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Les défis du processus d’intégration de données

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Dans le processus d’intégration des données, établir des perspectives pratiques peut devenir un défi. L’objectif principal de l’agence est de définir des chiffres et des analyses réalistes. Des informations cohérentes et complètes doivent être présentées en créant une coordination complète entre les différentes bases de données, sources et appareils. Lorsque vous travaillez avec des solutions d’intégration de données, il doit y avoir une alliance de données transparente.

Cependant, à mesure que l’intégration des données progresse dans ce domaine, toutes les exigences et tous les défis peuvent être analysés au stade des exigences de données lui-même. Certains défis courants sont les suivants:

1. Données hétérogènes

La coordination de fichiers et de données volumineux à partir d’un système polyvalent peut devenir une tâche à un moment donné. La production de systèmes hérités est complètement différente des bases de données traditionnelles. Contrairement aux systèmes traditionnels, les systèmes existants ajoutent de nouvelles connaissances pour ajouter de la valeur. Le système de copie de données varie, il est donc difficile d’obtenir un résultat cohérent.

2. Informations non pertinentes

La qualité est une autre préoccupation dans l’intégration des données. Lors de la compilation de données provenant de différentes sources, de nombreuses fautes d’orthographe et omissions peuvent causer de graves problèmes à l’agence. Les anciennes données doivent être nettoyées avant de pouvoir les convertir et les intégrer. Les anciennes impuretés de données ont tendance à avoir un effet unificateur car elles ont tendance à être concentrées autour d’une grande quantité d’utilisateurs d’informations.

3. Manque d’espace de stockage

L’intégration des données est en cours, mais les agences sont confrontées à de nombreux problèmes de conservation des données. S’il n’y a pas assez d’espace pour stocker les données, cela peut entraîner des problèmes en offrant une évolutivité ou une flexibilité des données. Par conséquent, la croissance des données finales peut être ralentie en raison du manque de stockage approprié. L’ajout d’une architecture supplémentaire peut augmenter les coûts d’une entreprise et peut être un métier coûteux.

4. Coûts irréalistes

Les coûts associés à l’intégration des données financent en grande partie des éléments difficiles à identifier. Il y a des coûts de main-d’œuvre en particulier lorsque la phase initiale de planification, de programmation et d’évaluation commence. Les coûts peuvent avoir un impact réel réel lorsqu’un changement inattendu se produit, ainsi que les coûts associés au stockage et à la maintenance des données.

5. Manque de main-d’œuvre

Comme la charge augmente quotidiennement, le traitement des demandes peut devenir une tâche pour un nombre limité d’employés. La demande de main-d’œuvre et de personnes qualifiées peut connaître un pic soudain. Le besoin de personnel qualifié dépend du type de projet. Avec le développement de bases de données avancées, les données des anciennes bases de données doivent être transférées vers un projet nouvellement construit.

Cependant, avec un gestionnaire d’informations expert et un chef de projet, le processus d’intégration des informations peut être géré en douceur. Dans un environnement modulaire et solide, la sélection de candidats expérimentés jusqu’à un nombre limité d’experts sera en mesure de gérer une variété de projets.

Il est essentiel pour l’Agence de noter qu’en réalité, un système d’intégration de données pleinement opérationnel peut être beaucoup plus exigeant en termes de maintenance et d’effort. Une estimation des coûts irréaliste peut parfois conduire à un budget trop optimiste, surtout en période de déficits budgétaires. Avec plus d’utilisateurs, l’exigence d’analyse est plus élevée et les performances sont plus difficiles.

Bien qu’il y ait toujours des défis, avec une planification et une préparation systématiques, les plus gros obstacles peuvent être facilement surmontés. Au lieu de concevoir des objets plus gros, allez de l’avant en obtenant de plus petits succès. L’exécution pas à pas rend la gestion des processus d’intégration de données beaucoup plus facile et plus simple.


Dernière mise à jour le 2020-10-30 / Liens affiliés / Images de l'API Amazon Partenaires