IA, arts libéraux, langage naturel, muti-cloud, CDO, gouvernance, assurance, ingénieurs, IoT, universités... voici le Top 10 de la Business Intelligence (BI).

1L’Intelligence Artificielle

Pas de surprise pour cette première tendance, l’Intelligence Artificielle se fait sa place dans les analytiques, où d'ailleurs elle prend moins la place d’Excel ou Tableau que celle des processus manuels. Pour autant, le Machine Learning fait peur. Pourtant, tandis que la recherche et la technologie continuent d'améliorer nos approches de l’IA, le Machine Learning devient un complément précieux pour l'analyste. En fait, le Machine Learning pourrait bien se révéler être l'assistant ultime de l'analyste.

  • Le marché de l’IA et du Machine Learning devrait être de 46 milliards de dollars en 2020, selon IDC. La même année, l’IA devrait détruire 1,8 millions d’emplois, mais en créer 2,3 millions selon le Gartner.

2L’impact des arts libéraux

Les arts libéraux, les disciplines intellectuelles fondamentales de la connaissance, ont encore leur place dans l’industrie analytique. Au-delà des responsables de la donnée et des data-scientists, l’art et la narration continueront d’avoir une forte influence sur les données d’analyse. Comme les plates-formes technologiques deviennent plus faciles à utiliser, l'accent mis sur les spécialités de haute technologie va diminuer. Les aspects techniques de la création d'un tableau de bord analytique, auparavant réservés aux IT, seront pris en charge par les utilisateurs.

  • Un tiers des CEO/PDG du Fortune 500 ont des diplômes littéraires et d’arts libéraux.

3Les promesses du traitement en langage naturel

Développeurs et ingénieurs continuent d'affiner leur compréhension du Natural Language Processing (NLP), et l'intégration de celui-ci va continuer de progresser. La popularité croissante des assistants numériques nourrit les attentes des personnes qui peuvent parler à leur logiciel et que celui-ci comprenne ce qu'il faut faire. Dans le même temps, développeurs et ingénieurs feront de grands progrès en matière d'apprentissage et de compréhension sur comment les personnes utilisent la NLP. Ils examineront comment elles posent des questions, allant de la gratification instantanée à l'exploration.

  • En 2019, 75% des travailleurs dont les tâches impliquent l'utilisation quotidienne des applications de leur entreprise auront accès à des assistants personnels intelligents pour augmenter leurs compétences et leur expertise, selon IDC. Quant au Gartner, il prévoit que d'ici 2020, 50% des requêtes analytiques seront générées par la recherche, la NLP ou de la voix.

4Le débat du multi-cloud

L’adoption du cloud s’accélère. Les entreprises évaluent la façon dont les datacenters sont conçus et exécutés. Les DSI évaluent les environnements d'hébergement en fonction des risques, de la complexité, de la rapidité et du coût. Tous ces facteurs augmentent la difficulté à trouver une solution unique pour les besoins de l’organisation. Cependant, la tendance multi-cloud ne se fait pas sans une prise de conscience des avantages et des défis de passer à ce type d'environnement. Si la flexibilité est un plus, un environnement multi-cloud augmente les frais généraux en divisant les charges de travail à travers de multiples fournisseurs. Et un environnement multi-cloud oblige une équipe de développement interne à apprendre plusieurs plates-formes et à mettre en place des processus de gouvernance supplémentaires.

  • 70% des entreprises auront mis en œuvre une stratégie multi-cloud en 2019, selon le Gartner.

5Emergence du Chief Data Officer

Historiquement, la BI entre dans le scope du DSI, mais la compétition avec les métiers et les initiatives prises par ces derniers éloignent a contrario le DSI, ce qui risque fort d’inhiber les chances de succès et l’impact de la BI… Pour un nombre croissant d’organisation, la réponse à ce phénomène est le CDO, le Chief Data Officer (à ne pas confonde avec le Chief Digital Officer sur le déclin).

  • Selon le Gartner, 99% des grandes entreprises auront un CDO en 2019, 80% seront opérationnels en 2020, et 66% d’entre elles envisagent d’augmenter le budget des gestionnaires de la donnée.

6La gouvernance sera crowdsourcée

L’amélioration des modèles de gouvernance est devenue une force au sein des organisations. En prenant en compte la sécurité des données, une bonne politique de gouvernance devra permettre aux utilisateurs métiers de poser et répondre aux questions, tout en leur permettant de trouver les données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

  • 61% des dirigeants d’entreprises et cadres supérieurs affirment que la prise de décision dans leur entreprise ne repose que quelques fois voire rarement sur la donnée, selon PwC.

7L’assurance des données

La hausse des vulnérabilités, avec la menace que les données de l’entreprise deviennent invalidantes et causent potentiellement des dommages irréparables à la marque, conduit à la hausse des données d’assurance. C’est pourquoi les entreprises cherchent à protéger et à assurer leurs données. La valeur de la donnée, en tant que produit, ne fait qu’augmenter, reste à disposer de modèles pour l’exploiter et la protéger.

  • Seulement 15% des entreprises américaines ont une police d'assurance spécifiquement pour leurs données, selon Ponemon.

8Le rôle de l’ingénieur de données

L'ingénieur de données est responsable de la conception, la construction et la gestion des bases de données opérationnelles et d'analyse d'une entreprise. En d'autres termes, il est responsable de l'extraction de données à partir des systèmes de base de l'entreprise, d'une manière qui peut être utilisée et mise à profit pour créer des idées et prendre des décisions. Le nombre des ingénieurs de données a plus que doublé depuis le début de la décennie. Et il fait partie du mouvement lié à l’utilisation des données pour prendre la meilleure décision. Son rôle a cependant été éclipsé par le data-scientist. Il est temps de rappeler le rôle essentiel qu’il joue pour offrir la plateforme analytique moderne en libre-service attendue de tous.

  • En moyenne, les grandes organisations perdent 9,7 millions de dollars chaque année en raison de la mauvaise qualité des données, selon le Gartner.

9L’IoT conduit à l’emplacement des données

La prolifération de l'internet des objets (IoT) a contribué à la croissance monumentale du nombre d'appareils connectés dans le monde et aux données qui y sont associées. Une tendance positive porte sur l'utilisation et les avantages à tirer des données de géolocalisation. Pour l'analyse des données, les données de localisation peuvent être considérés comme une entrée par rapport à une sortie de résultats. Si les données sont disponibles, les analystes peuvent intégrer ces informations à leur analyse afin de mieux comprendre ce qui se passe, où cela se passe, et ce qui peut se produire dans une zone contextuelle.

  • Les critères d’évaluation de l’IoT passeront à 30 milliards d’ici à 2020 selon IDC.

10Les investissements universitaires

De plus en plus d’universités vont abriter des programmes de recherche et de formation sur les sciences analytiques.

  • D’ici 2021, 69% des employeurs exigeront des candidats à un emploi qu’ils affichent des compétences scientifiques et d’analyse, mais 23% seulement des jeunes diplômés disposeront de ces compétences, selon PwC.

Source : Tableau

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