La récente pandémie mondiale a laissé de nombreuses organisations dans un état incertain et fragile. Il est donc fondamental que les entreprises suivent les nouvelles tendances data & analytics afin de rebondir et de gagner un avantage concurrentiel.
De la crise à l’opportunité, le rôle de la data & analytics s’étend et devient plus stratégique et critique. La société en général devient de plus en plus digitale, complexe, mondiale, avec une concurrence toujours plus grande et des clients émancipés. Les perturbations massives, la crise et le ralentissement économique obligent les entreprises à répondre à des demandes jusqu’alors inimaginables pour optimiser les ressources, réinventer les processus et repenser les produits, business modèles et même leur finalité.
Il est donc évident que les data & analytics sont essentielles pour les entreprises qui tentent de se sortir des effets dévastateurs de la crise.
Cependant, le manque de confiance et d’accès aux données n’a jamais été un défi aussi important ! Pour un résulat business réussi, il est essentiel de mettre en place une base de confiance, de sécurité, de gouvernance et de responsabilité autour des données.
Nous partageons dans cet article, les tendances actuelles en data analytics pour aider votre entreprise à prospérer:
#1 – L’utilisation de nouvelles techniques d’IA
D’ici la fin 2024, 75% des entreprises passeront du pilotage à l’opérationnalisation de l’IA, entraînant une multiplication par 5 des infrastructures de data analytics.
Dans le contexte actuel, les techniques d’IA telles que le machine learning, l’optimisation et le traitement du langage naturel fournissent des informations et des prévisions essentielles sur la propagation du virus et sur l’efficacité et l’impact des contre-mesures. Avec l’utilisation business de l’IA, les organisations découvrent de nouvelles techniques plus intelligentes, notamment l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage distribué, les systèmes interprétables et les infrastructures efficaces qui gèrent les situations complexes.
#2 – Moins de tableaux de bord
D’ici 2025, les data stories seront le moyen le plus répandu de consommer des analyses, et 75 % des stories seront générées automatiquement à l’aide de techniques d’analyse augmentée.
Aujourd’hui, les employés des entreprises ont du mal à savoir sur quelles connaissances agir car les plateformes de Business Intelligence (BI) ne sont pas contextualisées, facilement interprétables ou exploitables par la majorité des utilisateurs. L’analyse et l’exploration visuelles seront remplacées par des expériences plus automatisées et personnalisées sous la forme de data storytelling dynamique. En conséquence du passage à des data stories plus dynamiques et contextuels, le temps passé sur des tableaux de bord prédéfinis diminuera !
#3 – Intelligence décisionnelle
D’ici 2023, plus de 33% des grandes organisations auront des analystes pratiquant l’intelligence décisionnelle, y compris la modélisation des décisions.
Une brève définition de l’intelligence décisionnelle est qu’il s’agit d’un domaine pratique qui encadre un large éventail de techniques de prise de décision et les intègre à toutes les parties critiques des personnes, des processus et des technologies. Elle fournit un cadre qui rassemble les disciplines traditionnelles et avancées pour concevoir, modéliser, exécuter et contrôler les modèles et les processus de décision dans le contexte des résultats commerciaux.
L’utilisation de la prise de décision intelligente rassemblera le decision management et des techniques telles que l’analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.
#4 – La gestion des données augmentée : Metadata is the new black
D’ici 2023, les organisations qui utilisent des métadonnées actives et le machine learning pour se connecter dynamiquement, optimiser et automatiser les processus de gestion des données, réduiront de 30 % le temps de livraison de leurs données.
La combinaison d’un volume de données colossal, de problèmes de confiance et la diversité croissante des formats de données, accélère la demande de data management automatisée. Les organisations se doivent donc de savoir quelles sont les données dont elles disposent, ce qu’elles signifient, comment elles apportent de la valeur et si elles sont fiables. Les métadonnées passeront d’un état passif à un état d’utilisation très actif. L’utilisation active s’appuie sur le catalogage, le data discovery automatique, la sémantique par l’interprétation des cas d’utilisation et implique une taxonomie et une ontologie qui sont cruciales pour le data management.
Grâce à un data catalog augmenté, les utilisateurs peuvent améliorer les efforts d’inventaire des données en augmentant considérablement les tâches de recherche, de marquage, d’annotation et de partage des métadonnées.
#5 – Vers le Cloud
D’ici 2022, les services de Cloud publics seront essentiels pour 90 % de l’innovation en data et analytics.
Comme le data management accélère son voyage vers le cloud, il en sera de même pour les disciplines de data analytics. Les environnements Cloud permettent de créer un écosystème plus agile, plus fluide et plus diversifié qui accélère l’innovation en réponse aux besoins changeants des entreprises qui ne sont pas facilement accessibles dans les solutions on-premise. Ils offrent également des opportunités concernant l’optimisation des coûts. On s’attend à ce que des offres telles que les capacités « Cloud first » deviennent éventuellement des capacités « Cloud only ».
Les clients Gartner peuvent en lire plus dans le rapport « Top 10 Trends in Data and Analytics, 2020« .
