Les principales tendances de Gartner en matière de données et d'analyse en 2020

La récente pandémie mondiale a laissé de nombreuses organisations dans l'incertitude et la fragilité. Il est donc essentiel que les entreprises suivent les tendances en matière de données et d'analyse pour sortir de la crise et acquérir un avantage concurrentiel.

De la crise à l'opportunité, le rôle des données et de l'analyse s'étend et devient de plus en plus stratégique et critique. La société en général devient de plus en plus numérique, complexe et mondiale, avec une concurrence de plus en plus forte et des clients émancipés. Les perturbations massives, les crises et le ralentissement économique qui s'ensuit obligent les entreprises à répondre à des demandes jusqu'alors inimaginables pour optimiser les ressources, réinventer les processus et repenser les produits, les modèles d'entreprise, voire leur raison d'être.

Il est donc évident que les données et l'analyse sont essentielles pour permettre aux entreprises de se sortir des effets dévastateurs de ces crises. Cependant, le manque de confiance et d'accès aux données n'a jamais été un aussi grand défi.

Le succès à grande échelle pour un impact commercial maximal grâce aux données et aux analyses dépend plus que jamais de l'établissement d'une base de confiance, de sécurité, de gouvernance et de responsabilité.

Voici les tendances actuelles en matière de données et d'analyse qui aideront votre entreprise à prospérer :

1 - L'utilisation de nouvelles techniques d'intelligence artificielle

D'ici à la fin de 2024, 75 % des entreprises passeront du pilotage à l'opérationnalisation de l'IA, ce qui entraînera une multiplication par 5 des infrastructures de données et d'analyse streaming .

Dans le contexte actuel, les techniques d'IA telles que l'apprentissage automatique, l'optimisation et le traitement du language naturel fournissent des informations et des prévisions essentielles sur la propagation du virus et sur l'efficacité et l'impact des contre-mesures. Avec l'utilisation plus commerciale de l'IA, les organisations découvrent de nouvelles techniques plus intelligentesAvec l'utilisation plus commerciale de l'IA, les organisations découvrent de nouvelles techniques plus intelligentes, y compris l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage distribué, des systèmes interprétables et des infrastructures efficaces qui gèrent leurs propres situations commerciales complexes.

2 - Moins de tableaux de bord

D'ici 2025, les récits de données seront le moyen le plus répandu de consommer des analyses, et 75 % des récits seront générés automatiquement à l'aide de techniques d'analyse augmentée.

Aujourd'hui, les employés des entreprises ont du mal à savoir sur quelles informations agir car lesplateformes informatique décisionnelle ne sont pas contextualisées, facilement interprétables ou exploitables par la majorité des utilisateurs. L'analyse et l'exploration visuelles seront remplacées par des expériences plus automatisées et personnalisées sous la forme d'histoires de données dynamiques. En conséquence, le pourcentage de temps passé sur des tableaux de bord prédéfinis diminuera.

3 - Intelligence décisionnelle

D'ici 2023, plus de 33% des grandes entreprises auront des analystes pratiquant l'intelligence décisionnelle, y compris la modélisation des décisions.

Une brève définition de l'intelligence décisionnelle est qu'il s'agit d'un domaine pratique qui encadre un large éventail de techniques de prise de décision et les intègre à toutes les parties critiques des personnes, des processus et des technologies. Il s'agit d'un cadre qui rassemble les disciplines traditionnelles et avancées pour concevoir, modéliser, exécuter et contrôler les décisions. pour concevoir, modéliser, exécuter et contrôler les modèles et processus de décision dans le contexte des résultats de l'entreprise.

L'utilisation de la prise de décision intelligente regroupera la gestion des décisions et des techniques telles que l'analyse descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

4 - gestion des données augmentée gestion des données: métadonnées is the new Black

D'ici 2023, les organisations qui utilisent des métadonnées actives, l'apprentissage automatique et les tissus de données pour connecter dynamiquement, optimiser et automatiser les processus de gestion des données réduiront de 30 % le temps nécessaire à la fourniture de données intégrées.

La combinaison d'un volume de données colossal volume de données, de problèmes de confiance dans les données et d'une diversité croissante de formats de données accélère la demande de gestion des données automatisée gestion des données. En réponse, le potentiel d'utilisation des analyses métadonnées offre une nouvelle solution pour augmenter les tâches de gestion des données . Ce n'est un secret pour personne que les organisations ont besoin de savoir facilement quelles sont les données dont elles disposent, ce qu'elles signifient, comment elles apportent de la valeur et si elles sont fiables. Lesmétadonnées passeront d'un état passif à un état d'utilisation très active. L'utilisation active s'appuie sur le catalogage, la découverte de données L'utilisation active tire parti du catalogage, de la découverte automatique de données, de l'interprétation des cas d'utilisation et de la taxonomie et de l'ontologie qui sont essentielles à la gestion des données.

Grâce au catalogue de données augmenté, les utilisateurs peuvent améliorer les efforts d'inventaire des données en augmentant de manière significative les tâches autrement fastidieuses de recherche, de marquage, d'annotation et de partage des métadonnées.

5 - Passer à l'informatique dématérialisée

D'ici 2022, les services de cloud public seront essentiels pour 90 % de l'innovation en matière de données et d'analyse.

La gestion des données accélère son passage à l'informatique dématérialisée, tout comme les disciplines liées aux données et à l'analyse. Les environnements en nuage permettent un écosystème plus agile, plus fluide et plus diversifié qui accélère l'innovation en réponse à l'évolution des besoins de l'entreprise qui ne sont pas facilement disponibles dans les solutions sur site . Ils offrent également des possibilités d'optimisation des coûts. On s'attend à ce que les offres telles que les capacités "cloud first" (d'abord dans le nuage) finissent par devenir des capacités "cloud only" (uniquement dans le nuage).

Les clients de Gartner peuvent en savoir plus dans le rapport "Top 10 Trends in Data and Analytics, 2020".

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.