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5 tendances en analyse de données pour 2024

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Alors que l’année 2023 touche à sa fin et que 2024 se profile à l’horizon, il est temps de se pencher sur ce que l’avenir nous réserve en matière d’analyse des données. Le Big Data continue d’être un outil aussi puissant qu’intimidant pour les entreprises. Selon une récente étude, elles seraient d’ailleurs plus de 95 % à rencontrer des difficultés dans le management de leurs données.  

Dans cet article, on vous présente les nouvelles techniques d’analyse de données à connaître (et maîtriser) pour 2024 !  

analyse de données

5 tendances en analyse de données incontournables pour 2024

1. L’intégration de l’IA et du machine learning dans l’analyse de données

Lintelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) sont appelés à être plus en plus intégrés aux systèmes de Business Intelligence, optimisant ainsi l’analyse des données, l’analyse prédictive et la prise de décision.  

Le principal intérêt de ces deux technologies est d’automatiser le travail des data analysts. Particulièrement intéressantes pour les très gros volumes de données, elles se révèleront plus efficaces dans la prédiction des tendances, l’identification des modèles et l’anticipation des fluctuations d’un marché.  

Amazon a par exemple commencé à utiliser des algorithmes basés sur l’IA pour analyser ses données de livraison et minimiser les délais entre la commande et la réception d’un produit. Dans le secteur de la manufacture, la maintenance prédictive alimentée par l’IA permet également de prédire les et d’anticiper les pannes plusieurs jours à l’avance.  

 

2. Le traitement des flux permettra d’obtenir une analyse de données en temps réel

L’essor du Big Data a largement été accompagné de celui des objets connectés, comme les capteurs, la domotique intelligente, etc. Mais jusqu’à récemment, les entreprises étaient souvent incapables de traiter ces énormes volumes de données en temps réel. Cela se traduisait notamment par des erreurs d’analyse, une latence accrue et des données inexploitables, car obsolètes.  

Une enquête a même révélé que les entreprises n’utilisent que 57 % des données qu’elles collectent. Cela devrait changer en 2024 grâce aux solutions de traitement des flux de données en temps réel. Ce marché devrait même peser plus de 52 milliards de dollars en 2027 (pour 20 milliards en 2023).  

L’un des principaux secteurs à profiter de ces nouvelles solutions sera celui de la banque. Les établissements bancaires pourront en effet intégrer des données en temps réel (comme les retraits aux distributeurs) dans leurs différences services, notamment de crédit. Apache Flink est un bon exemple de solution de streaming Big Data. Disponible en open source, il peut traiter des flux de données en quelques millisecondes seulement. 

 

3. Les données en tant que service pour une gestion autonome des données 

Le marché des données en tant que service (ou DaaS) devrait augmenter de près de 300 % au cours des 5 prochaines années. On retrouve en son sein les outils basés sur le Cloud qui facilitent la collecte, la gestion et l’analyse des données.  Ils permettent aux entreprises d’autonomiser et d’internaliser l’usage qu’elles font du Big Data sans avoir à créer leurs propres solutions. 

Le principal avantage du Daas est évidemment de réduire considérablement l’investissement des organisations en matière d’analyse de données. Elles pourront aussi prendre des décisions de manière plus agile grâce à des outils lisibles même pour des personnes sans expertise dans ce domaine.  

AWS, Microsoft Azure et Google BigQuery proposent déjà des options DaaS. Mais de jeunes startups ont également émergé dans ce secteur, notamment pour répondre aux besoins spécifiques de certaines verticales d’activité. Tetrascience, par exemple, est un fournisseur de Data cloud qui s’adresse spécifiquement aux laboratoires scientifiques afin de leur permettre d’harmoniser toutes leurs données.  

Le DaaS s’appuie sur une autre tendance en matière d’analyse de données pour les années à venir : la démocratisation du Big Data. À l’avenir, la puissance de cet outil, autrefois largement réservé aux experts, pourra être mise entre les mains de n’importe quel collaborateur ou entrepreneur.  

 

4. Optimiser le stockage des données grâce aux data lakes et lakehouses

Les entreprises qui souhaitent approfondir leur analyse de données vont également devoir gérer le chantier du stockage de volumes de données toujours plus importants. L’une des principales solutions à émerger sur ce front est celui des lacs de données ou data lake houses.  

Les lacs de données permettent aux entreprises de stocker des données brutes, semi-structurées ou structurées. Ils répondent un peu au principe de “stockez vos données maintenant et analysez-les plus tard”. De fait, ces infrastructures permettent de s’affranchir à la fois des contraintes de taille et de délai dans le stockage et la récupération des données.  

C’est particulièrement le cas des data lake houses, qui combinent l’évolutivité et la flexibilité des lacs de données et les capacités de gestion des data warehouses (ou entrepôts de données). La technologie n’en reste pas moins à ses prémisses et on prédit que ce marché connaîtra une croissance de plus de 30 % dans les 2 prochaines années.  

 

5. Une nouvelle gouvernance dans l’analyse de données

Compte tenu des enjeux éthiques et réglementaires entourant le Big Data, les experts prédisent que les entreprises devraient accorder une attention particulière à la gouvernance des données dans les mois à venir. Selon Gartner, on devrait passer de 10 à 74 % de la population mondiale protégeant ses données personnelles (dans le cadre de lois sur leur confidentialité). De nouveaux cadres législatifs sont en effet en cours d’adoption en Chine (la PIPL), au Canada (la PIPEDA) ou encore aux Etats-Unis (même si le pays accuse le plus gros retard en la matière).   

Dans le but de rassurer leurs utilisateurs et de conserver leurs parts de marché, les entreprises devront donc s’engager à offrir davantage de protection. Elles s’imposeront d’elles-mêmes (ne serait-ce que pour éviter les sanctions) des contrôles plus stricts et une transparence accrue de la manière dont elles collectent et analysent les données.

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