6 Tendances Data Analytics impactant le monde professionnel en 2022

L'analyse de données joue un rôle de plus en plus important dans les entreprises ainsi que dans la vie quotidienne et est en constante évolution. Les tendances du Data Analytics font le buzz ces temps-ci et changent le monde professionnel. Si vous êtes déjà dans cet espace ou en transition vers celui-ci, faites attention à ceux-ci pour rester à jour et au top de votre jeu !

Examinons les 6 principales tendances en matière d'analyse de données :

1. L'Internet des objets (IoT)

L'Internet des objets (IoT) peut être simplement défini comme un système de dispositifs informatiques, de machines mécaniques et numériques, d'objets, d'animaux ou de personnes interdépendants. Un système d'objets doté d'identifiants uniques et de la capacité de transférer des données sur un réseau. Tout cela, sans nécessiter d'interaction d'homme à homme ou d'homme à ordinateur.

Nous avons vu une énorme augmentation du nombre de capteurs IoT autour de nous, avec de plus en plus d'appareils connectés devenant largement disponibles. La technologie IoT est désormais répandue dans les objets et les articles de style de vie qui nous sont devenus indispensables - nos voitures, par exemple. Il a également gagné en importance dans des secteurs tels que les transports, l'énergie et les soins de santé.

Dans chaque cas, les données de l'IoT sont utilisées avec une précision croissante pour rendre les systèmes plus efficaces. Par exemple, dans l'industrie pétrolière et gazière, les capteurs ont pu améliorer la sécurité et réduire les coûts, tandis que dans les soins de santé, ils ont permis la surveillance à distance des patients et le suivi des commandes de médicaments, entre autres fonctions.

Outre l'amélioration de l'efficacité, les données dérivées de l'IoT sont utilisées par les entreprises pour mieux comprendre la vie de leurs clients. Cela leur permet de cibler plus efficacement la publicité.

Ce scénario devrait se poursuivre en 2020 et plus loin dans le futur. Cisco estime que d'ici 2020, il y aura 50 milliards de capteurs IoT et, d'ici 2030, Intel prévoit qu'il y en aura plus de 200 milliards. Il est clair que le moment est venu de commencer à utiliser cette technologie et les données qui en sont dérivées, car si vous ne le faites pas, vous et votre entreprise risquez sérieusement de devenir obsolètes. Des entreprises telles qu'Amazon, AT&T et Bosch sont présentées comme les plus grands catalyseurs de la prochaine révolution de l'IoT.

2. Intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique

En termes simples, l'intelligence artificielle (IA) fait partie de l'informatique. Son objectif est de permettre le développement d'ordinateurs capables de faire des choses normalement faites par des personnes - en particulier, des choses associées à des personnes agissant intelligemment. Même au sein de l'IA, il existe des bifurcations selon qu'il s'agit d'une « IA forte » ou d'une « IA faible », et plus encore selon qu'il s'agit d'une « IA étroite » ou d'une « IA générale ».

Fortement liés à l'IoT, l'IA et l'apprentissage automatique devraient être les principaux facteurs perturbateurs de l'analyse au cours des prochaines années. L'intelligence artificielle fait déjà partie intégrante de nombreux sites Web, notamment Facebook, Amazon et Google, et est de plus en plus utilisée par les sociétés Internet, de plusieurs manières, à mesure que la technologie se développe.

Alors que les ordinateurs deviennent plus que jamais capables d'apprendre à partir des données, ils continuent de révolutionner la science de l'analyse et de la gestion des données. L'industrie s'oriente de plus en plus vers une analyse proactive des données en temps réel. Ce type d'analyse permet aux entreprises de garder le contrôle puisqu'elles sont immédiatement informées de tout événement inattendu et peuvent prendre des mesures pour résoudre tout problème ou saisir des opportunités.

L'une des utilisations croissantes de l'IA peut être observée dans l'essor des chatbots cognitifs . Un exemple de ceux-ci serait une boîte de dialogue interactive du service client qui apparaît lorsque vous atteignez un certain point sur une page Web. Les chatbots apprennent en utilisant les données qu'ils collectent et peuvent communiquer dans des conversations en langage naturel. Puisqu'ils améliorent considérablement l'efficacité, ils commencent à être de plus en plus utilisés dans les entreprises.

L' apprentissage automatique est une méthode d'analyse de données qui utilise des algorithmes qui apprennent à partir des données. L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs de trouver des informations cachées sans être explicitement programmés où chercher. Les voitures Google autonomes, les recommandations d'Amazon, Flipkart et Netflix, savoir ce que les clients disent de votre entreprise sur Twitter, sont tous des exemples d'apprentissage automatique en jeu.

Quelle est la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique ?

Pour le dire très simplement : l'apprentissage automatique est un sous-ensemble ou un type d'IA. Alors que l'IA est le concept plus large de machines capables d'effectuer des tâches d'une manière que nous considérerions comme "intelligente", l'apprentissage automatique est une application de l'IA basée sur l'idée que nous devrions simplement pouvoir donner aux machines l'accès aux données et laissez-les apprendre par eux-mêmes.

L'IA et l'apprentissage automatique sont au cœur des tendances de l'analyse des données d'entreprise et continuent de transformer l'avenir du travail, alors que de plus en plus d'organisations commencent à s'imprégner d'analyses et d'algorithmes avancés pour les aider à rester compétitives.

3. Logiciels libres

Un logiciel open source est un logiciel dont le code source peut être inspecté, modifié et amélioré par n'importe qui.

Avec de plus en plus d'entreprises intégrant des logiciels open source dans leur approche, ce type de développement de logiciels semble appelé à se développer rapidement. Les organisations qui ont adopté l'open source d'une manière ou d'une autre incluent Google, Apple, IBM, Cisco et Microsoft.

De plus en plus, les entreprises sont susceptibles de rechercher d'abord la technologie open source lors de l'achat. Le logiciel propriétaire est lentement considéré comme une impasse (les développeurs peuvent arrêter de travailler sur le logiciel). L'open source, en revanche, offre des possibilités beaucoup plus grandes d' innovation continue, puisqu'un nombre illimité de personnes peuvent contribuer au processus de développement.
Pour les fournisseurs sans élément open source dans leur produit, il semble probable que les choses pourraient devenir beaucoup plus difficiles en 2020.

4. La fin de la loi de Moore

La loi de Moore - l'observation selon laquelle le nombre de transistors par pouce carré de puce double environ tous les 2 ans - a été un prédicteur précis du développement des transistors au cours des 50 dernières années. Cependant, l'industrie convient que ce niveau de croissance exponentielle ne peut pas être maintenu plus longtemps. Certaines études ont même prédit que 2020 pourrait être l'année où les limitations physiques commenceraient à affecter les développements.

Cela signifie que les entreprises doivent faire preuve de plus de créativité tout en essayant de maintenir de faibles coûts de traitement et de stockage. Plusieurs pistes sont actuellement explorées. Celles-ci incluent : des améliorations générales à la conception des puces ; puces reconfigurables et puces spécialisées qui sont accordées à certains algorithmes vitaux.

On ne sait pas combien de temps encore la loi de Moore sera utile, mais cette année verra certainement des entreprises travailler à développer des alternatives à celle-ci.

5. Données non structurées

L'importance croissante des données non structurées devrait se poursuivre au cours de la nouvelle année - si la valeur est exploitée. Les données provenant des e-mails, des médias sociaux, des notes des centres d'appels et des résultats d'enquêtes ouvertes, entre autres, deviennent de plus en plus importantes dans l'analyse, dans la mesure où elles commencent à dominer le domaine.
L'analyse prédictive (une autre tendance vitale de l'industrie des données) nécessite à la fois des données structurées et non structurées pour produire des résultats précis. Les données structurées peuvent donner une image claire de ce qui se passe dans les ventes d'une entreprise, mais des données non structurées sont nécessaires pour comprendre pourquoi cela se produit.

L'écrasante majorité des nouvelles données est désormais non structurée (près de 80 % en 2015) , ce qui peut poser des problèmes. Les entreprises devront se concentrer sur la recherche d'un moyen de stocker des données non structurées qui leur permettront d'y accéder, de les utiliser et de les analyser facilement.

6. Tendances des talents dans l'industrie de l'analyse de données

La croissance de l'industrie de la science des données a conduit à de nouvelles tendances d'emploi dans ce domaine. Ceux-ci inclus:

• Un nombre croissant de professionnels de l'informatique se lancent dans l'industrie de l'analyse de données. Alors que le nombre de postes vacants disponibles pour les postes d'analyse de données continue d'augmenter, de plus en plus de personnes possédant de solides compétences en informatique profiteront des opportunités pour développer leurs compétences en analyse de données. Cette tendance devrait se poursuivre jusqu'à l'année prochaine.
• Les rôles de la science des données évoluent. Alors que la capacité des tâches d'analyse à être automatisées augmente, le rôle du scientifique des données continue de changer et d'évoluer. Il semble toutefois peu probable que ce rôle disparaisse complètement. L'automatisation peut prendre en charge les tâches de préparation des données où les data scientists passent actuellement 70 à 80 % de leur temps. Ces changements peuvent commencer ou non en 2020, mais ils se produiront très probablement au cours des cinq prochaines années ou plus.

Avec des développements majeurs se produisant régulièrement dans l'industrie de l'analyse de données, il est toujours excitant de penser à la direction que prendra l'industrie. Bien que l'IdO et l'IA semblent susceptibles de jouer les rôles les plus importants au cours de l'année à venir, les organisations devront également réfléchir aux autres tendances d'analyse de données que nous avons énumérées ci-dessus, car toutes ces tendances seront essentielles pour poursuivre le succès individuel et collectif dans ce domaine. .

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