Top des tendances 2021 en Data Analytics

L'adoption déjà large de l'analyse des données va encore s'étendre en 2021 avec l'adoption initiale de technologies de l'information relativement nouvelles et le déploiement plus large de technologies plus établies.

Cet article reprend différentes tendances en matière de data analytics qui pourraient dominer 2021.

 

Les données peuvent être énormes, certaines grandes entreprises comme Google peuvent facilement gérer leurs données dans des entrepôts, il est très difficile pour les petites entreprises de gérer et de stocker des données afin d'obtenir des informations. C'est pourquoi les services dans le cloud deviennent si populaires pour l'analyse des données. Tout comme le Software as a Service, le Data as a Service (DaaS) est un service dans le cloud qui utilise le cloud computing pour fournir des services de stockage, de traitement, d'intégration et d'analyse des données aux entreprises utilisant une connexion réseau. Ainsi, les entreprises peuvent utiliser Data as a Service pour mieux comprendre leur public cible à l'aide de données, automatiser une partie de leur production, créer de meilleurs produits en fonction de la demande du marché, etc. 

Data analytics : Intelligence décisionnelle

La data science et le machine learning peuvent contribuer à la prise de décision afin que les entreprises améliorent leurs résultats. L'intelligence décisionnelle est essentiellement un domaine composite contenant l'intelligence artificielle et la data science ainsi que les concepts de prise de décision et de science de gestion. En d’autres termes, cela signifie que les décideurs comme les chefs d'entreprise, les actionnaires, etc. peuvent utiliser des algorithmes de machine learning pour tirer des informations à partir de leurs données et prendre les meilleures décisions en les exploitant. 

Data analytics : Data Storytelling, transformer les données en histoires

Aujourd’hui, le domaine de l'analyse des données utilise la dataviz pour communiquer sur les données. Mais les récits de données sont de plus en plus populaires, ils aident à mieux comprendre ces données et à prendre des actions en conséquence, surtout pour les personnes qui n'ont pas de connaissances spécifiques en matière de data analytics.

Data analytics : X Analytics

Une entreprise possède divers types de données. Aujourd’hui lorsqu’on parle de données, on pense automatiquement à des tableurs avec des rangées de chiffres. Il existe de nombreuses autres formes de données telles que des données vidéo, textuelles, audio, etc. Un exemple très courant d'analyse textuelle est l'analyse des sentiments, qui permet aux entreprises d'analyser l'humeur et les sentiments généraux de leurs clients en étudiant leurs avis. 

Data analytics : L'analyse augmentée

L'analyse augmentée peut améliorer la data analytics déjà utilisée par les entreprises en trouvant une nouvelle méthode de création, de développement et de partage des données analytiques à l'aide du machine learning et de l'intelligence artificielle. Cela signifie que les sociétés peuvent automatiser de nombreuses capacités d'analyse telles que la création, l'analyse et la construction de modèles de données. L'analyse augmentée permet également d'interagir beaucoup plus facilement avec les données et d'expliquer les aperçus générés, ce qui facilite l'exploration et l'analyse des données. Aujourd’hui, on peut facilement obtenir des données, les nettoyer, puis trouver des corrélations ou des modèles.

Data analytics : La Blockchain

La sécurité devient un problème beaucoup plus important que jamais pour les entreprises, dont les données sont une mine. Les nouvelles technologies pour la sécurité des données deviennent donc essentielles. Comme la Blockchain est une technologie distribuée, elle est très sûre et également transparente. De nos jours, de nombreuses entreprises utilisent la Blockchain à partir des grands livres distribués disponibles comme Ethereum, R3 Corda, Hyperledger Fabric, Bitcoin, Quorum, etc. qui augmentent la sécurité des données et améliorent à leur tour la qualité des données car seules les données importantes sont protégées.

Data analytics : Edge computing

Les données sont générées dans de nombreux endroits, et la plupart du temps, les dispositifs physiques de stockage des données dans le cloud sont éloignés du lieu où les données sont générées. Le transfert de ces données devient très coûteux et entraîne également une latence accrue des données. L'edge computing veille à ce que les centres de calcul et de stockage des données soient plus proches de la topologie où ces données sont générées ou consommées. L’edge computing garantit qu'il n'y a pas de latence dans les données pouvant affecter les performances d'une application et réduit également les pertes d'argent lors de la transmission des données.