Gartner: Top 10 des tendances technologiques en matière de données et d’analyse pour 2021

Alors qu’une grande partie du buzz le plus bruyant entourant l’impact du COVID-19 était centrée sur le passage spectaculaire du travail sur site au travail à distance, la pandémie a encore affecté tous les aspects de l’entreprise, y compris les données et la technologie d’analyse. L’incertitude quant à ce à quoi le secteur de la technologie serait confronté a contraint les dirigeants de D&A à trouver rapidement des outils et des processus – et à les mettre en place – afin qu’ils puissent identifier les tendances clés et prioriser au meilleur avantage de l’entreprise, a déclaré Rita Sallam, vice-présidente de la recherche chez Gartner. les informations récemment publiées par la société.

Gartner a maintenant identifié 10 tendances comme «des investissements critiques pour la mission qui accélèrent les capacités d’anticipation, de réorientation et de réponse». Il a recommandé que les responsables D&A examinent ces tendances, les considèrent et les appliquent si nécessaire. Voici un résumé de Gartner des tendances:

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Tendance 1: IA plus intelligente, responsable et évolutive

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des facteurs clés. Les entreprises doivent appliquer de nouvelles techniques pour des solutions d’IA plus intelligentes, moins gourmandes en données, éthiquement responsables et plus résilientes. Lorsqu’une IA plus intelligente, plus responsable et évolutive sera appliquée, les organisations pourront «tirer parti des algorithmes d’apprentissage et des systèmes interprétables pour réduire le temps de valorisation et accroître l’impact commercial», indique le rapport de Gartner.

Tendance 2: données composables et analyses

Les données et analyses composables tirent parti des composants de plusieurs solutions de données, d’analyse et d’IA pour créer rapidement des applications intelligentes flexibles et conviviales afin d’aider les responsables D&A à faire la corrélation entre les informations découvertes et les actions qu’ils doivent exécuter. Les architectures d’analyse ouvertes et conteneurisées rendent les capacités d’analyse plus composables.

Publiques ou privées, les données migrent sans aucun doute vers le cloud et les données composables, ce qui rend l’analyse «un moyen plus agile de créer des applications d’analyse activées par les marchés cloud et les solutions low-code et sans code».

Tendance 3: le Data Fabric est la base

Les dirigeants de D&A utilisent la structure de données pour aider à aborder «des niveaux plus élevés de diversité, de distribution, d’échelle et de complexité dans les actifs de données de leurs organisations», en raison d’une numérisation accrue et de consommateurs «plus émancipés».

Data Fabric applique des analyses afin de surveiller en permanence les pipelines de données; data fabric « utilise l’analyse continue des actifs de données pour prendre en charge la conception, le déploiement et l’utilisation de diverses données afin de réduire le temps d’intégration de 30%, le déploiement de 30% et la maintenance de 70%. »

Tendance 4: des grandes aux petites et larges données

L’utilisation de données historiques pour les modèles ML et AI est devenue inutile, une fois que les changements basés sur la pandémie ont eu un effet extrême sur les entreprises. Les responsables D&A ont besoin d’une plus grande variété de données pour une meilleure connaissance de la situation, car la prise de décision humaine et IA devient plus complexe et exigeante.

Par conséquent, les responsables D&A doivent choisir des techniques analytiques qui peuvent utiliser plus efficacement les données disponibles et ils le peuvent avec plus d’informations qui nécessitent désormais moins de données.

«Les approches de données petites et larges fournissent des analyses et une IA robustes, tout en réduisant la dépendance aux grands ensembles de données des organisations», a déclaré Sallam dans un communiqué de presse. « En utilisant des données étendues, les organisations atteignent une connaissance de la situation plus riche et plus complète ou une vue à 360 degrés, ce qui leur permet d’appliquer des analyses pour une meilleure prise de décision. »

Tendance 5: XOps

Les DataOps, MLOps, ModelOps et PlatformOps, qui comprennent XOps, sont nécessaires pour réaliser des gains d’efficacité et des économies d’échelle grâce à DevOps et en utilisant les meilleures pratiques de fiabilité, de réutilisabilité et de répétabilité. Cela réduit également la duplication de la technologie et des processus et permet l’automatisation.

L’opérationnalisation doit être abordée au départ et non après coup, car c’est cette dernière raison pour laquelle la plupart des projets d’analyse et d’IA échouent. Le rapport indique: « Si les dirigeants D&A sont opérationnels à grande échelle en utilisant XOps, ils permettront la reproductibilité, la traçabilité, l’intégrité et l’intégrabilité des ressources d’analyse et d’IA. »

Tendance 6: Intelligence décisionnelle en ingénierie

Les responsables D&A peuvent rendre les décisions d’ingénierie plus précises, reproductibles, transparentes et traçables, à mesure que les décisions deviennent de plus en plus automatisées et augmentées. Gartner fait référence à «l’intelligence décisionnelle d’ingénierie», qui s’applique à une série de décisions de processus métier ainsi qu’aux décisions et conséquences émergentes groupées.

Tendance 7: les données et l’analyse en tant que fonction commerciale principale

D&A est maintenant en train de passer à une fonction commerciale principale plutôt qu’à une activité secondaire. D&A est désormais un actif commercial partagé aligné sur les résultats commerciaux. Gartner a noté que les silos D&A s’effondrent en raison d’une meilleure collaboration entre les équipes D&A centrales et fédérées.

Tendance 8: Le graphique relate tout

Les graphiques constituent la base de la plupart des capacités de données et d’analyse modernes et reposent sur la base pour trouver des relations entre les personnes, les lieux, les choses, les événements et les emplacements à travers une grande variété d’actifs de données. Les responsables D&A s’appuient sur les graphiques pour répondre rapidement à des questions commerciales complexes, qui nécessitent une prise de conscience contextuelle et une compréhension de la nature des connexions et des forces entre plusieurs entités.

Gartner prévoit que d’ici 2025, les technologies graphiques seront utilisées dans 80% des innovations en matière de données et d’analyse, contre 10% en 2021, ce qui facilitera une prise de décision rapide dans toute l’organisation.

Tendance 9: La montée en puissance du consommateur augmenté

Aujourd’hui, la plupart des utilisateurs professionnels utilisent des tableaux de bord prédéfinis et une exploration manuelle des données, mais cela peut conduire à des conclusions erronées et à des décisions et actions erronées. Le temps passé dans les tableaux de bord prédéfinis sera progressivement remplacé lorsque les besoins des utilisateurs pourront être fournis avec des informations automatisées, conversationnelles, mobiles et générées dynamiquement, personnalisées via un tableau de bord prédéfini.

« Cela déplacera la puissance analytique vers le consommateur d’informations, le consommateur augmenté, en leur donnant des capacités auparavant uniquement disponibles pour les analystes et les scientifiques des données citoyennes », a déclaré Sallam.

Tendance 10: données et analyses à la périphérie

La prise en charge des données, des analyses et d’autres technologies se trouve dans des environnements informatiques de pointe, plus proches des actifs du monde physique et en dehors du domaine de l’informatique. Gartner prévoit que d’ici 2023, plus de 50% de la responsabilité principale des responsables des données et de l’analyse comprendra les données créées, gérées et analysées dans des environnements périphériques.

Gartner a conclu: «Les responsables D&A peuvent utiliser cette tendance pour améliorer la flexibilité, la vitesse, la gouvernance et la résilience de la gestion des données. Une diversité de cas d’utilisation suscite l’intérêt pour les capacités de pointe pour D&A, allant de la prise en charge de l’analyse d’événements en temps réel à l’autonomie. comportement des choses. « 

Sommet Gartner sur les données et les analyses

Les analystes de Gartner proposent davantage d’analyses sur les tendances des données et de l’analyse lors des sommets Gartner Data & Analytics 2021, qui se déroulent pratiquement du 4 au 6 mai dans les Amériques, du 18 au 20 mai dans la zone EMEA, du 8 au 9 juin dans la région APAC, du 23 au 24 juin en Inde et du 12 au 13 juillet au Japon. Suivez l’actualité et les mises à jour des conférences sur Twitter en utilisant #GartnerDA.

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