Introduction
De nombreuses entreprises misent sur l’analyse des données comme principal moteur de leur activité sur une période de trois à cinq ans. Par conséquent, la collecte d’informations devient de plus en plus rapide et vorace, générant de multiples opportunités.
Les entreprises comprennent que de grands volumes de données, associés à de puissants outils de traitement dans le Cloud, permettent de former et d'exécuter des algorithmes à grande échelle, tirant ainsi parti de tout le potentiel de l'intelligence artificielle.
Une étude récente du Gartner identifie les principales tendances en matière de collecte et d'analyse de données, ainsi que leur impact significatif sur les entreprises :
Analyse avancée :
Gartner définit l'analyse avancée comme l'automatisation de l'ensemble du processus avant l'analyse des données. Cela inclut la collecte, le nettoyage et l’organisation des données afin que les analystes puissent découvrir des informations précieuses pour leur entreprise. Aujourd’hui, on estime qu’un data scientist peut consacrer jusqu’à 80% de son temps à préparer et nettoyer les données. Grâce au Machine Learning, Advanced Analytics peut fournir automatiquement des analyses prédictives et prescriptives basées sur les informations existantes.
Intelligence continue :
Il s'agit d'un nouveau modèle technologique dans lequel l'analyse en temps réel est intégrée aux opérations commerciales pour traiter, valider et analyser les données actuelles et passées, afin de prédire les événements futurs.
Utilisation accrue de l’intelligence artificielle :
Les entreprises investissent de plus en plus dans l’IA pour dynamiser l’analyse des données collectées. L’utilisation de données réelles, épurées et fiables est essentielle au bon fonctionnement de l’IA. Travailler avec des données corrompues peut conduire à des conclusions erronées. Le défi pour les équipes travaillant avec l’IA est de sélectionner les informations qui bénéficieront à l’entreprise et de les stocker correctement pour éviter toute perte ou manipulation.
Traitement du langage naturel (NLP) :
On estime que d'ici 2020, 50% de consultations analytiques seront menées via la PNL ou la voix. Cela signifie que les machines comprendront mieux le langage humain, y compris les différents accents et formes d’expression.
Utilisation de la Blockchain :
Avec des données incorruptibles grâce à la technologie blockchain, les prédictions sont plus précises avec des informations réelles et non manipulées. La transparence dans la génération de données est une autre contribution importante de la Blockchain à la prédiction des données.
Serveurs de mémoire persistante :
Les nouvelles technologies de mémoire persistante réduiront les coûts et la complexité de l'utilisation de l'informatique en mémoire, permettant un traitement extrêmement rapide. Cela aidera les entreprises à accroître leurs performances et à effectuer une analyse rapide de gros volumes de données en temps réel.
Ces tendances démontrent que la quantité de données générées ne cesse d’augmenter et que les entreprises doivent utiliser la technologie à leur avantage pour obtenir des réponses rapides aux demandes du marché. L'automatisation des processus répétitifs, l'IA et l'apprentissage automatique sont quelques outils qui amélioreront les résultats et permettront aux analystes de données de se concentrer sur la recherche d'informations stratégiques au lieu de perdre du temps à traiter les données.
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