12 tendances en matière de Data et d’Analyse pour anticiper les changements et stimuler l’innovation
"Gartner Top Data and Analytics Trends for 2022" a identifié 12 principales tendances en matière de données et d’analyse qui représentent la dynamique des entreprises, du marché et de la technologie. D’ici 2025, ces tendances peuvent servir de boussole pour gérer les incertitudes, anticiper les changements et réorganiser les investissements afin de stimuler la croissance, l'efficacité, la résilience et l'innovation.
1 - Systèmes d'IA adaptatifs
Des systèmes d'Intelligence artificielle (IA) adaptatifs permettent de réorganiser le processus de prise de décision et favorisent des décisions plus rapides et flexibles. L’utilisation de ces systèmes d’IA permet ainsi aux organisations de s’adapter rapidement aux changements alors que les décisions se prennent dans un environnement de plus en plus connecté. Mais pour créer et gérer des systèmes d'IA adaptatifs, il est important d’adopter des pratiques d'ingénierie de l'IA ayant pour avantages d’orchestrer et d’optimiser les applications pour s'adapter, résister ou absorber les changements.
2 - IA centrée sur les données
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. Alors, formaliser l'IA centrée sur les données et vice-versa, s’avère essentiel pour traiter et étiqueter les données de manière plus systématique dans le cadre d’une stratégie de gestion des données, y compris, l'intégration automatisée des données et la gestion active des données massives.
3 - Structure de données
Dans un environnement évolutif et complexe, une structure des données est la clé de la modernisation de la gestion et de l’intégration des données. Tout en permettant d’agir sur les métadonnées, la structuration des données fournit les informations utiles pour prendre les décisions requises. Non seulement, elle améliore la confiance et l'utilisation de la data, mais peut réduire de 70 % diverses tâches de Data management, notamment 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 des données
Partager les données à grande échelle et en toute confiance est un défi pour les entreprises. Afin de le relever, Gartner recommande d’établir une collaboration entre les secteurs d'activité et l'industrie. Objectif, accélérer l'adhésion des autorités budgétaires et les investissements dans le partage des données. A cette collaboration, Gartner ajoute la conception d’une structure de données afin de doter l’entreprise d’une architecture unique pour le partage de données entre des sources de données internes et externes hétérogènes.
5 - Analyse contextuelle
Les prévisions de Gartner estiment que d'ici 2025, les analyses contextuelles et les modèles d'IA remplaceront 60 % des modèles existants basés sur des données traditionnelles. L’analyse contextuelle obéit à des technologies de graphes. Les informations sur le contexte et les besoins des utilisateurs sont conservées dans un graphique permettant une analyse en profondeur en utilisant les relations entre les points de données autant que les points de données eux-mêmes. Ainsi, le graphique aide à identifier et à créer un contexte supplémentaire basé sur les similitudes, les contraintes et les communautés. Pour pouvoir capturer, stocker et utiliser des données contextuelles, les entreprises doivent se doter de compétences qualifiées en matière de stockage et de traitement des données massives, et de services cloud basés sur l’IA.
6 - D&A composé par les entreprises
Gartner fait aussi valoir que les données et les analyses composées par l'entreprise s'appuient de plus en plus sur l’approche modulaire des données et des analyses ou "D&A composable" pour créer des capacités de données et d'analyse axées sur l'entreprise. Cette tendance met l’accent sur le côté humain, passant de l'informatique à l'entreprise.
7 - Intelligence décisionnelle
D'ici 2023, plus de 33 % des grandes organisations auront des analystes pratiquant l'intelligence décisionnelle, une discipline qui consiste à examiner soigneusement la manière dont les décisions doivent être prises. Cette tendance amènera les organisations à repenser leurs investissements dans les capacités D&A. Aussi, Gartner encourage l’utilisation des disciplines d'intelligence décisionnelle pour fournir les bonnes informations et concevoir la meilleure décision.
8 - Déficit de compétences
Les entreprises ont besoin de compétences en Data management pour obtenir des résultats mesurables. Cependant, les lieux de travail virtuels et la ruée vers les talents ont accru le déficit de compétences capables de lire, d’écrire et de communiquer des données au sein de la main-d'œuvre. Gartner estime que ce déficit pourrait s’aggraver d’ici 2025 avec une main-d’œuvre incapables de maîtriser les données nécessaires à l’atteinte des objectifs commerciaux stratégiques basés sur la data alors que le coût d'investissement dans la littérature des données et le perfectionnement des employés ne cesse d'augmenter. Compte tenu de cette tendance, il est recommandé aux décideurs de commencer à insérer des clauses de récupération dans les contrats avec les nouvelles recrues afin de récupérer les coûts au cas où un employé quitterait leur entreprise.
9 - Gouvernance connectée
La crise du Covid a renforcé le besoin urgent d'une collaboration inter fonctionnelle solide et d'une volonté de modifier les structures organisationnelles pour atteindre l'agilité du modèle commercial. Aujourd’hui, plus que jamais, les organisations ont besoin d'une gouvernance efficace à tous les niveaux qui réponde à leurs défis opérationnels existants, et qui soit flexible et très réactive à l'évolution de la dynamique 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 couche de gouvernance basée sur les données et l’analyse virtuelle, notamment par le biais des fonctions commerciales et des zones géographiques, afin de générer les résultats commerciaux escomptés.
10 - Gestion des risques liés à l'IA
Gartner prédit que d'ici 2026, les organisations qui développent une IA fiable et axée sur les objectifs verront plus de 75 % des innovations en IA réussir, contre 40 % parmi celles qui ne le feront pas. Une concentration accrue sur la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l'IA est donc à envisager pour aboutir à de meilleurs résultats de l’IA en termes d'adoption, d'objectifs commerciaux atteints et d'acceptation des utilisateurs internes et externes.
11 - Écosystèmes de fournisseurs et de régions
La création des écosystèmes juridiques D&A régionaux, par des organisations mondiales, pour se conformer à une réglementation locale est une tendance qui va s'accélérer dans le nouveau monde multipolaire. De l’avis de Gartner, les organisations devraient 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
Enfin, les analystes de Gartner estiment que d'ici 2025, plus de 50 % des données critiques de l'entreprise seront créées et traitées en dehors des data center et des infrastructures de Cloud. En effet, de plus en plus d’activités de data et d’analyse sont exécutées sur des appareils, des serveurs ou des passerelles distribuées. Ces activités résident de plus en plus dans des environnements informatiques de pointe, plus proches de l'endroit où les données et les décisions d'intérêt sont créées et exécutées. Par conséquent, les responsables du management des données seront amenés à étendre les capacités de gouvernance D&A 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 bases 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.
