“Gartner Top Data and Analytics Trends for 2022” a identifié 12 principales tendances en matière de données et d’analyse. Ces tendances représentent la dynamique des entreprises, du marché et de la technologie. D’ici 2025, elles peuvent servir de guide pour s’adapter aux changements qui se produisent dans un environnement de plus en plus connecté. Mais aussi pour réorganiser les investissements afin d’encourager la croissance, la résilience et l’innovation.
1 – Systèmes d’IA adaptatifs
“Gartner Top Data and Analytics Trends for 2022“ estime que des systèmes d’IA adaptatifs permettent de prendre des décisions plus flexibles. Les systèmes d’IA donnent ainsi aux organisations de s’adapter rapidement aux changements qui se produisent dans un environnement connecté. Toutefois, l’adoption de pratiques d’ingénierie de l’IA est nécessaire pour créer et gérer des systèmes d’IA adaptatifs.
2 – IA centrée sur la data
Rita Sallam, vice-présidente Analyste chez Gartner pense que la mise en place d’un système d’IA est risquée et peut être dangereuse sans des données fiables. Les données centrée sur l’IA, et vice-versa, s’avèrent essentielles donc pour traiter et étiqueter les données de manière plus systématique. Cette formalisation se réalise dans le cadre d’une stratégie de gestion des données prenant en compte l’intégration automatisée des données.
3 – Structure de données
La structuration des données est la clé d’une gestion moderne et intégrée dans un environnement évolutif et complexe. Car elle fournit les informations utiles pour prendre les décisions requises. Améliorant ainsi la confiance et l’exploitation des Big data. Elle peut aussi réduire de 70 % diverses tâches de Data management. A savoir, la conception, le déploiement et les opérations. Une architecture de données permet aussi de créer et de mettre sur le marché des données “monétisables”.
4 – Partage de données
Le partage de données à grande échelle et en toute confiance est un défi pour les entreprises. Pour le relever, Gartner recommande d’établir une collaboration entre les secteurs d’activité et l’industrie. Il s’agit ici d’accélérer l’adhésion des autorités budgétaires et les investissements dans le partage des données. A cette collaboration, s’ajoute la conception d’une structure de données. En effet, une structure de données permettra de doter l’entreprise d’une architecture unique et efficace pour le partage de données entre des sources de données internes et externes.
5 – Analyse contextuelle
Gartner prévoit que d’ici 2025, les analyses contextuelles et les modèles d’IA remplaceront 60 % des modèles traditionnels existants. L’analyse contextuelle obéit à des technologies de graphes. Les informations sur le contexte et les besoins des utilisateurs sont conservées dans un graphique. Lequel permet une analyse en profondeur exploitant les points de données et les relations entre ces points. Le graphique sert à identifier et à créer un contexte supplémentaire basé sur les similitudes, les contraintes et les communautés. Pour une analyse contextuelle des données, les organisations doivent se doter de compétences qualifiées dans le stockage et le traitement des données massives. Mais aussi dans les services cloud basés sur l’IA.
6 – D&A composé par les entreprises
Les Data and Analytics (D&A) sont composées par l’entreprise. Aujourd’hui, elles s’appuient sur l’approche modulaire des données et des analyses ou “D&A composable”. Le but de cette approche est de créer des capacités de données et d’analyse axées sur l’entreprise. Cette tendance met l’accent sur le côté humain, pour passer de l’informatique à l’entreprise.
7 – Intelligence décisionnelle
A l’horizon 2023, plus de 33 % des grandes organisations auront recruté des analystes qualifiés en intelligence décisionnelle. Cette discipline consiste à examiner soigneusement la manière dont les décisions doivent être prises. Selon Gartner, l’intelligence décisionnelle amènera les organisations à repenser leurs investissements dans les capacités D&A. L’utilisation des disciplines d’intelligence décisionnelle est à encourager pour fournir les bonnes informations et prendre la meilleure décision.
8 – Déficit de compétences
Les entreprises ont besoin de compétences en Data management pour obtenir des résultats mesurables. Cependant, les environnements de travail virtuels et la ruée vers les talents ont accru le déficit de compétences capables de lire et communiquer des données. Selon Gartner, ce déficit pourrait s’aggraver d’ici 2025. Avec une main-d’œuvre incapable de maîtriser les données nécessaires à l’atteinte des objectifs commerciaux stratégiques basés sur la data. Pourtant, le coût d’investissement dans le traitement des données et le perfectionnement des employés ne cesse d’augmenter.
9 – Gouvernance connectée
La crise du Covid a renforcé le besoin urgent d’une collaboration inter fonctionnelle solide. Et accru la volonté de modifier les structures organisationnelles pour atteindre l’agilité du modèle commercial. Aujourd’hui, les organisations ont besoin d’une gouvernance efficace à tous les niveaux qui réponde à leurs défis opérationnels existants. Qui plus est, cette gouvernance doit être flexible et très réactive à l’évolution du marché et aux défis organisationnels stratégiques. Pour Gartner, la solution à cette nouvelle difficulté réside dans une gouvernance connectée. Celle-ci vise à établir une gouvernance basée sur les données et l’analyse virtuelle, notamment par le biais des fonctions commerciales et des zones géographiques afin de produire les résultats commerciaux escomptés.
10 – Gestion des risques liés à l’IA
D’ici 2026, les organisations qui développent une IA fiable axée sur les objectifs réussiront plus de 75 % de leurs innovations en IA contre 40 % parmi celles qui ne le feront pas. Une concentration sur la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l’IA est donc à envisager. Car elle aboutit à de meilleurs résultats de l’IA en termes d’adoption, d’atteinte des objectifs commerciaux et d’acceptation par les utilisateurs internes et externes.
11 – Écosystèmes de fournisseurs et de régions
Les organisations mondiales créent des écosystèmes juridiques D&A régionaux pour se conformer à des réglementations locales. Cette tendance va s’accélérer dans le nouveau monde multipolaire. Pour Gartner, les entreprise doivent envisager de migrer et de dupliquer tout ou partie de leurs architectures D&A dans des régions spécifiques. Et, par conception ou par défaut, gérer une stratégie multicloud et multifournisseur.
12 – Gouvernance jusqu’à la périphérie
D’ici 2025, plus de 50 % des données critiques de l’entreprise seront créées et traitées en dehors des data center et des services de Cloud. De plus en plus d’activités de D&A s’exécutent sur des appareils, des serveurs ou des passerelles distribuées. Ces activités résident dans des environnements informatiques proches de l’endroit où les données et les décisions sont créées et exécutées. Par conséquent, les responsables data seront amenés à étendre les capacités de gouvernance des données aux environnements périphériques pour s’offrir une visibilité via des métadonnées actives. En outre, ils devront assurer la prise en charge des systèmes de gestion de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des bases de données intégrées moins encombrantes pour le stockage et le traitement des données au plus près des périphéries des appareils.
Lire aussi » Côte d’Ivoire : les enjeux du Big data identifiés dans une large vision du système d’information
