Que réserve 2018 à l'industrie du Big Data ?

Selon IDC , les revenus mondiaux du Big Data et de l'analyse commerciale augmenteront de plus de 203 milliards de dollars d'ici 2020. L'un des plus grands défis auxquels sont confrontés ceux qui s'aventurent dans le Big Data est la transformation des données brutes en informations pertinentes. D'ici 2025, nous générerons 180 zettaoctets de données par an et une grande partie de ces données proviendra de l'IoT. Les progrès de l'IdO seront un facteur majeur de la croissance du Big Data. Étant donné que la taille des données augmente avec la variété des applications et des cas d'utilisation commerciale, les années à venir vont certainement être mouvementées dans l'espace des mégadonnées. Voici quelques-unes des tendances que nous verrons probablement dans le Big Data en 2018.

1. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive aide à fournir la bonne solution au bon moment, dans le bon contexte. Le Big Data jouera un rôle crucial dans la facilitation de l'analyse prescriptive en 2018. Grâce à ses pouvoirs combinés d'analyse et de mathématiques, l'analyse prescriptive peut aider les entrepreneurs à prendre de meilleures décisions, conduisant à des niveaux de production optimaux et à une expérience client améliorée. L'informatique cognitive combinée à l'analyse peut faire passer le Big Data au niveau supérieur et créer des répercussions dans le monde des affaires.

2. Révélation des données sombres

Les données historiques doivent souvent encore être numérisées, ce qui constitue un obstacle majeur pour ceux qui tentent d'exploiter le potentiel de ces données obscures. Les données enregistrées physiquement avant l'ère informatique ont toujours de la valeur en matière d'analyse prédictive et de nombreuses autres méthodologies d'analyse de données. En 2018, parallèlement à l'essor du big data, des efforts importants seront déployés pour récupérer et numériser les données historiques qui restent dans l'obscurité. La révélation des données historiques ne se fera pas du jour au lendemain, mais les avantages de les avoir valent la peine d'attendre car elles peuvent aider à faire des prédictions précises pour l'avenir.

3. Accent accru sur la qualité des données

Jusqu'à présent, le Big Data, comme son nom l'indique, concernait davantage la quantité que la qualité. Lorsque nous parlons de la quantité de données disponibles, cela présente un défi ainsi que l'opportunité. La question ici est de déterminer sur quelles données se concentrer et celles qu'il faut ignorer. Ceci est important car se concentrer sur les mauvais ensembles de données ne donnerait pas les résultats escomptés pour vos besoins commerciaux particuliers et vous conduirait davantage à la confusion et à de mauvaises décisions. Les ensembles de données peuvent être sans rapport avec votre cas d'utilisation, inexacts ou même corrompus en raison de méthodes d'acquisition de données inappropriées. Cette question est déjà discutée par les experts de l'industrie et 2018 devrait se concentrer sur la qualité des données au-delà de la seule quantité.

4. S'attaquer à la sécurité des données

L'industrie du Big Data se nourrit de l'innovation technologique et c'est ce qui aide les entreprises à établir de bonnes relations avec leurs clients. En ce qui concerne la gestion et la sécurité des données, la scène n'est pas très mature en ce moment. Dans les années à venir, la sécurité des données va être une préoccupation majeure pour les clients et les entreprises seront obligées d'agir de manière responsable et de prendre les mesures nécessaires pour sécuriser les données contre les failles de sécurité. Si vos clients ne vous font pas confiance avec leurs données, votre engagement envers la marque en souffrira beaucoup. La sécurité des données sera une préoccupation majeure pour toutes les entreprises en 2018 et il est déjà grand temps d'investir pour relever ce défi.

5. Intégration de nouveaux flux de données

Les appareils IoT ont ouvert une multitude de nouveaux flux de données, ce qui apporte des informations qui n'existaient pas auparavant. L'IoT sera au cœur de l'analyse des mégadonnées en 2018. Avec le nombre croissant d'appareils IoT, les entreprises ont déjà commencé à investir davantage dans l'agrégation de données à partir de ces appareils. Les bénéfices de telles analyses ne se limitent pas aux entreprises : les consommateurs ont également bénéficié de l'optimisation des ressources rendue possible grâce aux données des capteurs. Indépendamment de l'industrie et du domaine, presque toutes les entreprises commenceront à tirer parti de ces nouvelles sources de données en 2018.

6. Spécialisation des rôles professionnels

Alors que la révolution numérique a transformé chaque organisation en une organisation technologique, la valeur croissante du big data obligerait les entreprises à s'adapter de certaines manières. Les entreprises devront mettre en œuvre les outils nécessaires pour gérer les différentes étapes de l'analyse des mégadonnées. En plus de cela, des experts qualifiés du domaine de la science des données devraient être embauchés pour gérer les différentes étapes du pipeline de données, telles que l'extraction, la transformation, le chargement, l'analyse, etc. Avec cette demande de professionnels expérimentés des données, IBM projette le marché du travail pour les professionnels du big data passera en 2018 de 364 000 ouvertures à 2 720 000 d'ici 2020.

7. Valorisation accrue des actifs de données

Les actifs de données sont déjà très appréciés par la plupart des entreprises. La réduction des coûts opérationnels de divers processus métier est l'une des principales applications des données. De cette façon, les retours de l'analyse des mégadonnées deviennent faciles à suivre. Les nouveaux outils Big Data sont dotés de capacités avancées de traitement des données en temps réel, ce qui a facilité l'attribution d'une valeur monétaire aux efforts d'acquisition de données. Avec cela en place, les données seront l'un des actifs les plus recherchés que les entreprises voudront acquérir dans un avenir proche.

8. L'essor de l'analyse en tant que service

Les outils de BI tels que Tableau continuent de proposer de nouvelles fonctionnalités telles que la certification des données pour aider les professionnels des données qualifiés à obtenir rapidement les livrables métier souhaités, ainsi que des couches d'abstraction au-dessus du processus de gestion des données autrefois complexe. Il en résulte une documentation et des métadonnées facilement accessibles, qui seront d'une grande aide pour les parties prenantes non techniques de l'entreprise. En termes simples, 2018 sera charnière dans l'essor de l'analytique en tant que service.

9. Humanisme des données

L'humanisme des données est le processus d'enrichissement de la nature personnelle et unique des mégadonnées à l'aide de la visualisation des données. L'objectif principal est de convertir les mégadonnées en petites données, simplifiant ainsi et rendant les données plus conviviales. Cela complétera davantage les efforts visant à se concentrer sur la qualité des données plutôt que sur la quantité. Nous sommes au milieu d'une explosion du Big Data et les progrès des technologies de stockage, de traitement et d'analyse des données à un coût beaucoup plus faible qu'auparavant contribueront à faire avancer cette révolution des données tout en rendant les résultats plus facilement consommables par tous.

10. Intégrer de nouveaux outils d'analyse

De nouveaux outils d'intelligence d'affaires améliorés arrivent chaque jour sur le marché pour aider les entreprises à mieux comprendre leurs opérations, leurs concurrents et leurs consommateurs. La réalité augmentée, l'IA et l'apprentissage automatique seront intégrés dans l'analyse des mégadonnées et le résultat serait une entreprise plus efficace et une expérience client améliorée.

11. Technologies cognitives

Les technologies cognitives aideront à équiper les machines pour effectuer des tâches qui nécessitent une intelligence similaire à celle des humains. Avec l'augmentation de la quantité de données, la réalisation de cet exploit devient plus facile. Nous verrons bientôt des machines gérer des tâches qui nécessitent la cognition humaine comme la reconnaissance de l'écriture manuscrite, la reconnaissance faciale, l'élaboration de stratégies, le raisonnement et l'apprentissage. Les mégadonnées stimuleront les innovations sur ce front et 2018 devrait connaître des progrès remarquables.

12. Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique se développe à un rythme fulgurant et cela signifierait que nous serons bientôt en mesure de traiter et d'analyser d'énormes quantités de données à une vitesse beaucoup plus rapide et de fournir des résultats plus précis. La croissance dans ce domaine est portée par d'énormes quantités de données, des algorithmes raffinés et un matériel de qualité supérieure. Les processus seront plus rationalisés en 2018 et les technologies d'apprentissage automatique géreront des tâches telles que les publicités en temps réel, la détection des fraudes et l'analyse des données.

En bout de ligne

Le Big Data devrait rester un espace événementiel en 2018 et les tendances émergentes soutiennent cette affirmation. Des technologies cognitives qui peuvent être utilisées pour récupérer des données obscures, les mégadonnées aideront à prévenir les failles de sécurité, la fraude et aideront les entreprises à atteindre une efficacité et une croissance plus élevées. Espérons que ces avancées et tendances aideront la technologie à devenir plus accessible et sécurisée.