Sans aucun doute, les mégadonnées deviennent les plus grosses données au fil du temps. Cela va au-delà. Voici quelques éléments de preuve expliquant pourquoi je l’ai dit.
Selon le rapport Big Data et Business Analytics de Statista, le trafic IP mondial de données cloud atteindra environ 19,5 zettaoctets en 2021. De plus, le marché du Big Data atteindra un chiffre de 274,3 milliards de dollars avec un taux de croissance annuel composé sur cinq ans. (TCAC) de 13,2 % d’ici 2022. De plus, Forbes a prédit que plus de 150 000 milliards de gigaoctets ou 150 zettaoctets de données en temps réel seront nécessaires d’ici 2025. Forbes a également découvert que plus de 95 % des entreprises ont besoin d’aide pour la gestion des données non structurées, tandis que 40 % des organisations affirment avoir besoin de traiter le big data de manière plus habituelle.
Eh bien, toute organisation souhaite conserver l’intégralité de ses données historiques accumulées sur une période de temps pour l’analyse et l’exploration de données. Les performances d’une infrastructure informatique commencent à se détériorer lorsque l’activité de purge des données n’est pas effectuée périodiquement. Cela conduit au fait que l’activité de purge est l’aspect le plus crucial pour les infrastructures dans un souci de réglage des performances.
L’exécution de la purge des données sur les enregistrements de la base de données est relativement simple car l’enregistrement stocké sous la forme d’une base de données est structuré. Leurs clés de données sont faciles à trouver et elles ont des longueurs d’enregistrement fixes. Par exemple, l’enregistrement en double sera supprimé s’il existe deux enregistrements client pour Ryan Jason. De même, l’un des enregistrements sera supprimé si l’algorithme identifie que Ryan Jason et R. Jason sont les mêmes personnes.
Cependant, les opérations de purge de données deviennent plus complexes et compliquées lorsqu’il s’agit de big data ou de données non structurées. Pourquoi? En raison de plusieurs types de données tels que des enregistrements vocaux, des images, du texte, etc., différents types de données n’ont ni les mêmes formats ni les mêmes longueurs. ces données ne partagent pas un ensemble standard de clés d’enregistrement. En plus de cela, les données doivent être conservées pendant une longue période dans certaines situations, par exemple en conservant des documents dans des dossiers pour une découverte légale.
Plusieurs services informatiques ont décidé d’abandonner car ils sont submergés par la complexité de prendre des décisions judicieuses en matière de purge des données pour les lacs de données qui possèdent des données non agitées. Ils conservent l’intégralité de leurs données non structurées pendant une durée indéterminée qui augmente leurs coûts de stockage et la maintenance des données dans le cloud et sur site.
Les organisations ont adopté des outils de nettoyage des données en amont de l’importation des données. Ces outils éliminent les morceaux de données incomplètes, inexactes ou dupliquées avant de les stocker dans un lac de données. Malheureusement, les données des lacs de données sans surveillance finissent par devenir floues avec des données dont la qualité a été dégradée ou qui ne sont plus pertinentes, même après un nettoyage initial diligent des données.
Alors, que faites-vous alors à ce stade?
Passons en revue quelques conseils convaincants que vous pouvez utiliser pour purger vos données volumineuses ou non structurées.
Utiliser des techniques de nettoyage de données spécialement conçues pour le Big Data
Contrairement aux bases de données classiques qui stockent des données pour la même structure et le même format, le référentiel du lac de données stocke différents types de données structurées et non structurées. Le format et la taille du fichier ne sont pas fixes lorsqu’il s’agit de brasser des données dans des lacs de données. Chaque élément de données se voit attribuer un identifiant unique et est attaché à des métadonnées qui fournissent des détails sur les données.
Les développeurs travaillant dans une infrastructure informatique peuvent utiliser des outils tels que les référentiels de stockage Hadoop pour éliminer les doublons. Non seulement cela, mais ils peuvent également utiliser d’autres moyens efficaces pour surveiller les données entrantes qui sont ingérées dans le référentiel de données pour l’assurance qu’aucune duplication partielle ou complète des données existantes ne se rencontre. Les gestionnaires de données peuvent utiliser des outils adaptés à leurs besoins pour garantir l’intégrité du lac de données.
Exécutez régulièrement des opérations de nettoyage des données dans votre lac de données
Cela peut être aussi simple que d’éliminer tous les espaces entre l’exécution de données textuelles qui proviennent probablement des médias sociaux, par exemple, Liver Pool et Liverpool sont tous les deux identiques. C’est ce qu’on appelle la fonction d’ajustement des données. Pourquoi? Parce que, comme son nom l’indique, vous supprimez les espaces inutiles pour distiller les données sous la forme la plus compacte. Il devient simple de trouver et de supprimer les données dupliquées une fois l’opération de rognage effectuée.
Revoir périodiquement les politiques de conservation des données et la gouvernance
En effet, les exigences réglementaires et les entreprises sont en constante évolution dans ce monde en constante évolution. Les experts informatiques et les développeurs doivent rencontrer leurs auditeurs externes et l’entreprise finale au moins une fois par an pour identifier les changements. En outre, les réunions les aideront à identifier comment ils influencent les données et comment les règles de suspension peuvent affecter les politiques de conservation des données volumineuses.
Rechercher des images en double
Les images ne sont pas stockées dans des bases de données. En fait, ils sont stockés dans des fichiers qui peuvent être comparés en convertissant chaque fichier image au format numérique, puis en recoupant les images. Il existe un fichier en double qui doit être supprimé si la correspondance exacte se produit entre les valeurs numériques du contenu respectif de deux fichiers image.
Conclusion
Tous les conseils mentionnés ci-dessus sont efficaces et convaincants pour effectuer des activités de purge de données pour le Big Data. Il n’y aurait pas de mal à dire qu’il y a plusieurs raisons de faire une activité de purge de données. Certaines des raisons sont les suivantes :
- Pour l’assurance de l’agilité en cas d’activité de catastrophe.
- Grâce au stockage des données n’est pas très coûteux, la mise à niveau du matériel est une activité coûteuse
- Le stockage et la récupération sont un problème car les données croissent à un rythme imprévisible et incontrôlable.
- Les données en constante expansion ont un impact négatif sur les performances et l’efficacité de l’entreprise.
Au cœur de tout cela, la purge des données est l’activité la plus cruciale pour réduire la maintenance de la base de données en diminuant les temps d’arrêt, en réduisant les coûts informatiques, en augmentant la productivité des utilisateurs, ce qui accélère le processus de création de rapports sur la base de données.