La place de la donnée est centrale dans les stratégies des entreprises. Une réalité à laquelle n’échappe aucun secteur d’activité. Mais les enjeux de gouvernance, de gestion, d’exploitation et de valorisation de la donnée évoluent en permanence. Votre défi : adopter au plus tôt les méthodes les plus porteuses. Tour d’horizon des principales tendances data pour aborder 2022 dans les meilleures conditions.
L’année 2021 a été marquée par deux dynamiques pour les entreprises : d’un côté la nécessité de s’inscrire dans une optique de relance économique après les perturbations liées à la pandémie ; de l’autre, la prise de conscience que l’exploitation de la data est indispensable pour s’inscrire davantage dans une dimension prédictive que réactive. Chaque année, l’Institut Gartner publie une liste des tendances technologiques et stratégiques susceptibles d’accélérer la croissance et la transformation digitale des entreprises. Pour 2022, cinq des douze tendances essentielles révélées par Gartner concernent les données.
Tendance 1 – Data Fabric : l’atout flexibilité
Pour l’institut Gartner, le levier pour l’exploitation optimale des données des entreprises, c’est la Data Fabric. Elle est conçue comme un environnement cohérent pour réconcilier tous types de données émanant de tous types de sources, et permet de réduire les efforts liés à la gestion des données de près de 70% selon Gartner.
Promesse de flexibilité et d’agilité, la Data Fabric permet d’éviter le silotage de la data et simplifie son intégration dans les processus décisionnels et stratégiques des entreprises. Les données sont alors rendues plus facilement exploitables, même pour les collaborateurs non experts. La Data Fabric contribue naturellement au développement de la culture data de votre organisation.
Tendance 2 – Les plateformes Cloud-Native : scalabilité, adaptabilité, rentabilité
La deuxième tendance data majeure identifiée par Gartner, est la place incontournable des plateformes Cloud-Native dans l’écosystème data. Ces plateformes, promesses de scalabilité et d’adaptabilité, constituent à la fois une réponse aux besoins de performance et de maîtrise des coûts.
L’institut souligne ainsi que les plateformes Cloud-native devraient constituer le socle de 95% des projets de transformation digitale des entreprises à l’horizon 2025 contre 40% en 2021 !
Tendance 3 – L’Hyper automatisation pour favoriser l’intelligence humaine
Face à l’accélération du time-to-market et à la nécessité de renouer avec une croissance économique forte et rapide, les entreprises sont à la recherche de solutions qui limitent les interventions humaines. L’enjeu : gagner la course contre le temps et recentrer l’intelligence humaine sur les tâches à valeur ajoutée.
Selon Gartner, l’hyper automatisation (hyper automation) sera l’une des tendances incontournables au cours de l’année 2022. Cette hyper automatisation se traduit par un recours massif aux technologies de pointe, y compris l’intelligence artificielle et le machine learning pour automatiser les processus et accroître les capacités humaines.
Dans son rapport, Gartner précise ainsi que « les équipes d’hyper automatisation les plus performantes se concentrent sur trois priorités clés : améliorer la qualité du travail, accélérer les processus métier et accroître l’agilité de la prise de décision ».
Tendance 4 – La Business Intelligence au service de la performance
La Business Intelligence (ou intelligence décisionnelle) repose sur un ensemble de technologies permettant une analyse en temps réel et granulaire de la donnée pour éclairer et faciliter la prise de décision.
Cette discipline se développe au-delà des grands comptes dans le monde des PME. Elle s’appuie sur un large éventail d’applications, de solutions et de méthodologies combinées pour collecter les datas émanant de systèmes internes et de sources externes, en vue de les intégrer aux processus décisionnels.
Selon le rapport Gartner sur les tendances Data 2022, « au cours des deux prochaines années, un tiers des grandes organisations utiliseront l’intelligence décisionnelle ».
Tendance 5 – AI Engineering : levier ultime de croissance
L’ingénierie de l’intelligence artificielle (en anglais AI Engineering) répond à la mission critique d’automatisation des mises à jour des données, des modèles, et des applications ; pour rationaliser l’utilisation de l’IA dans l’analyse des données. Les services d’AI Engineering créent les plateformes de données permettant ainsi de fournir des solutions d’intelligence artificielle opérationnelles.
L’AI Engineering constitue selon Gartner le levier clé de la création de valeur d’ici à 2025. L’institut prévoit ainsi que « les 10 % des entreprises qui établiront les meilleures pratiques d’ingénierie d’IA généreront au moins trois fois plus de valeur que les 90 % d’entreprises qui ne le feront pas ».
