La pandémie a accéléré la transformation numérique des entreprises, ce qui génère à son tour davantage de données. Lorsqu’elles sont correctement gérées et exploitées, les données constituent une mine d’or qui permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions. Cependant, l’analyse des données devient difficile à maîtriser en raison du volume considérable de données, ce qui nécessite des outils et des méthodologies d’analyse toujours plus sophistiqués. Cette réalité se reflète dans les projections selon lesquelles le marché mondial de l’analyse des données atteindra un peu plus de 25 milliards de dollars US d’ici 2028.
Alors que l’année 2021 touche à sa fin et que la pandémie continue de stimuler la transformation numérique, quelles tendances pouvons-nous nous attendre à voir se dessiner à l’horizon 2022 ? Nous allons présenter ici quelques-unes des principales tendances, en expliquant pourquoi elles sont importantes et quelles implications elles pourraient avoir pour l’économie des données, en pleine croissance.
Qu’est-ce que l’analyse des données ?
Pour définir brièvement l’analyse des données et la distinguer de l’examen des données, l’analyse des données englobe la collecte, l’organisation, le stockage, la segmentation, et la visualisation des données afin de les rendre compréhensibles et exploitables dans le cadre des activités de l’entreprise.
L’analyse des données ne doit pas être confondue avec l’examen des données. L’examen des données n’est qu’une partie de l’analyse des données, à savoir la préparation des données pour en tirer du sens. Dans ce contexte, la préparation consiste à collecter, nettoyer, formater et organiser les données afin d’en déduire une signification.
Les tendances de l’analyse des données à prévoir en 2022
L’informatique en périphérie
Le secteur de l’informatique en périphérie devrait atteindre plus de 87 milliards de dollars US d’ici 2026. Alors que les fabricants, les entreprises du secteur de l’énergie et d’autres secteurs stimulent la demande en informatique en périphérie, les centres de données seront davantage décentralisés afin de se rapprocher physiquement des consommateurs de données. L’informatique en périphérie rapproche les technologies d’analyse des données de l’actif physique et de son réseau, ce qui améliore la fiabilité et l’évolutivité. Plus précisément, elle réduit la latence, augmente la vitesse de traitement et permet au réseau du client de fonctionner davantage en temps réel.
Dell est un exemple de pionnier de l’informatique en périphérie avec ses microcentres de données modulaires (MMDC). Google dispose d’une plateforme Cloud IoT Edge qui apporte ses services cloud aux appareils périphériques.
Attendez-vous à voir davantage d’entreprises adopter l’informatique en périphérie, au moins en association avec des services de cloud computing, pour une polyvalence maximale.
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L’analyse en libre-service
Alors que les besoins en data scientists et en ingénieurs data dépassent leur rythme de formation et la disponibilité de candidats pour pourvoir ces postes, la technologie s’est adaptée en conséquence. Désormais, accéder aux données et les analyser ne nécessite plus un haut niveau d’expertise technique. Le marché actuel de l’analyse des données propose des outils low-code/no-code que chacun peut utiliser pour effectuer des requêtes, générer des rapports et créer des visualisations de données. Souvent intégrée à une plateforme plus vaste de veille stratégique (BI), l’analyse en libre-service permet aux principales parties prenantes de prendre plus rapidement de meilleures décisions sans devoir nécessairement consulter le service informatique ou les analystes de données. Cette tendance continuera à donner aux employés de différents niveaux et fonctions les moyens de participer à l’analyse des données.
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L’essor de la blockchain dans la data science
Principalement connue dans les secteurs des technologies financières (Fintech) et de la santé, la technologie blockchain fait son entrée dans le secteur informatique, facilitant la gestion de grands ensembles de données dans un registre numérique décentralisé. Alors que l’exactitude des données devient de plus en plus importante, la blockchain y contribue en assurant le suivi et la validation des données. Elle consigne essentiellement une piste d’audit des transactions et des actifs numériques. La blockchain prend en charge le processus de préparation des données de manière décentralisée, sans avoir besoin d’une équipe centralisée d’analystes de données, ce qui permet de prendre des décisions plus rapidement.
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Analytique BI augmentée par l’IA, le ML et l’AutoML
Les outils d’IA/ML sont de plus en plus courants dans les plateformes de veille stratégique afin d’en améliorer les fonctionnalités. Une étude de Beroe, Inc. suggère que le marché mondial de la veille stratégique devrait atteindre 30,9 milliards de dollars US d’ici 2022, sous l’effet de divers facteurs, notamment la demande en data-as-a-service et en fonctionnalités de BI en libre-service.
L’AutoML accélère la prise de décision des entreprises en automatisant les processus de préparation des données pour l’analyse, comme le nettoyage des données et la création de modèles d’entraînement. L’AutoML permet ainsi non seulement de préparer plus rapidement les données pour en tirer des informations, mais réduit également le besoin de trouver et de recruter des data scientists très recherchés.
Les outils d’IA/ML intégrés aux plateformes de BI mesurent, interprètent et prédisent les résultats des décisions, puis en tirent des enseignements en ajustant les paramètres de décision selon les besoins. Les grandes entreprises appliquent des algorithmes d’IA/ML à de grandes quantités de données sur le marché, les clients, les applications et bien plus encore afin d’effectuer des analyses prédictives.
Les machines prennent en charge un nombre croissant de fonctions que les humains ne peuvent pas ou n’ont plus besoin d’accomplir, et elles continueront à façonner les décisions des entreprises en 2022. Nous pouvons également nous attendre à ce que cette tendance renforce la synergie entre les dirigeants, les services informatiques et les analystes de données afin d’aligner les données sur les initiatives stratégiques et la définition des objectifs.
Une IA plus propre et plus verte dans les centres de données
Compte tenu des émissions de carbone des centres de données et de la quantité d’énergie qu’ils consomment, l’intérêt pour l’« efficacité des modèles » va croître. Ce terme désigne des modèles d’IA simples et efficaces qui peuvent résoudre des problèmes complexes en utilisant moins de ressources. Cela signifie que les modèles d’IA ne doivent pas nécessairement comporter autant de couches dans leur réseau neuronal. Les modèles d’IA bayésiens peuvent résoudre des problèmes complexes en utilisant moins de données, de puissance de calcul et de ressources de formation globales.
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L’analyse des données small and wide
Les small data comprennent une gamme plus restreinte d’informations, mais néanmoins suffisante pour mesurer et interpréter des tendances. Contrairement aux grands ensembles de données, qui fournissent des informations sur les indicateurs de l’ensemble de l’entreprise et permettent de répondre à des questions plus complexes, les « small data » offrent des informations clés sur des aspects tels que le comportement des clients. Pour cela, les spécialistes du marketing n’ont pas nécessairement besoin de collecter d’énormes quantités de données. Au contraire, de petits lots de données provenant de sources variées — structurées et non structurées — permettent d’améliorer progressivement et rapidement un produit ou un service. Ces petits lots de données fournissent également suffisamment d’informations pour comprendre le sentiment des clients et personnaliser les interactions avec eux.
De DataOps à XOps
XOps est l’une des principales tendances de l’analyse des données à surveiller en 2022. Ce terme englobe DataOps, ModelOps, AIOps et PlatformOps. XOps applique les bonnes pratiques du DevOps à l’analyse des données et à l’apprentissage automatique/à la modélisation afin d’accroître la fiabilité, la reproductibilité et la réutilisabilité, et de réduire les duplications. XOps, combinaison puissante de disciplines informatiques, permet de réaliser des analyses de données fluides et efficaces afin de guider les décisions stratégiques et d’atteindre les objectifs de l’entreprise.
Les data fabrics
La transformation numérique actuelle a pour conséquence la création d’un écosystème complexe et interconnecté composé de divers appareils, applications et types ou formats d’infrastructures de données. Trouver une solution unique reliant ces éléments a longtemps été un défi, jusqu’à l’émergence de l’architecture data fabric qui tisse de manière fluide ces différents éléments géographiquement dispersés.
Au cours de l’année à venir, nous pouvons nous attendre à voir davantage d’entreprises utiliser l’architecture data fabric comme approche de gestion des données permettant de réaliser des analyses à l’échelle de l’entreprise et d’automatiser les processus qui les sous-tendent, tels que la découverte et l’exploration des données, la collecte, l’intégration et la préparation des données. Cela raccourcira les cycles de développement des produits des entreprises, leur faisant gagner du temps et de l’argent.
L’analyse des données est devenue un élément essentiel des fonctions de l’entreprise et le restera. Les tendances présentées ici révèlent une démocratisation, une automatisation, une simplification et une synergie accrues dans la manière dont les entreprises collecteront, géreront, analyseront et exploiteront les données au cours de la nouvelle année. Lesquelles de ces tendances votre entreprise adoptera-t-elle ?
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