Avec les systèmes Big Data, l’une des grandes questions pour les entreprises est de savoir comment maintenir ces projets bien ciblés et efficaces. De nombreux outils et ressources conçus pour le Big Data sont conçus pour aspirer de grandes quantités d’informations sur un vaste réseau. Ils ne sont pas toujours aussi attentifs à affiner ces données et à les garder simples. Cependant, certaines bonnes pratiques émergent dans l'industrie afin de créer des projets Big Data plus ciblés et plus utiles.
L’un des piliers d’une approche ciblée du Big Data consiste à utiliser les bons outils logiciels et les bonnes ressources. Tous les systèmes d’analyse et de Big Data ne sont pas identiques. Certains peuvent filtrer plus efficacement les données excessives ou non pertinentes et permettre aux entreprises de se concentrer uniquement sur les faits essentiels qui détermineront leurs processus et opérations de base.
Une autre grande partie de cela concerne les gens. Avant de s'impliquer dans un projet Big Data, et tout en recherchant des logiciels auprès d'un fournisseur, en poursuivant la mise en œuvre et en formant d'autres personnes, un groupe central de personnes doit être en charge du processus et déléguer également des tâches de recherche et de brainstorming. Cela peut transformer une approche Big Data en une méthode chirurgicale précise qui améliorera l'entreprise sans devenir trop lourde et sans perturber les opérations quotidiennes.
Par exemple, des groupes de travail ou d'autres groupes de base peuvent s'asseoir et examiner en détail les manières dont la mise en œuvre sera effectuée, comment l'entreprise commencera à évaluer les ensembles de données, comment elle croisera les comptes, quel type de papier ou les présentations numériques qu'ils utiliseront pour diffuser ces informations, la manière dont ils créeront des rapports utiles, etc. Ces détails protégeront l'entreprise du gonflement du Big Data.
De plus, à mesure que les entreprises commencent à acquérir davantage de services de fournisseurs, à traiter davantage de Big Data et à complexifier leurs architectures informatiques, elles ont appris à séparer les données les plus sensibles de tout le reste.
Une façon d’y parvenir consiste à créer un système à plusieurs niveaux. Par exemple, un ensemble de données de base composé d'identifiants et d'historiques de clients peut être conservé dans une base de données spécialement gérée dans le cadre d'un contrat de sécurité cloud particulier, ou sur site. D'autres ensembles de données peuvent résider dans des environnements de données moins spécialisés, soit parce qu'ils sont moins sensibles en termes de violations de données, soit parce qu'ils sont moins directement pertinents pour les analyses effectuées par l'entreprise. Les systèmes à plusieurs niveaux ou à plusieurs niveaux permettent une mise en œuvre rentable du Big Data.
Ce sont quelques-unes des façons dont les entreprises deviennent intelligentes pour obtenir le Big Data de la bonne manière. Plutôt que d’aspirer toutes les données qu’ils peuvent récupérer, ils traitent certains ensembles de données comme étant les plus critiques afin d’obtenir le maximum de business intelligence avec le moins d’effort possible.