les organisations sont confrontées à des défis d’analyse de données lorsqu’elles doivent créer des pipelines ETL personnalisés pour extraire les données de chaque source, les transformer en format requis et chargez-le dans un référentiel central pour les activités d’analyse de données.
En outre, les les anciens systèmes et les référentiels de données cloisonnés empêchent d’obtenir une vue unifiée du paysage des données pour effectuer des analyses avancées. . Les entreprises doivent mettre en œuvre une stratégie d’intégration de données concrète et cohérente pour éliminer ces barrières et créer un écosystème de données unifié pour favoriser une prise de décision éclairée.
Comment Zuci aide-t-il les organisations à intégrer de manière transparente des données provenant de sources disparates ?
- Nous cataloguons diverses sources de données, notamment des bases de données, des applications et d’autres systèmes tiers.
- Sur la base de la phase de découverte, nous créons une stratégie d’intégration de données qui projette les flux de données et les processus ETL requis pour afficher les données des organisations de manière globale.
- Nous établissons des pratiques d’observabilité des données pour identifier les problèmes et garantir rapidement la fiabilité continue des données.
Défi 3 en matière d’analyse de données : architecture d’entreposage de données
L’établissement d’une architecture d’entreposage de données concrète est vital pour que les entreprises puissent stocker des données structurées provenant de sources multiples, organiser et écrivez des requêtes SQL pour accéder aux données afin d’effectuer des activités d’analyse. Cependant, concevoir et gérer des entrepôts de données capables de répondre aux besoins uniques des organisations constitue une véritable prouesse. Par exemple, l’évolutivité, la gouvernance des données et l’optimisation des performances nécessitent une planification et des ressources intenses.
Comment Zuci gère-t-il les défis d’analyse de données liés à la création d’une architecture d’entreposage de données ?
- Après la phase de collecte des exigences, nous concevons un entrepôt de données personnalisé qui s’aligne sur les objectifs et les besoins des organisations en matière d’analyse de données.
- Nous mettons en œuvre une architecture d’entreposage de données sur site/cloud pour extraire, charger et transformer des données provenant de diverses sources dans l’entrepôt de données.
- Nous optimisons les performances de l’entrepôt de données, affinons les requêtes et créons des modèles de données pour améliorer les performances des requêtes pour des analyses transparentes.
Défi d’analyse de données 4 : données non structurées
Alors que les les entrepôts de données résolvent les problèmes d’analyse de données liés au stockage et à l’exploitation de données structurées , les organisations ont du mal à activer les données non structurées telles que les images, les PDF, les documents texte et les fichiers audio/vidéo. Toutes les données non structurées sont stockées dans des bases de données non relationnelles, c’est-à-dire des lacs de données (pour se rapprocher des activités d’analyse de données et en tirer des informations exploitables). Par conséquent, choisir le lac de données approprié avec le fournisseur de cloud approprié est essentiel pour surmonter les défis d’analyse des données sur les données non structurées.
Comment Zuci permet-il aux organisations d’effectuer des analyses avancées avec des données non structurées ?
- Nous explorons et comprenons les diverses sources de données non structurées des organisations afin d’identifier rapidement les informations appropriées pour stimuler la croissance de l’entreprise.
- Nous sélectionnons les modèles d’IA appropriés pour les analyses avancées, telles que la reconnaissance d’images et l’extraction de texte de documents.
- Nous intégrons les modèles formés dans le workflow d’analyse de l’organisation pour extraire des insights des données non structurées afin d’améliorer les opérations commerciales.
Défi 5 : Assurance qualité des données
Les organisations doivent s’assurer que leurs données provenant de sources disparates sont riches en précision pour effectuer des analyses. Les entreprises sont souvent confrontées à des problèmes de qualité des données dus à des incohérences, des redondances et des erreurs au sein de leurs ensembles de données. La mise en œuvre de processus robustes d’assurance qualité des données, notamment le profilage des données, le nettoyage des données, l’étiquetage des données, la surveillance de la qualité des données, l’analyse des causes profondes et l’établissement d’une évaluation de la qualité des données, aidera les entreprises à surmonter les défis d’analyse des données liés à une mauvaise qualité des données.
Comment Zuci aide-t-il les organisations à relever les défis d’analyse de données liés à une mauvaise qualité des données ?
- Nous utilisons des outils de profilage des données pour évaluer la qualité des données et identifier les valeurs aberrantes, les valeurs manquantes et les incohérences.
- En ce qui concerne les résultats du profilage des données, nous mettons en œuvre des processus de nettoyage des données pour résoudre des problèmes tels que la validation, la déduplication et la standardisation des données.
Défi d’analyse de données 6 : modernisation de la BI
Même si l’analyse des données promet de révéler des informations précieuses, la communication efficace de ces informations aux parties prenantes reste un défi de taille. Les entreprises ont souvent besoin d’aide pour créer des rapports et des tableaux de bord intuitifs et visuellement attrayants qui transmettent des données complexes dans un format compréhensible. C’est ici que la modernisation de la Business Intelligence entre en jeu.
Comment Zuci résout-il les défis liés à l’analyse des données en libre-service ?
- En fonction des exigences uniques, nous choisissons les bons outils de BI, tels que Tableau, QlikSense, Power BI, etc.
- Nos experts BI conçoivent des tableaux de bord personnalisés adaptés aux besoins de l’organisation, avec des visuels intuitifs et des fonctionnalités interactives pour permettre aux parties prenantes d’explorer les informations de manière transparente.
- Nous fournissons une assistance post-déploiement, permettant à l’équipe interne d’utiliser les outils BI pour l’analyse en libre-service afin d’extraire des rapports pour la prise de décision.
Défi 7 en matière d’analyse de données : évolutivité et performances
À mesure que les volumes de données augmentent, les entreprises doivent s’assurer que leur infrastructure d’analyse de données peut répondre aux demandes croissantes de stockage, de traitement et d’analyse de vastes volumes d’ensembles de données. À défaut, les organisations prendront du retard dans le stockage de leurs données dans un entrepôt ou un lac de données, ce qui entraînera l’impossibilité d’extraire des rapports critiques pour l’entreprise. Faire évoluer les solutions d’analyse pour gérer des volumes de données croissants tout en maintenant des performances et une réactivité optimales est un processus complexe qui nécessite une planification minutieuse et un investissement dans des technologies et des architectures cloud évolutives.
L’approche de Zuci pour adapter l’infrastructure à la demande croissante :
- Nous effectuons une évaluation à 360 degrés de votre infrastructure d’analyse existante pour identifier les problèmes de latence, les goulots d’étranglement et les domaines à optimiser.
- Nous développons des stratégies pour garantir que votre infrastructure d’analyse peut gérer des volumes de données croissants et une demande croissante en matière d’exploitation des technologies basées sur le cloud.
Si vous êtes confronté à l’un de ces défis dans votre organisation, contactez nos experts. Nous vous aiderons à configurer votre infrastructure de données pour effectuer des analyses avancées de manière transparente. Laissez vos coordonnées ici ; Notre équipe vous répondra.
A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.
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