L’analytique des données est devenue l’un des principaux moteurs de l’avantage concurrentiel ces dernières années. Compte tenu de son importance cruciale, il est essentiel pour les entreprises de se tenir au fait des grandes tendances du secteur de l’analytique des données, ainsi que de la manière dont ces tendances influencent plusieurs technologies connexes.
Parmi ces technologies connexes figurent le cloud computing, l’essor des logiciels d’intelligence artificielle, d’apprentissage automatique, ainsi que l’edge computing, entre autres. Explorons quelques-unes des grandes tendances qui façonnent l’avenir de l’analytique des données.
6 tendances de l’analytique des données qui stimulent le progrès
L’essor de l’AIOps
L’essor de l’AIOps est parallèle à celui de l’analytique des données. Cela s’explique par le fait qu’elle répond au principal défi auquel l’analyse des données est confrontée pour l’avenir : l’abondance.
Avec l’évolution de la 5G et de l’Internet des objets (IoT), ainsi que l’essor de l’analytique des consommateurs et des utilisateurs, les équipes informatiques doivent traiter beaucoup trop de données pour que les méthodes traditionnelles puissent y parvenir. L’AIOps en tient compte et s’oriente vers une approche globale de l’analyse des données. Il faut s’attendre à ce que l’AIOps accélère l’abandon des silos de données.
L’essor de l’AIOps apportera de nombreux avantages dans la manière dont les entreprises exploitent les données et l’analytique. L’un des principaux bénéfices de la croissance de l’AIOps est la prévention de la fatigue liée aux alertes. Comme l’AIOps tient compte d’une quantité massive de données, les solutions logicielles conçues autour de l’AIOps peuvent filtrer les alertes en déterminant quels événements sont essentiels et urgents, et lesquels sont des valeurs aberrantes moins importantes.
La démocratisation des données
La démocratisation des données désigne la pratique consistant à rendre les données accessibles à tous les services d’une entreprise, et pas seulement aux membres de la direction et à l’équipe informatique. La démocratisation des données est au cœur de la transformation numérique.
Cette idée de pouvoir comprendre et consulter les données, quelle que soit son expertise technique, peut donner naissance à de nouveaux outils d’analytique des données en libre-service. Nous en voyons déjà un exemple avec les solutions low-code.
La démocratisation des données offre plusieurs avantages à anticiper :
- Intention du client. Comme la démocratisation des données permet à plusieurs services d’analyser et d’exploiter des ensembles de données, la compréhension qu’a une entreprise des intentions de ses clients gagnera en diversité.
- Efficacité. La démocratisation des données favorisera l’utilisation généralisée d’outils efficaces comme les solutions d’analytique fondées sur l’IA et les logiciels de cybersécurité. Plus en profondeur, les employés comprendront réellement les données auxquelles ils ont accès, ce qui réduira la confusion dans les communications entre services.
- Service client. Comme la démocratisation des données révèle un éventail plus diversifié d’intentions et améliore l’efficacité, l’expérience client s’en trouve naturellement améliorée dans de nombreuses entreprises. L’équipe du service d’assistance peut, par exemple, avoir accès aux coordonnées privilégiées et aux données d’achat antérieures d’un client. Cela permet d’adapter le service client.
Les solutions low-code
Comme indiqué plus haut, les solutions low-code sont en plein essor. Cela s’explique en grande partie par la progression de la démocratisation des données et par l’adoption de l’analytique des données par l’ensemble du secteur. Cette montée en puissance de solutions permettant d’analyser les données de manière conviviale peut entraîner des transformations majeures pour les entreprises.
L’un des principaux avantages de l’essor des solutions low-code est l’amélioration de l’accès à l’analyse des parcours clients. Les solutions low-code permettent à d’autres services que les équipes de développement et informatiques d’analyser les données. En donnant cet accès à d’autres services, on développera non seulement la culture d’entreprise et on approfondira l’analyse, mais on renforcera également les compétences de l’ensemble des employés.
L’intégration des données
Avec la démocratisation des données qui se profile, il faut également s’attendre à ce que l’accès aux données devienne globalement plus facile.
Cela devrait notamment passer par une intégration plus poussée des données dans les solutions logicielles que les employés utilisent déjà. Au lieu que l’analytique des données soit isolée dans ses propres programmes, les informations pourraient apparaître directement dans les applications et les interfaces avec lesquelles les entreprises travaillent déjà.
L’intégration des données va également de pair avec une plus grande efficacité. En effet, les utilisateurs peuvent recevoir directement les données et informations pertinentes sans changer de logiciel. Cela élimine les erreurs potentielles des utilisateurs dues au fait que les employés n’ont plus à effectuer des recherches pour trouver les données.
Les petites données et les données étendues
L’idée des petites données et des données étendues s’est développée en contrepoint du big data. Cette tendance témoigne d’une nouvelle manière d’appréhender et d’analyser les ensembles de données.
Les données étendues permettent d’effectuer des analyses à partir d’une variété de sources structurées et non structurées. Cette grande diversité favorise une compréhension plus contextuelle, susceptible de déboucher sur des solutions meilleures ou plus originales. Les petites données sont extraites de modèles de données qui contiennent moins de données, mais offrent néanmoins des informations uniques.
Ensemble, les petites données et les données étendues offrent de nouvelles perspectives contextuelles et éclairantes pour l’analyse des données.
L’analytique des données au premier plan
Enfin, il faut s’attendre à ce que l’analytique des données occupe une place de plus en plus centrale dans les activités des entreprises. Historiquement, les entreprises considéraient l’analyse des données comme une fonction secondaire. Ce changement, qui fait de l’analyse des données l’élément moteur des activités, est porté par l’avantage concurrentiel offert par l’analytique et par l’infrastructure technique actuelle, qui permet un traitement plus rapide.
L’un des principaux avantages de cette adoption de l’analytique est l’amélioration de l’agilité et de la réactivité des entreprises. La capacité à passer à l’échelle et l’augmentation des revenus seront sans aucun doute des conséquences de l’intégration de l’analytique des données au premier plan des activités des entreprises.