Les responsables de l’analyse des données qui sont capables de répondre de manière proactive aux principales tendances observées dans leur secteur permettent à leur entreprise de mettre au point plus rapidement des décisions commerciales porteuses.
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Principales tendances de l'anylse de données
Il est essentiel pour la planification stratégique d’anticiper les tendances observées dans le domaine d’activité des responsables de l’analyse de données
Chaque responsable de l’analyse de données se doit d’identifier les innovations et les capacités dans leur secteur qui lui permettront d’obtenir des résultats plus probants pour les principales parties prenantes de l’entreprise.
Ces décisions reposent sur des hypothèses de planification stratégique. Consultez le document « 100 prévisions en matière d’analyse de données à l’horizon 2030 » pour faciliter l’identification, la compréhension et la planification de ces évolutions.
Ce rapport présente les principales tendances observées dans des domaines de première importance, tels que :
L’analyse de données de base, mais également l’intelligence artificielle (IA)
Les activités dans le domaine du digital
Les différents pans de l’industrie
La planification stratégique que doit effectuer le responsable de l’analyse de données impose une évaluation des différentes tendances
Les responsables doivent se préparer aux différentes éventualités pour s’assurer que leurs services continuent de générer une valeur commerciale tangible. Prenez en considération les tendances observées dans le domaine de l’analyse de données pour élaborer des hypothèses stratégiques adaptées à vos besoins.
- 4 tendances dans le domaine des données
- Tendances liées à l’IA pour l'analyse de données
- Tendances en matière de gouvernance de l’analyse de données
Donnez à votre entreprise les moyens d’anticiper au mieux les évolutions, de faciliter la prise de décision et d’améliorer son efficacité.
Les responsables de l’analyse de données (D&A) d’aujourd’hui doivent assumer la lourde tâche de suivi et d’intégration des nouvelles technologies tout en assurant la maintenance des plateformes de données existantes et la formation et sensibilisation de leurs collègues.
Pour concilier les impératifs technologiques et structurels de manière à orienter efficacement la stratégie, veillez à répondre de manière proactive aux principales tendances, en particulier les quatre tendances décrites ci-après :
Tendance 1 dans l’analyse de données : La transition d’une solution qui se veut plutôt efficace vers une solution impérativement rentable
L’IA est devenue une technologie indispensable à la réussite de l’entreprise. Les capacités de l’IA et en particulier le rayonnement et la popularité de l’IA générative (GenAI) sont en train de faire évoluer les méthodes de travail des employés, les modalités de collaboration entre les équipes et le déroulement des processus. Sur le plan stratégique, l’IA est en passe de transformer certains secteurs et constitue désormais une préoccupation majeure pour les conseils d’administration, dans la mesure où elle déterminera la réussite ou l’échec d’une entreprise.
Tendance 2 dans l’analyse de données : La transition d’une situation chaotique vers un environnement complexe, mais maîtrisé
Une situation où règne une certaine confusion peut être synonyme d’une grande complexité : un problème en engendre un autre, qui en engendre deux autres, ce qui conduit inéluctablement à la multiplication des échecs et des difficultés. Les entreprises de premier plan exploitent l’analyse de données en les convertissant en outils qui leur permettent de transformer une situation chaotique en un environnement complexe qu’il est cependant possible de maîtriser. En prenant en compte ces situations complexes, ce qui peut s’avérer être un exercice délicat, les responsables bénéficient d’une meilleure appréhension et perception des changements qui bouleversent l’écosystème des données et analyses, ainsi que les activités de l’entreprise, et peuvent être en meilleure posture quand il s’agit de dégager de meilleurs résultats.
Tendance 3 dans l’analyse de données : La transition d’un référentiel unique vers celui qui impose une avalanche de méfiance
Entre l’approche qui vient classer sur différents niveaux les données, les réserves de données élaborées pour des domaines spécifiques dans le cadre de leur gestion et les outils d’analyse et d’IA axés sur la persistance des données, les entreprises ne se contentent plus d’un seul référentiel. Mais les données ne sont pas toutes pertinentes et fiables. Que les données soient délibérément de nature malveillante ou simplement inexactes ou incomplètes, elles ne sont pas toutes dignes de confiance. À mesure que l’IA générative devient de plus en plus accessible et performante, les équipes d’analyse de données doivent œuvrer dans un contexte croissant de remise en question de la fiabilité et de la précision des données.
Tendance 4 dans l’analyse de données : La transition d’une situation où la charge de travail est trop importante vers une situation de responsabilisation
Pour réduire la charge de travail globale et le niveau de stress, les responsables de l’analyse de données doivent responsabiliser les collaborateurs et les équipes. Impliquez les parties prenantes, les équipes, les partenaires et les collègues dans l’ensemble de l’entreprise pour les responsabiliser et accroître leur contribution. Tous les employés devraient être en mesure d’exploiter l’analyse de données pour stimuler l’innovation, mais le personnel se doit de leur accorder sa confiance et de se sentir habilité à les utiliser pour remettre en question le statu quo.
Trois tendances importantes dans le domaine de la science des données et du machine learning
Les plateformes de science des données et de langage machine (DSML ou Data science and machine language) représentent un domaine technologique en évolution rapide et les responsables de l’analyse de données se doivent d’appréhender les principales tendances qui influencent ces domaines afin de mieux percevoir leurs capacités potentielles. Les principales tendances dans les domaines du ML (Machine Learning) et de la science des données se répartissent en trois groupes principaux, elles représentent les projets qui permettront aux entreprises de se tourner vers l’avenir :
Démocratisation : La plateforme DSML peut être utilisée par tous, non seulement par les experts en sciences des données, mais aussi par les utilisateurs professionnels, les analystes et les ingénieurs logiciels.
Ingénierie de l’IA et nouveaux postes : Démocratisez la DSML et l’IA auprès de l’ensemble des acteurs techniques. Les compétences combinées de différentes disciplines permettent d’accroître le rendement de l’entreprise.
Ressources et plans d’action : Dissipez ce qui sépare les logiciels des programmations personnalisées et permettez la réutilisation des connaissances déjà acquises par les experts.
Des outils exploitant l’IA responsables : Suscitez la confiance des utilisateurs et la responsabilisation des parties prenantes grâce à des étapes de développement et de suivi automatisées et à un registre détaillé de toutes les actions effectuées sur les modèles.
Dynamisme : Les solutions sont accessibles en tout lieu et reposent sur des techniques de science des données composables et de nouveaux algorithmes.
IA périphérique : L’IA en périphérie fait référence à l’utilisation de techniques d’IA intégrées dans les terminaux de type Internet des objets (IoT), les passerelles et les serveurs en périphérie, dans des applications allant des véhicules autonomes aux analyses en continu.
IA composite : Associez les avantages de différentes techniques pour mettre au point des solutions pratiques. Cette approche fait appel à des notions de bon sens afin de renforcer l’efficacité de la science des données.
Transformateurs ou réseaux de neurones auto-attentif (modèles de fondation) : Ces modèles incarnent un type d’architecture de réseau neuronal profond qui calcule une représentation numérique des artefacts en tenant compte du contexte des artefacts environnants, en mettant l’accent sur les séquences, à l’instar des grands modèles de langage.
Solution centrée sur les données : Les résultats des solutions d’IA dépendent davantage de l’amélioration et de l’enrichissement des données que de la mise au point de modèles.
- Données synthétiques : Simplifiez l’obtention des données du monde réel et leur classification afin que les modèles de ML puissent être entraînés efficacement.
- Archives de fonctionnalités : Développez de manière à satisfaire aux besoins de réutilisation, de reproductibilité et de fiabilité des fonctionnalités dans les portefeuilles de ML.
- Méthodes d’apprentissage fédéré : Développez plus rapidement des modèles tout en protégeant la confidentialité des données.
- Science des données orientées graphe : Résolvez des problèmes complexes pour lesquels les relations et les incidences des réseaux ne peuvent pas être facilement modélisées à l’aide de données tabulaires, mais constituent souvent de meilleurs indicateurs pour prédire un résultat.
Exploitez les nouvelles capacités technologiques pour garantir une gouvernance efficace en matière d’analyse de données.
Les activités digitales exigent de mettre en place une approche de gouvernance agile, flexible et adaptative. Les différents besoins en matière de gouvernance des données et des analyses n’ont jamais été centralisés et consolidés, mais les solutions compartimentées étaient souvent les seuls outils employés sur le plan de la gestion des données.
En l’absence d’un plan de gouvernance d’analyse de données qui reflète les réalités de l’entreprise digitale, les opérations stratégiques seront mal exécutées, voire vouées à l’échec. Cela se traduira par des préjudices importants et durables pour l’entreprise.
Les responsables de l’analyse de données seront confrontés à des défis complexes en matière de gouvernance. Gartner préconise l’adoption de trois mesures principales :
- Abordez la gouvernance de l’analyse de données dans sa globalité, en utilisant une structure adaptative qui permet l’application de différents styles de gouvernance en fonction du contexte dans lequel s’inscrivent les différents projets de l’entreprise.
- Concevez et élaborez des validations de principe qui permettront de valoriser les capacités technologiques essentielles requises. Dans un premier temps, identifiez la pertinence de ces technologies et déterminez comment elles s’articulent dans les activités de l’entreprise. Examinez ensuite leur capacité à répondre à des applications spécifiques telles que la gestion des risques et la conformité.
- Réduisez le nombre d’outils et de solutions déployés en analysant votre approche stratégique de la gouvernance de l’analyse de données et en utilisant les capacités technologiques disponibles sur le marché dans des scénarios couvrant l’ensemble du cycle.
Questions fréquemment posées sur les tendances dans le domaine de l’analyse de données
Quelles sont les principales tendances dans le domaine de l’analyse de données en 2024 ?
Gartner identifie quatre tendances marquantes d'ans le domaine de l’analyse de données :
- Les entreprises doivent reconnaître l’importance de l’analyse de données et exploiter des technologies comme l’IA générative pour réussir à opérer une action efficace dans le cadre des transformations de l’industrie.
- Dans le contexte actuel qui peut s’avérer compliqué, les entreprises de premier plan s’efforcent de transformer cette situation chaotique en une situation complexe, mais qu’il est possible cependant de maîtriser.
- Bien que nous apprécions tous l’idée de disposer d’un référentiel unique pour les données, les entreprises doivent continuellement faire face à la gestion de sources de données inexactes, incomplètes et de mauvaise qualité.
- Si la cadence et la complexité de l’entreprise moderne sont des sources de surmenage pour la plupart des acteurs, les entreprises, elles, peuvent favoriser leur réussite et mettre à leur disposition les compétences qui leur permettront de devenir de véritables chefs de file.