L’Avenir de l’Analyse des Données – 6 Tendances à Surveiller

Une chose est sûre : l’analyse des données ne fera que s’accélérer dans un avenir proche et sera au cœur d’innombrables nouvelles solutions technologiques. La dépendance à l’égard de la Business Intelligence (BI) et de l’analytique l’emporte désormais sur la stratégie en tant qu’exigence clé dans la planification des activités. Mais à quoi ressemblera le data analytics dans les années à venir ? Comment la version actuelle de la BI et de l’analyse des données évoluera-t-elle au fil du temps, et comment pouvez-vous garantir que votre entreprise restera compétitive en utilisant les nouvelles ressources qui apparaissent ?

Il ne fait aucun doute que l’analyse des données et les outils de BI évoluent à un rythme rapide. Selon un rapport de McKinsey consacré au secteur de la santé, « les services d’analyse des données et d’information connaîtront le taux de croissance le plus rapide, soit 16 à 18 % au cours des cinq prochaines années, tandis que les services administratifs de base ne connaîtront probablement pas une croissance importante en raison de l’automatisation ». Voici ce que vous devez savoir lorsque vous planifiez les futures initiatives de votre entreprise.

1. La pénurie de spécialistes des données va créer des difficultés

Il y a une pénurie notable d’analystes de données et de scientifiques qualifiés sur le marché aujourd’hui, et ce problème devrait s’aggraver à court terme. Commencez dès maintenant à planifier un moyen d’y remédier, qu’il s’agisse d’incitations uniques pour accroître la compétitivité de votre entreprise sur le marché, ou de la création d’un programme pour identifier les candidats internes et financer leur formation. Commencez dès aujourd’hui.

2. Adoption plus large de la BI par des profils non techniques

Les outils de BI et d’analyse continueront à se concentrer sur la facilité d’utilisation et l’augmentation du langage intuitif qui permet aux utilisateurs d’extraire des données et de créer des rapports sans avoir besoin de comprendre les algorithmes sous-jacents. Cela permettra non seulement d’accroître l’efficacité et de favoriser l’adoption de ces outils par les entreprises, mais aussi d’atténuer certains des problèmes créés par la pénurie de spécialistes des données.

3. Dépendance accrue à l’égard des grands réseaux de données

Les entreprises auront de plus en plus de mal à accéder aux vastes réserves de données parfois appelées réseaux de données avancés. La pléthore de données sur les consommateurs qu’ils contiennent peut compléter les données existantes d’une entreprise afin de combler les lacunes dans la perception de leurs clients et leur permettra de fournir des services plus personnalisés et éventuellement de créer de nouveaux services pour répondre à des besoins et des désirs non satisfaits.

4. La croissance du Machine Learning va s’accélérer

Les options créées par le Machine Learning et l’intelligence artificielle (IA) sont infinies, et ce sera une course pour les entreprises d’exploiter sa puissance et de créer de nouveaux services qui apportent de la valeur de façon inédite. De nombreux experts de l’industrie prédisent que le Machine Learning va occuper la majorité des fonctions de service à la clientèle dans un avenir proche.

5. La gestion des données des entreprises devient encore plus difficile

Comme nous l’avons vu depuis le début concernant l’analyse des données et de la BI, il est primordial de gérer les données sources et de garantir leur exactitude et leur format cohérent. La validité des données « entrantes » détermine l’utilité des données « sortantes ». Comme les entreprises s’appuient de plus en plus sur ces informations pour mener leurs activités, trouver un moyen de résoudre ce problème devient non négociable.

Si l’on ajoute à ce défi l’augmentation constante des nouvelles sources de données provenant d’interactions omnicanal, la menace toujours croissante des problèmes de sécurité et un public plus conscient et plus prudent que jamais en ce qui concerne sa vie privée, on peut facilement reconnaître la nécessité d’un investissement important en temps et en ressources pour relever ce défi.

6. L’interconnectivité devient essentielle à la réussite

Avec une dépendance accrue aux nouveaux outils internes d’analyse des données et de BI, associée à un besoin accéléré d’accéder à des stocks de données externes, aux réseaux et aux dispositifs IdO, l’interconnectivité sera la clé pour construire une machine d’analyse des données cohérente pour votre entreprise.

Pour rester compétitif dans les années à venir, il sera essentiel d’élaborer un plan de sécurisation des talents et de planifier longtemps à l’avance les investissements stratégiques. Il sera également très important de créer des stratégies de processus pour maintenir la qualité des données dans tous les systèmes.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’un des sujets ci-dessus ou si vous voulez discuter des défis spécifiques de votre organisation, contactez un professionnel expérimenté en analyse de données et en BI pour programmer une session de découverte. Vous êtes un professionnel de la data et vous préférez découvrir l’outil par vous même ? Commencez votre essai gratuit.