Quelle est la prochaine étape dans l’analyse de données : 10 tendances à surveiller en 2023

Hassan est un scientifique des données et a obtenu son Master of Science en Data Science de l’Université Heriot-Watt.

L’analyse de données est devenue partie intégrante de notre vie quotidienne au cours des dernières années. Les données sont partout, des applications que vous utilisez aux sites Web que vous visitez, en passant par les produits que vous achetez.

L’analyse des données est devenue si omniprésente que nous ne la remarquons même plus. Mais quand on regarde en arrière à quelle vitesse et à quel point les choses ont changé, il est incroyable de voir ce qui est possible avec cette technologie.

Cet article examinera les tendances de l’analyse des données au cours des cinq prochaines années. Nous discuterons de tout, de l’IA et de l’apprentissage automatique à la technologie blockchain et à d’autres développements passionnants dans ce domaine.

1. Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle existe depuis des décennies, mais ce n’est que récemment qu’elle a commencé à apparaître sur les radars des spécialistes du marketing. L’IA est un choix naturel pour l’analyse de données, car elle peut vous aider à donner un sens à toutes les données que vous collectez et vous donner des informations exploitables qui peuvent vous aider à éclairer votre stratégie marketing.

Les chatbots sont un endroit où l’IA a déjà un impact. Les chatbots sont des logiciels qui parlent aux clients via des messages texte ou des commandes vocales et répondent aux questions sur les produits ou services. Ils peuvent être programmés pour utiliser l’intelligence artificielle afin d’apprendre des interactions précédentes avec les clients et de répondre plus efficacement aux questions au fil du temps. Cela signifie qu’ils s’améliorent pour aider les gens à résoudre les problèmes sans embaucher plus de représentants du service client.

Un autre domaine où l’IA aura un impact est l’apprentissage automatique (ML). ML permet aux ordinateurs de comprendre ce qui pourrait se passer en fonction d’événements passés. Cela comprend la prédiction du moment où les clients achèteront probablement quelque chose en fonction de leur historique d’achat ou l’utilisation des tendances des publications sur les réseaux sociaux pour s’attendre à ce que le contenu résonne le plus avec les utilisateurs.

2. Informatique de périphérie

L’Edge Computing est l’une des nouvelles tendances en matière d’analyse de données et repose sur l’idée qu’il est plus efficace de traiter les données là où elles sont collectées. Cela signifie qu’au lieu d’envoyer toutes vos données à un serveur central, vous pouvez utiliser des centres de données plus petits à la « périphérie » de votre réseau, à proximité de l’endroit où les gens collectent les données. Cela peut être utile pour les entreprises ou les organisations qui doivent traiter de nombreuses données en temps réel (par exemple, dans le commerce de détail).

L’informatique de périphérie existe depuis un certain temps, mais elle gagne du terrain à mesure que de plus en plus d’entreprises adoptent ce modèle. En particulier, l’informatique de pointe gagne en popularité auprès d’entreprises comme Amazon et Google, qui développent leurs services cloud. Il devient également plus populaire auprès d’autres secteurs comme le commerce de détail, avec un besoin croissant d’analyses en temps réel.

3. Analytique augmentée

L’analyse augmentée existe depuis un certain temps, mais ce n’est que récemment qu’elle est devenue une réalité. Cela fait référence à l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique pour rendre vos analyses plus intelligentes, intuitives et utiles. Malheureusement, bien que de nombreuses entreprises offrent ce service maintenant, c’est toujours quelque chose que vous devez payer et il peut être difficile de savoir exactement quoi faire avec toutes ces nouvelles informations.

Mais cela ne durera pas. À mesure que l’analyse augmentée devient plus courante et accessible, nous verrons de plus en plus d’entreprises proposer des solutions qui aident les utilisateurs à comprendre leurs données d’une manière qu’ils n’auraient jamais cru possible. Et la meilleure partie ? Ils les fourniront gratuitement ou moyennant des frais minimes, car ces entreprises savent qu’une fois que vous serez accro à l’analyse augmentée, vous ne pourrez plus imaginer revenir.

4. Démocratisation des données

La démocratisation des données est une tendance qui continuera de croître et de s’étendre au cours des prochaines années à mesure que de plus en plus d’entreprises et même d’individus commenceront à tirer parti de la puissance de l’analyse de données. Dans le passé, les données étaient généralement conservées sous clé par des cadres de niveau C qui comprenaient comment elles pouvaient être utilisées pour prendre de meilleures décisions commerciales. Cependant, cela change à mesure que de plus en plus de gens se familiarisent avec ce que le big data peut faire et comment il peut les aider à résoudre des problèmes ou à prendre des décisions plus éclairées.

La démocratisation des données signifie que tout le monde aura accès aux mêmes informations, ce qui leur donnera une chance de comprendre ce qui se passe dans leur secteur ou segment de marché et de prendre de meilleures décisions sur la base de ces connaissances. Cela signifie également que les employés n’auront pas l’impression d’être exclus des discussions essentielles car ils doivent apprendre à interpréter toutes ces nouvelles informations.

5. Traitement du langage naturel (TAL)

Une branche de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle appelée « traitement du langage naturel » (TAL) étudie comment les ordinateurs et les langages humains interagissent. En d’autres termes, c’est ainsi que les ordinateurs comprennent et traitent le sens du texte.

Il existe depuis un certain temps maintenant, mais ce n’est que récemment qu’il est devenu plus avancé et fonctionnel. Avec l’avènement de l’IA, la PNL est devenue un outil puissant dans le monde des affaires. Il peut aider à analyser les données d’enquêtes, de documents, d’e-mails, de chats, de SMS et d’autres sources pour donner aux entreprises un aperçu des besoins et des comportements de leurs clients.

Les avantages du NLP sont nombreux : il aide les entreprises à améliorer leur service client en comprenant ce que les gens disent ; cela leur permet de mieux cibler leurs efforts marketing ; il permet à chacun de trouver plus facilement des réponses par lui-même plutôt que de devoir passer par les ressources humaines ; et beaucoup plus.

6. Technologie de la chaîne de blocs

La technologie Blockchain est une nouvelle façon passionnante de stocker et de partager des données. Mais comment cela affectera-t-il l’analyse des données à l’avenir ?

La blockchain est une base de données distribuée qui stocke les informations transactionnelles de manière à permettre à quiconque y ayant accès de les voir, mais empêche quiconque de les modifier ou de les supprimer. Parce que la blockchain est décentralisée et cryptée, il n’y a pas de point de défaillance unique et personne ne peut altérer les données stockées.

Cela signifie que la blockchain a un énorme potentiel pour l’analyse des données. Par exemple, il est idéal pour stocker des informations sensibles telles que des dossiers médicaux ou des transactions financières, car il garantit que toutes les parties impliquées ont accès aux mêmes informations sans se soucier du piratage ou de la falsification.

En plus de ses avantages en matière de sécurité, la blockchain rend également le partage d’informations plus rapide et plus facile que jamais en créant un enregistrement permanent de toutes les activités simultanées sur plusieurs ordinateurs ou appareils.

7. Automatisation de l’analyse des données

Les analyses sophistiquées ne sont plus réservées aux gros joueurs. Alors que de plus en plus d’entreprises cherchent à prendre l’avantage sur leurs concurrents, l’automatisation de l’analyse des données deviendra plus accessible aux petites organisations.

L’automatisation gagne déjà du terrain : de l’utilisation de chatbots basés sur l’IA dans le service client à l’analyse prédictive utilisée pour prévoir la demande de produits, l’automatisation devient un élément crucial des stratégies de nombreuses entreprises.

La tendance à l’automatisation se poursuivra en 2023, car il devient de plus en plus courant pour les organisations d’utiliser des systèmes automatisés capables de gérer diverses tâches, notamment le nettoyage des données, la préparation des données, la visualisation des données et même la création de modèles.

Avec ces systèmes disponibles, les entreprises n’ont plus besoin d’analystes ou de statisticiens dédiés au sein de leur personnel. Au lieu de cela, ils peuvent faire appel à un expert externe pour aider à créer des modèles ou effectuer des analyses ad hoc si nécessaire.

8. Gouvernance des données

La gouvernance des données est un élément essentiel de l’analyse des données. Cela implique de définir et de mettre en œuvre des politiques qui garantissent l’intégrité, la sécurité et la disponibilité des données d’une organisation. Ces politiques permettent de s’assurer que chaque personne dans l’organisation comprend ses responsabilités en matière de protection des données, y compris l’identification des menaces et la protection contre elles.

La gouvernance des données fait également référence à un ensemble de processus utilisés pour maintenir et contrôler l’accès aux données. Cela inclut l’autorisation de qui peut accéder à quelles données, ce qu’ils peuvent en faire et quand ils peuvent les utiliser. La gouvernance des données permet de garantir que les informations ne sont accessibles qu’aux personnes autorisées tout en limitant les impacts négatifs potentiels sur l’organisation en cas d’accès non autorisé.

9. IdO et analytique

L’IoT est une collection d’objets qui contiennent une technologie intégrée pour communiquer des informations sur un réseau. Ces objets incluent tout, des appareils domestiques intelligents aux appareils portables en passant par les équipements industriels. La prolifération des appareils IoT s’accompagne d’un besoin accru d’analyse de données. Alors que de plus en plus d’appareils sont connectés aux réseaux et communiquent des informations sur leurs utilisateurs et leurs environnements, les entreprises ont besoin de logiciels capables d’analyser rapidement ces nouvelles données pour agir.

La maintenance prédictive est l’une des applications les plus courantes de l’industrie pour l’IoT. En analysant les données des capteurs sur les machines et les équipements, les entreprises peuvent identifier les problèmes avant qu’ils ne surviennent et éviter les temps d’arrêt coûteux. Par exemple, si un équipement subit une baisse de température mais se rétablit après plusieurs heures, une alerte peut être envoyée avant que quelque chose de terrible ne se produise, soit par e-mail, soit par SMS, afin que quelqu’un puisse le vérifier immédiatement.

10. Analyse de données basée sur le cloud

L’analyse de données en libre-service basée sur le cloud est une nouvelle façon de travailler avec des données qui est devenue de plus en plus populaire ces dernières années. Cela permet aux gens d’obtenir les informations dont ils ont besoin sans avoir à les demander à des supérieurs, et cela leur donne également accès à plus d’informations que jamais auparavant.

L’analyse de données en libre-service fonctionne en permettant aux utilisateurs de soumettre leurs requêtes sur leurs données via un portail en ligne, où ils peuvent voir leurs résultats immédiatement. Cela signifie qu’au lieu d’attendre que quelqu’un d’autre rassemble les chiffres pour eux, ils peuvent formuler leur requête et obtenir immédiatement les réponses qu’ils souhaitent. Ceci est particulièrement utile pour les personnes qui travaillent à distance ou qui ont des requêtes complexes nécessitant beaucoup de temps ou d’efforts pour s’exécuter sur des systèmes hérités tels que des serveurs SQL ou des clusters Hadoop.

L’analyse de données en libre-service permet aux utilisateurs de voir plus que de simples chiffres. Elle leur permet de visualiser ces chiffres sous forme de tableaux et de graphiques afin qu’ils puissent voir les tendances en un coup d’œil et repérer les anomalies plus efficacement que jamais. Et comme tout est stocké dans le cloud plutôt que sur des serveurs physiques, ils n’ont pas non plus à se soucier des sauvegardes ou des coûts de maintenance.

Conclusion

Dans cet article, nous avons couvert dix tendances qui façonneront l’analyse des données dans les années à venir. De l’essor de l’intelligence artificielle à l’évolution de la prise de décision basée sur les données, il est clair que le monde devient plus dépendant des données que jamais. Et à mesure que la demande d’informations plus précises et opportunes augmente, le besoin de professionnels qualifiés qui peuvent aider les organisations à extraire la valeur de leurs données augmentera également.

Lorsque vous planifiez votre cheminement de carrière, gardez ces tendances à l’esprit. Que vous soyez à la recherche d’un poste de premier échelon ou de cadre supérieur, de nombreuses opportunités sont disponibles aujourd’hui, et bien d’autres se profilent à l’horizon !

Ce contenu est exact et fidèle au meilleur de la connaissance de l’auteur et ne vise pas à remplacer les conseils formels et individualisés d’un professionnel qualifié.

© 2022 Hassan