Big Data : Quelles tendances pour la fin d’année 2021 ?

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Plus que jamais, la crise COVID-19 a souligné l’importance de l’exploitation et du traitement des données : les acteurs data-driven ont pu, en grande parti, s’adapter et maintenir leur activité grâce à leur digitalisation.

Pour vous aider à poser les bonnes bases d’une stratégie data et retrouver la croissance, voici, selon nous, les 3 tendances data de la fin d’année 2021.

Revenons, dans un premier temps, sur les notions de bases autour du Big Data.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Ce terme désigne une quantité massive de données, provenant de plusieurs sources : des SMS que nous envoyons, aux signaux GPS, en passant par notre activité sur les réseaux sociaux et les transactions que nous effectuons sur le net.
La liste n’est pas exhaustive et c’est d’ailleurs pourquoi ces informations ont été regroupées sous l’appellation de “Big Data”.

En vérité, il est impossible de donner une définition précise de ce concept, tant celui-ci s’avère complexe, polymorphe et sujet à diverses interprétations, en fonction du secteur qui y fait référence.

En tout état de cause, les données sont utiles pour quantité de business, et ce, à de multiples échelles : afin de les présenter à vos collaborateurs et à vos clients, afin d’élaborer de nouveaux produits et services, ou encore afin de prendre des décisions d’ordre commercial.

Le phénomène du big data a vu le jour dans les années 1960, avec la création des tous premiers “data warehouses”.
Dès lors, les choses n’ont cessé de s’accélérer – conformément au flux de données qui n’a cessé, lui aussi, de croître.

Aujourd’hui, les acteurs de l’économie savent que ces données peuvent être recueillies, grâce à de nombreux outils et compétences particulières (Data Engineer, Consultant Big Data etc…)

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Comment fonctionne le Big Data ?

Parvenir à traiter une quantité importantes de données implique une infrastructure solide et rigoureuse.
Le fonctionnement du Big Data se découpe en trois grandes étapes distinctes.

L’intégration

Cette étape correspond à l’importation, au traitement, ainsi qu’au formatage des données. L’objectif est de faire en sorte que ces dernières soient rendues accessibles aux analystes.
Et pour cause : les sources en provenance desquelles affluent toutes ces informations sont nombreuses.
D’ailleurs, les mécanismes traditionnels d’intégration de données s’avèrent le plus souvent incapables de les traiter. Pour analyser plusieurs téraoctets – voire pétaoctets – de flux, ayez à l’esprit qu’il est impératif de disposer de certaines technologies spécifiques. 

La gestion

Comprenez : le stockage.
Par essence, le Big Data induit la nécessité de détenir une solution de stockage. À ce sujet, les pistes sont diverses et dépendent généralement de l’endroit où sont hébergées les données. L’option du cloud est de plus en plus privilégiée, dans la mesure où celui-ci offre la possibilité d’augmenter les ressources, si la situation l’exige. 

L’analyse

Autrement dit, la clef du succès.
Après tout, il n’est guère utile de collecter une telle masse de données sans jamais l’analyser.
Les objectifs liés à cette exploitation peuvent – là encore – être divers : analyse de tendances, validation d’hypothèses, exploration de nouveaux segments, etc.

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Les entreprises françaises et la data

Les entreprises françaises sont de plus en plus nombreuses à s’intéresser à l’analyse des données. 

En 2020, selon une récente étude d’IBM, 2/3 des entreprises françaises déclaraient explorer ou mettre en œuvre des procédés autour de l’Intelligence Artificielle. Un chiffre plutôt encourageant qui place l’IA au cœur des problématiques des sociétés françaises.

Ce fort intérêt s’explique particulièrement par les besoins des équipes métiers (marketing / sales, RH, logistique…) qui trouvent dans l’IA de nombreux bénéfices tels que :

1/ Un gain de temps leur permettant de se concentrer sur des tâches à plus grande valeur ajoutée

2/ L’optimisation des actions marketing et commerciales menant à l’amélioration des résultats.

3/ Le besoin de se démarquer de la concurrence est également un levier important dans la mise en place de l’IA.

Adopter une démarche data-driven permettra, par exemple, d’améliorer l’expérience et la satisfaction client ou d’adapter facilement les stocks en fonction de la demande. 
L’étude d’IBM révèle que le manque de connaissances et d’outils sont les principaux obstacles à la généralisation du Machine Learning en France.  

Un défi que devront relever les sociétés françaises en 2021.

Pour y répondre, nous avons détecté pour vous les 3 tendances data de la fin d’année 2021. Elles seront également les clés pour mettre en place une stratégie data-driven efficace, fiable et réussie.   

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Tendance 1 :  Le Data Expert au cœur des enjeux

Pour 37% des responsables IT, le principal obstacle à l’adoption de l’IA est le manque de compétences en interne. 

Pour pallier ce frein, il est prioritaire de faire de ses équipes métiers de véritables ambassadeurs de la data.  
L’enjeu est que les métiers parviennent à s’approprier la data pour l’adapter à leurs propres problématiques.

Une meilleure compréhension de la donnée conduit ainsi à de meilleurs résultats. 

Tendance 2 :  Diffuser la culture de la data

Il s’avère que les entreprises Data-driven se développent 8 fois plus vite que la moyenne. 

Diffuser la culture de la donnée en posant un cadre aide à l’appropriation et à la compréhension par les métiers.
Ainsi, les équipes deviennent autonomes et obtiennent de meilleurs résultats, rapidement, facilement et à moindre coût.
Pour arriver à une bonne diffusion de la culture de la donnée, plusieurs solutions s’offrent à vous : 

1/ La première consiste à mettre en place un véritable pôle Data Science et Innovation dédié. Néanmoins, cela peut s’avérer coûteux et difficile à mettre en place.

2/ La seconde solution consiste à s’appuyer sur des experts de la donnée pour accompagner et diffuser ce «data mindset».

Tendance 3 :  L’IA pour tous

Pour faciliter l’autonomie des métiers, vient alors l’ère des outils d’IA simples d’utilisation (Microsoft Azure par exemple), permettant aux équipes métiers d’être autonomes dans leurs analyses de données prédictives.  

Après avoir diffusé une culture de la donnée permettant aux équipes métiers de s’approprier la data et de devenir autonomes, il est alors possible de les outiller.

Consultant Data

Maintenant que vous connaissez les 3 tendances data 2021, il ne vous reste plus qu’à les mettre en pratique.
Avant de mettre en œuvre une stratégie data, il est important de contextualiser et d’analyser la maturité data des entreprises.

De cette façon, il sera possible d’apporter une réponse plus adaptée et réaliste, en phase avec vos besoins.
Pour vous aider dans cette démarche, Iziday vous propose une offre accessible à vos besoins, quel que soit votre niveau de maturité sur les sujets data.

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