Publié le 24 janvier 2023, modifié le 24 janvier 2023.
Par La Rédaction

En 2023, tout le monde devra être agile avec ses données

Publié le 24 janvier 2023, modifié le 24 janvier 2023.
Par La Rédaction

Malgré l'incertitude économique actuelle, 2023 exigera de faire toujours plus avec les données dont vous disposez, comme le fait de les protéger mieux. Fivetran donne en 5 thèmes comment se préparer.

Les perturbations commerciales extrêmes, l’incertitude et les vents contraires économiques exigent que les organisations placent leurs paris sur des investissements qui créent des opportunités et de la valeur. Être agile avec ses données dans l’entreprise n’est pas une mince affaire, car il faut savoir utiliser des outils de visualisation de données pour rendre les informations plus accessibles et compréhensibles pour tous les employés, c’est une priorité. D’ailleurs, mettre en place une culture d’entreprise ouverte aux données en encourageant les employés à questionner les données et à les utiliser pour prendre des décisions éclairées est crucial.

L’entreprise doit mettre en place des processus automatisés pour la collecte, l’analyse et la gestion des données, afin de gagner du temps et de l’efficacité. Cela permet aussi souvent de favoriser la collaboration et la communication entre les différents départements de l’entreprise pour partager les informations et les connaissances sur les données. Il faudra aussi utiliser des méthodes d’analyse de données agiles, comme le machine learning, pour identifier rapidement les tendances et les opportunités d’affaires. La plupart des secteurs ont la possibilité de réinventer la façon dont les données sont échangées et gérées.

L’adoption de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning se poursuivra

En 2023, l’économie ne changera pas la tendance à l’adoption de l’IA et les opportunités de croissance. Il y a trop d’élan et d’investissements dans la Data Science malgré les vents contraires. Des entreprises comme Amazon et Walmart ont démontré comment améliorer la vente au détail en exploitant les données, et Amazon a partagé des lignes directrices pour guider les professionnels du marketing. Des modèles préconçus sont disponibles sur AWS, via Google Cloud et sur Azure pour que chacun puisse les utiliser et accélérer ses initiatives de Machine Learning.

La croissance des Data Warehouses sera moteur

Il fallait autrefois un budget à sept chiffres pour acheter et configurer un bon data warehouse. Aujourd’hui, le cloud permet d’accéder à des systèmes évolutifs à la demande qui peuvent fournir une puissance à court terme en cas de besoin, sans investissement à long terme dans les systèmes. Le passage à l’ELT (extract, load, transform) donne aux analystes de données plus de flexibilité pour extraire les informations dont ils ont besoin et la possibilité de jouer un rôle plus actif dans le traitement des données. En même temps, avec toutes ces données qui affluent, le CDC (change data capture) devient plus important pour maintenir la cohérence et la fiabilité avec un flux constant de données en continu.

La confiance et la gouvernance des données seront nécessaires

Nous assisterons à la croissance et à l’amélioration d’outils qui aident les analystes à tirer parti des données, notamment Atlan, Collibra, Alation et d’autres logiciels de catalogage des données. L’ajout de métadonnées rend les données plus faciles à utiliser et à valoriser. Dans le même temps, on doit être en mesure d’observer l’exactitude des données au fur et à mesure qu’elles passent par un système, afin de pouvoir faire confiance aux données. Et la gouvernance des données deviendra de plus en plus importante.

Les données en continu deviendront essentielles

À mesure que les entreprises cherchent des moyens de réagir rapidement aux besoins des clients et de reconnaitre leurs comportements, l’accent sera mis sur l’analyse des données à la minute, l’observation de la courbe des revenus et de l’évolution des tendances à chaud. Si votre carte est utilisée pour acheter quelque chose à Strasbourg, puis utilisée à Lyon cinq minutes plus tard, c’est un signal fort de fraude. Mais il est également important, dans le secteur industriel, sur les marchés de l’énergie et même dans le secteur des biens de consommation, d’examiner comment les chaînes de production fonctionnent, quels sont les prix qui varient et quels signaux de données indiquent un problème qui nécessite une intervention. La centralisation des données en continu aidera les entreprises à signaler les incidents pendant qu’ils se produisent.

Les licences permanentes sont en voie de disparition

La pratique consistant à acheter et à exploiter des serveurs sur site va disparaître à mesure que des entreprises comme SAP et Oracle font passer une majorité de clients de contrats de licence à des offres SaaS. L’accélération de cette évolution vers l’abandon des licences on-prime permettra aux éditeurs de logiciels professionnels de mieux concurrencer des entreprises comme Workday ou ServiceNow, et aux clients de reporter des investissements importants compte tenu de l’économie incertaine.

Compte tenu de tous les changements survenus au cours des dernières années, nous verrons comment tout cela évoluera. Mais nous pouvons affirmer que la gestion des données sera un aspect important de la stratégie de chaque entreprise. Les outils de gestion de données efficaces aideront les entreprises aux budgets limités à surmonter tout ralentissement économique. L’utilisation accrue de la technologie cloud aidera les entreprises à optimiser leurs budgets grâce à la tarification dynamique. Et les gens se tourneront davantage vers leurs données pour soutenir leur activité et réagir rapidement à la prochaine évolution du marché, où qu’elle se produise.

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