Pas de place pour le doute : la data en 2023 restera l’un des atouts les plus précieux pour les entreprises. Mais la manière dont les données sont collectées, stockées et analysées est en pleine évolution. Profondément influencé par le machine learning et l’IA, mais aussi par les inquiétudes légitimes des citoyens quant à l’usage de leurs données, le Big Data va continuer de se transformer en 2023.
Pour y voir plus clair, nous vous proposons d’explorer quelques pistes de ses évolutions possibles dans les mois à venir !
1. L’analyse de la data en 2023 sera plus accessible et composable
L’analyse des données et la BI (Business Intelligence) ont déjà pris une place considérable dans presque tous les secteurs d’activité. En 2023, les entreprises continueront de s’appuyer sur l’analytique pour répondre à la demande de leur marché.
Pour démocratiser l’accès à l’analyse de données, des modèles plus accessibles, en libre service, devraient se multiplier. L’objectif ? Permettre à toutes les unités commerciales, même sans connaissances techniques, de pouvoir accéder aux informations pertinentes. Le tout, sans avoir à analyser par elles-mêmes des volumes colossaux de données.
Selon une récente étude menée par Gartner, 60 % des entreprises utiliseront des technologies d’analyse composable en 2023. Cela signifie concrètement qu’elles fusionneront les composants de plusieurs outils d’analyse, afin de créer des logiciels métiers leur offrant une vision et une analyse plus riche de leur data en 2023.
2. Le Boom de la Data No code
Dans la même lignée de cette démocratisation de la data analyse, les profils non techniques sont de plus en plus nombreux à reconnaître la nécessité de maîtriser la data en 2023. Selon une étude réalisée en 2022 par Qlik, ils sont 58 % tous professionnels confondus et même 82 % parmi les décideurs.
Que cela soit pour rester pertinent sur le marché du travail ou monter en compétences au sein de son entreprise, l’usage de la donnée va inonder tous les services. La bonne nouvelle, c’est que les hard skills pour utiliser les outils de BI, d’intégration ou de stockage de données seront de moins en moins nécessaires.
Les nouvelles applications no ou low code devraient ainsi devenir la norme. Toujours selon Gartner, 70 % des nouvelles solutions logicielles s’appuieront sur cette technologie. Cette tendance, en parallèle d’une data literacy toujours plus généralisée, devrait alléger la charge pensant sur les profils spécialisés.
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3. L’avènement du TinyML et des petites Data en 2023
Auparavant, l’adjectif le plus couramment utilisé pour parler de Data était plus « Big » que « Tiny ». Mais en 2023, la tendance devrait s’inverser avec une croissance toujours plus rapide de solutions légères pour collecter et analyser les données. C’est particulièrement vrai pour les algorithmes de machine learning, utilisés pour traiter les gros volumes de data.
Les algorithmes TinyML, conçus pour consommer le moins d’espace possible et fonctionner sur des équipements moins puissants devraient se généraliser dans les mois à venir. Les systèmes embarqués, des appareils électroménagers aux smartphones, en passant par les voitures ou les machines agricoles et industrielles, seront les premiers pourvoyeurs de données. Et l’usage d’appareils IoT intelligents pourrait se démocratiser grâce à une réduction significative des coûts…
Selon les prévisions d’ABI Research, d’ici 2030, il est probable qu’environ 2,5 milliards d’appareils atteindront le marché grâce aux techniques TinyML. L’enquête du cabinet de conseil Silent Intelligence va plus loin. Le marché des TinyML pourrait peser plus de 70 milliards de dollars dans les cinq prochaines années.
4. Construire des architectures de données transparentes en 2023
La marche de l’unification des architectures de données devrait également prendre de l’ampleur en 2023. Elle sera en tout cas propulsée par de nouveaux services et l’émergence d’acteurs spécialisés dans la structuration de la data.
Parmi les différentes orientations que prendra cette réorganisation plus transparente du Big Data en 2023, on peut citer :
- L’optimisation des pipelines de données. L’automatisation devrait notamment aider les entreprises à mieux orchestrer leurs flux de data ;
- Le découplage du stockage et du calcul afin d’optimiser le rapport coût/performance des organisations ;
- L’infusion de l’IA dans les bases de données. L’intelligence artificielle va en effet être de plus en plus intégrée aux bases de données elles-mêmes. A la clé : des modèles prédéfinis et un langage de programmation unique (à savoir SQL) ;
- Des bases de données plus polyvalentes et multimodèles. Les databases pourront combiner des modèles analytiques structurés, semi-structurés et non structurés.
5. Data en 2023 : la sécurité, une préoccupation majeure
La décentralisation des compétences en matière de données est indispensable pour démocratiser la data en 2023. Mais cela posera également un problème de protection et de confidentialité de cette dernière.
En Europe, les amendes pour violation du RGPD deviennent monnaie courante. La plus élevée, en 2022, était de 405 millions d’euros et c’est Meta Platforms Ireland Limited qui a dû s’en acquitter.
Les entreprises qui font reposer leur usage de la data, en 2023, sur des solutions SaaS, seront donc de plus en plus intransigeantes sur le sujet. La question de la sécurité pourrait même précéder d’autres critères de choix comme la convivialité et le prix. Et les fournisseurs auront du mal à les convaincre sans certification (comme SOC 2, par exemple).
La data en 2023 sera sans aucun doute considérée comme l’une des ressources les plus précieuses. Mais pour encadrer la ruée vers l’or, les organisations qui souhaitent l’extraire devront mieux s’outiller et affiner leur stratégie. Des compétences analytiques solides et des outils performants et sécurisés seront donc non pas préférables, mais absolument indispensables.
Pour les professionnels souhaitant rester à la pointe, suivre une formation de type Online MSc sera impératif.”.
