Decideo - Actualités sur le Big Data, Business Intelligence, Data Science

Abonnez-vous gratuitement à Decideo !


Decideo

 


Indexima dévoile ses prédictions 2021 pour le secteur de la donnée


Rédigé par Emmanuel Dubois, Indexima le 11 Janvier 2021

Indexima fait le point sur les 4 grands challenges à venir dans le secteur de la data.



Emmanuel Dubois,  Directeur Général des Ventes et Marketing et Co-Fondateur d’Indexima
Emmanuel Dubois, Directeur Général des Ventes et Marketing et Co-Fondateur d’Indexima
Rares auront été les années aussi turbulentes que 2020. Cette situation sans précédent a forcé les organisations à relever les défis de la transformation digitale plus rapidement qu’escompté, entrainant son lot de changements et d’évolutions. Alors que l’année 2020 ferme bien ses portes, la question se pose : que nous réserve 2021 ? Conséquence des difficultés liées à la pandémie mais également de la transformation des organisations, 2021 sera l’année de la démocratisation de la donnée.

Le mois de décembre est propice aux bilans et aux prédictions sur les défis à venir comme le font très bien les cabinets tels que Gartner ou Forrester. En nous basant sur nos discussions avec nos clients, prospects et analystes, nous avons également voulu faire le point sur les 4 principaux challenges analytiques que devront réussir à relever les entreprises l’année prochaine.

1. Le dashboard est mort. Vive le dashboard !

Conséquence directe du confinement imposé par l’épidémie du Covid-19, les besoins en tableaux de bord analytiques, aussi appelés dashboards, ont évolué. Fini le tableau rigide à l’ancienne utilisé depuis près de 25 ans ! La crise sanitaire a forcé les entreprises à repenser en profondeur leurs besoins en analytique afin d’obtenir et d’analyser les données à un rythme plus proche du temps réel. Et cet élan n’est pas prêt de s’arrêter. En 2021, les entreprises ne pourront plus se passer des dashboards modernes beaucoup plus dynamiques et simples d’utilisation. Une véritable question de survie dans un contexte où chaque organisation va devoir se rapprocher au maximum de ses clients.

Comment le dashboard va-t-il évoluer ? Nous pourrons interroger la donnée non plus à travers de simples objectifs chiffrés classiques mais à travers des questionnements très simples tels que la fréquence de visites d’un segment de clients sur un site, corrélé à l’achat d’un produit particulier. Le système va être en mesure de répondre très rapidement et de manière dynamique. Autre changement majeur ? Ces dashboards seront plus simples et donc accessibles à des profils plus fonctionnels en entreprise. Le tableau de bord se réinvente pour permettre de démocratiser l’exploitation de la donnée au sein de l’entreprise et permettre au plus grand monde d’en tirer profit. Simplifier et automatiser ces processus vont permettre de donner les moyens aux utilisateurs métiers de pouvoir accéder à la donnée et d’en tirer avantage dans leurs tâches quotidiennes.

2. Les entreprises devront terminer de casser leurs silos pour exploiter leurs données

Beaucoup d’entreprises ont encore du mal aujourd’hui à croiser leurs données à cause de leurs systèmes de stockage à la fois différents et variés. Les organisations n’auront pas le choix en 2021 : elles devront réussir à intégrer à l’échelle les différentes sources de données pour les exploiter.

Parmi les solutions qui s’offriront à elles pour faciliter le croisement entre les données issues de départements différents, les entreprises devront faire le choix entre regrouper leurs données sur une plateforme de Data Fabric ou modifier leur architecture via un data hub. Si la première approche est séduisante, bon nombre d’organisations doivent encore composer avec leurs systèmes informatiques historiques et donc éviter d’ajouter une copie de leurs données vers une nouvelle plateforme. Autre risque : en copiant cette donnée en externe, celle-ci risque de ne pas être à jour. Les organisations devront donc choisir de concilier transformation et performance en gardant la donnée dans leurs sources d’origines - pour s’assurer de leur actualisation régulière - et accessibles rapidement grâce à un data hub.

3. La maitrise des coûts d’exploitation du cloud au centre des préoccupations

Nous le savons, l’importance et l’utilité du cloud ne sont plus à prouver. Le cloud est devenu tellement incontournable que la question principale en 2021 ne sera plus de savoir si les entreprises doivent intégrer une stratégie cloud, mais plutôt de savoir comment en maitriser les coûts d’exploitation.

Le retour sur investissement du Cloud va être plus rapide à court terme, grâce à sa facilité d’utilisation et à un niveau de service prêt à l’emploi, permettant aux métiers de ne pas avoir à gérer les problématiques techniques. Outre les derniers blocages possibles en matière de sécurité et de souveraineté dans les secteurs les plus conservateurs comme la banque par exemple, le vrai point d’urgence à régler est le coût d’exploitation pouvant atteindre des niveaux astronomiques pour les cas d’usage analytiques. Alors que la démocratisation des données est en marche, le temps à passer sur la donnée sera plus important – par conséquence, le coût le sera également.

4. L’hyperautomatisation au service des data engineers

Alors que les entreprises ont toutes compris qu’elles devaient tirer profit des données, il leur reste un quatrième challenge de taille pour 2021 : réussir à se différencier des concurrents. Comment ? En exploitant les données de façon moins classique et plus originale pour en tirer un avantage concurrentiel. Réussir à « raconter une histoire » grâce à la donnée restera au cœur des préoccupations afin de permettre aux organisations d’en tirer des conclusions et apprentissages leur permettant de se concentrer sur un segment, un public ou encore une zone géographique, qu’il s’agisse de la confirmation d’une dynamique du marché ou d’un nouvel axe stratégique à développer. Pour exploiter cette donnée, les entreprises vont devoir miser sur l’automatisation et la systématisation.

Dans le viseur de l’hyperautomatisation se trouvent toutes les tâches à faible valeur ajoutée. Afin de pouvoir innover et créer de véritables avantages compétitifs, les data engineers vont devoir se transformer en chefs produit de données. Plus question de n’être qu’un simple exécutant, l’automation va permettre aux professionnels de la donnée de tirer leur épingle du jeu pour revaloriser leur rôle.

Comment les entreprises vont-elles réussir à relever ces quatre défis ? Il est trop tôt pour se prononcer mais nous sommes optimistes : l’année 2020 a forcé les organisations à se poser les bonnes questions pour faire évoluer leur approche de la data et de l’analytique. Réussir ces challenges n’est plus un luxe ou un bonus mais l’une des clefs pour survivre à l’année qui arrive.




Nouveau commentaire :
Twitter

Vous pouvez commenter ou apporter un complément d’information à tous les articles de ce site. Les commentaires sont libres et ouverts à tous. Néanmoins, nous nous réservons le droit de supprimer, sans explication ni préavis, tout commentaire qui ne serait pas conforme à nos règles internes de fonctionnement, c'est-à-dire tout commentaire diffamatoire ou sans rapport avec le sujet de l’article. Par ailleurs, les commentaires anonymes sont systématiquement supprimés s’ils sont trop négatifs ou trop positifs. Ayez des opinions, partagez les avec les autres, mais assumez les ! Merci d’avance. Merci de noter également que les commentaires ne sont pas automatiquement envoyés aux rédacteurs de chaque article. Si vous souhaitez poser une question au rédacteur d'un article, contactez-le directement, n'utilisez pas les commentaires.