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Les 7 tendances fortes qui montrent que l’usage de la donnée est désormais incontournable en entreprise.

Les données prennent de plus en plus d’importance dans le monde des affaires. En fait, les données sont désormais considérées comme une ressource essentielle pour les entreprises, au même titre que l’eau ou le pétrole. Et ce n’est pas étonnant. Les données permettent aux entreprises de prendre de meilleures décisions, d’améliorer leurs opérations et, en fin de compte, de stimuler la croissance.

L’utilisation des données permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d’améliorer leurs opérations. Dans ce billet de blog, nous allons aborder les 7 tendances clés qui montrent que les données sont désormais essentielles dans les entreprises. Nous fournirons également des exemples de la façon dont les entreprises utilisent les données pour améliorer leurs résultats.

1 – La data governance devient un enjeu majeur avec l’usage de données

La data governance est un élément essentiel de toute stratégie de données, mais elle est souvent négligée ou laissée de côté jusqu’à ce que le data storage et les outils analytiques aient été mis en place. La data governance comprend les processus et les rôles nécessaires pour garantir une utilisation efficace et efficiente des données au sein d’une organisation. Sans une bonne gouvernance des données, il est difficile de s’assurer que les données sont exactes et sécurisées, et que les décideurs disposent des informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées. En abordant la gouvernance des données dès le départ, les organisations peuvent éviter ces problèmes et se préparer à réussir.

2 – SQL au cœur des plateformes data

SQL est un langage simple mais puissant qui permet l’accès aux données à tous les informaticiens et analystes d’entreprise. Avec la mondialisation des plateformes de données, SQL permet d’écrire des requêtes qui mélangent des données provenant de différentes sources, notamment des feuilles de calcul, des fichiers plats, des bases de données NoSQL et des entrepôts de données classiques. Cette requête peut également effectuer des analyses basées sur des algorithmes d’apprentissage automatique. Certains éditeurs offrent déjà ce type de possibilité. Par conséquent, SQL est en train de devenir une clé d’accès universelle aux données dans ce monde en pleine mutation.

3 – Le “cloud-native analytics” devient la norme

Ce n’est un secret pour personne que les cloud data platforms sont en train de devenir la nouvelle norme. Avec la possibilité d’accéder à une puissance de calcul et à un espace de stockage virtuellement illimités en quelques clics, ces plateformes sont beaucoup plus agiles que leurs prédécesseurs. En outre, elles sont plus simples à administrer que les infrastructures Big Data du passé. En conséquence, nous assistons à la prolifération d’une nouvelle architecture : le data lakehouse. Cette plateforme hybride combine le meilleur des lacs de données et des entrepôts de données, offrant une plus grande flexibilité et évolutivité que l’un ou l’autre. Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, où tout va très vite, il est essentiel de disposer d’une plateforme de données capable de suivre le rythme. Le data lakehouse est la solution parfaite pour les entreprises qui doivent être en mesure de s’adapter rapidement aux changements dans leur paysage de données.

4 – Le data mesh suscite l’intérêt via l’usage de données 

Une cloud data platform (CDP) est un système basé sur le nuage pour le stockage, le traitement et l’analyse des données. Une CDP comprend généralement un data lake, un data storage et un ensemble d’outils pour la manipulation des données et le machine learning. Les CDP permettent aux organisations de distribuer, ingérer, intégrer et partager des données à grande échelle. La manipulation des données peut se faire par le biais de traitements par lots ou de flux, favorisant ainsi l’usage de données à diverses fins.

Il existe deux approches principales de l’architecture CDP : l’approche par data mesh et l’approche par tissu de données. L’approche par data mesh est une vision décentralisée qui vise à éviter les goulets d’étranglement et à définir clairement les domaines d’activité et les responsabilités en matière de propriété et de gestion des données. L’approche data fabric est une vision unifiée de l’architecture et des technologies qui facilite la mécanisation et l’industrialisation des interactions avec les données. Les éditeurs de logiciels ont tendance à privilégier l’approche Data Fabric, tandis que les sociétés de conseil ont tendance à privilégier l’usage de données dans l’approche Data Management.

5 – La virtualisation de données et la BI self-service se relancent

La BI self-service a grandement contribué à démocratiser l’accès aux données. Cependant, cela s’est souvent fait de manière incontrôlée, ce qui a entraîné des écarts importants entre les ensembles de données. De même, les premières solutions de virtualisation des données, qui cherchaient à se passer de la création d’un entrepôt de données pour créer des vues agrégeant des données issues de différents systèmes, pouvaient rapidement entraîner des problèmes de qualité ou de conformité. Une nouvelle approche s’est donc imposée : la capacité d’offrir une plateforme de données propre, avec une surveillance appropriée, qui offre en même temps suffisamment d’agilité pour que les utilisateurs puissent analyser les données sans nécessiter un projet informatique supplémentaire. La BI self-service est donc plus abordable que jamais. Grâce à son intégration étroite avec les processus de data management et à l’accent mis sur la collaboration, il est possible de freiner certains de ces excès tout en conservant les avantages de la BI self-service. Il est de plus en plus courant pour les organisations d’adopter des solutions de BI self-service dans le cadre de leur stratégie globale de data management.

6 – Des frameworks pour partager la donnée avec l’usage de données

On dit souvent que les données sont le nouveau pétrole, et il y a une bonne part de vérité dans cette affirmation. Dans l’économie numérique actuelle, les entreprises de toutes tailles s’appuient de plus en plus sur les données pour stimuler la croissance et l’innovation. Cependant, alors que les entreprises amassent des collections de données toujours plus importantes, elles sont également confrontées à un certain nombre de défis en termes de gestion et de protection de ces données. L’un des défis les plus importants est de s’assurer que les données sont partagées d’une manière qui protège la vie privée des individus.

Avec l’introduction de réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), les entreprises sont sous pression pour s’assurer qu’elles traitent les données d’une manière conforme à la loi. Cependant, il est important de se rappeler que la conformité n’est pas le seul objectif en matière de partage des données. Les entreprises doivent également s’assurer qu’elles partagent les données d’une manière qui protège la confidentialité de leurs clients et de leurs employés.

7 – Le MLOps pour mettre l’IA en production

À mesure que l’apprentissage automatique et l’IA se banalisent, il est important d’avoir une stratégie pour les mettre en production. Essayer de faire de l’IA sans plan n’est plus efficace, car le domaine a quitté la recherche pour devenir un outil pour les entreprises. Cela signifie que les expériences doivent être mises à l’échelle afin de rester pertinentes, et c’est là que MLOps entre en jeu. MLOps consiste à réfléchir à l’ensemble de la chaîne de production des solutions, de la création à la mise en œuvre. Cela garantit que les data scientists peuvent créer des modèles à la fois évolutifs et pertinents. En d’autres termes, cela permet aux entreprises de mettre en œuvre leurs plans d’apprentissage automatique et d’IA. À mesure que le monde devient de plus en plus dépendant de ces technologies, les MLOps deviendront essentiels pour réussir.

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