Tendances stratégiques et technologies disruptives

La technologie fournit aux décideurs les outils et les données nécessaires leur permettant de prendre des décisions éclairées et d’améliorer leur avantage concurrentiel.

Jusqu'à présent, seules les plateformes de stockage de données permettaient l'activation de l'intelligence opérationnelle et la prise en charge de l'analyse décisionnelle. Avec la blockchain, les plateformes big data, le machine learning, l’accès à des entrepôts de données plus robustes et grâce aux technologies de streaming… ce n’est plus le cas.

Aujourd'hui, il existe bien plus d’une technologie disruptive. Plusieurs technologies contribuent à changer la façon dont nous interagissons avec la technologie et dont nous exploitons les données. La réalité virtuelle et les objets autonomes, les villes et les écosystèmes intelligents, ne sont que quelques exemples de comment la technologie est passée d'un produit à un élément indispensable de notre quotidien. Nous sommes devenus totalement imbriqués dans nos paysages numériques, tant dans nos vies personnelles que professionnelles. La faculté d’utiliser la blockchain pour améliorer les chaînes d'approvisionnement ou bien la capacité utiliser l'IoT pour améliorer les process de fabrication, ne sont que deux exemples de bouleversement profond dans nos interactions avec la technologie.

Dans le domaine de l’analytique, nous pouvons tirer parti de cette tendance globale pour fournir aux entreprises un accès à des données plus diverses et plus complexes tant pour un usage interne qu’externe. La capacité à monétiser les données grâce à l’intégration de l’analytique dans les applications professionnelles et la capacité à fournir de meilleurs services liés aux données clients, patients, partenaires ou fournisseurs s’ajoutent à la chaîne de valeur et aux promesses de la BI. Pourtant certaines de ces technologies sont encore nouvelles et nous commençons seulement à découvrir les applications commerciales de l'analytique et de la gestion de données qui contribueront au succès des entreprises.

Au cours des prochaines années, les entreprises ne seront pas seulement en mesure de mieux exploiter les données grâce à une intégration plus étroite de la gestion et de l'analyse des données, mais le marché connaîtra également une convergence de la Blockchain et des points d'accès Big Data afin de fournir une visibilité complète des applications analytiques opérationnelles et avancées. Dans l’ensemble, nous assisterons à une convergence des tendances actuelles vers une adoption plus globale des technologies. Les principales tendances que nous voyons émerger sont :

1. Les analyses holistiques : Les initiatives de gestion des données soutenues par les métiers augmenteront à mesure que les entreprises s'engageront davantage dans la chaîne de valeur des données à des fins d'analyse. Plus les environnements d’analyse deviendront matures, et plus l’accent sera mis sur la qualité des données, le MDM et d’autres initiatives liées aux données. Les entreprises commenceront à considérer ces initiatives comme faisant partie intégrante de leur stratégie d'analyse et non plus comme des pratiques extérieures ou complémentaires à la BI.

2. Permettre un accès intelligent : La création de villes "intelligentes" et l’optimisation des processus de fabrication sont des applications courantes de l'IoT. Avec l'utilisation croissante de véhicules autonomes et des vêtements connectés (pour un usage personnel et pour les soins médicaux), des écosystèmes plus larges se développeront et fourniront des données prédictives dans les domaines de la santé et de la sécurité et deviendront encore plus étroitement liés à notre quotidien.

3.  La convergence des technologies : L'IA, l'analyse prédictive, l'IoT, la blockchain, etc… sont des technologies qui nécessitent un recueil et une utilisation rigoureuses des données. Par conséquent, la manière d'accéder aux données changera pour permettre une visibilité plus large et créer des écosystèmes cohérents qui favorisent la convergence de l'accès aux données et fournissent de meilleures capacités opérationnelles et prédictives.

4. L’équilibre entre confidentialité et accès : Le RGPD a été la première expression du besoin de protéger et de sécuriser les données personnelles. Mais les exigences de conformité réglementaire en termes d'accès, de stockage et de partage des données sont bien plus vastes. Plus largement, les entreprises et les gouvernements devront équilibrer l'accès aux données sociales et personnelles avec l’éthique et clarifier ce qui peut réellement être partagé.

5. L’extension de l'analytique intégrée dans les applications métiers : Les entreprises vont commencer à tirer parti de l'analytique intégrée à une plus grande échelle, notamment en interne : à la fois en fournissant une meilleure visibilité opérationnelle ainsi qu’en créant des interactions significatives et de qualité avec les clients, les fournisseurs et les partenaires. De plus, l'utilisation de l’analytique intégrée participera à la convergence globale des technologies, à mesure que de plus en plus d'entreprises utiliseront l'IA et le machine learning pour obtenir plus d'informations à partir de lots de données variés.

La complexité croissante au sein des écosystèmes de données peut sembler écrasante à mesure que les entreprises tentent de tirer parti de leurs actifs de données. En exploitant la puissance de la gestion et de l’analyse des données, les entreprises peuvent simplifier l’accès aux données et délivrer les bénéfices commerciaux escomptés.

En associant l'analytique à une adoption large des technologies et en l’intégrant dans les applications métiers, les entreprises auront une meilleure visibilité sur ce qui se passe au sein de leur organisation, de leur réseau de fournisseurs, avec leurs clients, et identifieront les facteurs clés du succès.

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