8 data tendances à suivre en 2022

Cela fait maintenant plusieurs années que les données sont identifiées comme le nouvel “or noir” des entreprises et clairement la croissance massive des volumes de données a été la métatendance de ces dernières années. Avec la démocratisation du Machine Learning, les organisations ont de plus en plus la possibilité d’adopter rapidement l’automatisation pour mieux exploiter en temps réel la gigantesque quantité de données qu’elles sont aujourd’hui capables de collecter.  L’émergence de la donnée dans le cloud ouvre la porte à de nombreuses possibilités qui peuvent permettre aux entreprises et organisations de toutes tailles de mettre à profit et valoriser leurs données rapidement et simplement. Voici quelques tendances qui vont marquer l’année 2022.

1. Pour tirer partie de la forte croissance, la variété et la disponibilité des données, les entreprises et les organisations de toutes tailles vont se tourner de plus en plus vers l’automatisation. L’adoption continue d’une plus grande automatisation du monde des opérations de données devrait se renforcer au cours des 12 prochains mois, ce qui inclut bien sur le devops et la fonctionnalité de autoML (Machine Learning Automatisé).
2. Les traitement de données lent et laborieux vont s’effacer pour permettre aux entreprises de tirer rapidement des conclusions. La tendance aujourd’hui est à l’analyse des données en temps réel. Au fur et à mesure que cette tendance se développe, les entreprises et les organisations vont par contre avoir besoin de plus d’automatisation afin de suivre le rythme et de gérer les pipelines de données en flux continus. Si l’automatisation n’est pas utilisée, nous verrons les données s’accumuler derrière le pipeline. Ces goulots d’étranglements vont empêcher les données d’être utilisables.
3. L’automatisation a dépassé aujourd’hui le stade de l’engouement. Nous allons voir l’année prochaine davantage de cas d’utilisation concrets et des résultats dans le monde réel. La technologie existe et est prête à supporter les workloads.
4. Le cloud va accélérer et creuser les différences entre les entreprises. Celles en croissance qui construisent et développent déjà dans le cloud s’équipent aujourd’hui plus facilement avec des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning et ce, sans avoir à se développer dans ce domaine.
5. La Data Science devient un véritable atout stratégique et se démocratise. Quel que soit le secteur d’activité, les entreprises savent que leurs concurrents disposent d’équipes dédiées qui adoptent facilement l’IA et le ML dans leurs organisations. Les outils ont récemment évolué massivement, facilitant l’utilisation de l’automatisation et de la science des données par les organisations. Il devrait en résulter une augmentation de l’usage de la Data Science dans tous les secteurs, car il ne sera plus nécessaire d’avoir autant de spécialistes dans une équipe donnée.
6. Le partage des données devrait avoir le vent en poupe cette année et s’accélérer. L’émergence de cet univers de données qui nous entoure ne fait que faciliter le partage de celles-ci. L’année dernière on parlait du phénomène de BYOD (Bring your own device) qui impactait les entreprises. Aujourd’hui, on voit l’émergence de la notion collaborative qui donne aux organisations la possibilité “d’apporter leurs propres données”. Cette possibilité offre aux entreprises la capacité de partager leurs datas, tout en gardant le contrôle de celles-ci en toute sécurité tout en partageant et en échangeant aussi des modèles de Machine Learning. Une véritable avancée !
7. Au-delà du partage des données, 2022 devrait voir l’émergence de la monétisation de celles-ci et des modèles de Machine Learning. Il est d’ailleurs probable que nous verrons davantage de collaboration entre les organisations pour développer et innover avec de nouveaux modèles ML. Le secteur de la santé par exemple pourrait profiter de ces avancées pour améliorer les soins et les services aux patients.
8. Finalement, il me semble que l’année prochaine sera une année charnière pour la structuration d’un environnement éthique et sécurisé pour les données. Les algorithmes sont composés de code qui est biaisé. Alors que nous sommes capables d’automatiser, clairement, tout ne peut pas l’être. La gouvernance des données est donc un incontournable pour nous permettre d’examiner objectivement la production, le processus et d’assurer l’équilibre de celles-ci. Nous sommes à une croisée de chemins sur le sujet et les 12 prochains mois devraient voir de véritables avancées tant au niveau des pratiques éthiques expertes qu’autour des garanties de la protection et la confidentialité.

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