Neuf prévisions pour la transformation numérique des entreprises en 2016

Intégration

La migration vers le cloud accélère l’innovation dans l’ensemble de l’entreprise, en offrant un accès à la demande aux ressources informatiques et en favorisant l’agilité de l’entreprise. L’étape suivante va logiquement consister à améliorer l’interconnexion et l’intégration des technologies cloud avec les produits et services existants, sur lesquels les entreprises ont bâti leurs fondations.

1 – Le PaaS (Platform as a Service) va être de plus en plus déployé par les entreprises qui comptent
Les entreprises traditionnelles vont miser gros sur les plates-formes de développement cloud pour leurs applications les plus critiques. Cela accroitra les exigences pour les architectures donnant la priorité au cloud et pour les packs d’outils.

2 – Les API vont proliférer
Alors que les entreprises auront de plus en plus recours aux applications SaaS (Software as a Service) en complément ou en remplacement de leurs applications actuelles, et que les applications mobiles continueront de proliférer, la nécessité d’API ira en augmentant.

3 – Les équipes de développement d’applications détermineront le comportement d’achat des entreprises
Les équipes de développement d’applications auront davantage leur mot à dire dans les achats de leur entreprise, ce qui se traduira par des améliorations considérables des packages d’outils et une consommation accrue de solutions d’intégration.

Analytique

L’analytique a un bel avenir en perspective. Les perfectionnements attendus concernent à la fois une amélioration continue des méthodes de collecte de données auprès des meilleures sources et leur transformation en informations plus claires et mieux exploitables.

4 – La visualisation transforme les informations récoltées en actions
Les éléments « what-if » et « action » de l’équation analytique vont enfin bénéficier de l’attention qu’ils méritent. Des tableaux de bord hautement configurables généreront davantage d’informations, présentant à l’utilisateur final des scénarios visuels ciblés lui offrant une grande richesse d’interprétation. En permettant une analyse au cas par cas et l’affichage de scénarios possibles, les entreprises extrairont des informations plus précises de toutes sources de données. En outre, la configuration simple de seuils d’alerte permettra d’envoyer aux utilisateurs des notifications et des analyses contextuelles en vue d’une réaction rapide.

5 – L’analyse client prédictive va devenir plus performante et plus courante
Grâce à l’amélioration de la segmentation analytique des clients les entreprises seront en mesure de proposer des offres contextualisées en temps réel qui s’adresseront personnellement à chaque consommateur. Ces analyses pointues garantiront une connaissance précise des situations et des attentes de leurs clients, facilitant des interventions réactives et ciblées.


6 – L’analytique industrielle en temps réel va se généraliser
Les informations tirées d’outils de data visualisation, d’analyse prédictive et prescriptive performants auront un impact considérable sur les équipements fonctionnant en temps réel au sein de l’industrie (Internet des Objets) ainsi que sur les canaux d’interaction avec les clients. Qu’il s’agisse de déclencher des alertes en cas de panne ou des actions de la part du client, ces fonctions analytiques avancées procureront aux entreprises des capacités extraordinaires d’engagement, d’intervention et de mesure en temps réel.

Event processing

L’Internet des Objets n’est plus un effet de mode mais bien une réalité. À mesure que des normes commencent à se fixer autour des objets connectés, les produits s’intègrent de plus en plus à nos activités quotidiennes. Il en ira de même pour les outils d’event processing qui – en conjonction avec l’analytique – deviendront essentiels pour les professionnels.

7 – L’Internet des objets va se répandre dans les entreprises
Les entreprises vont prendre conscience du retour sur investissement non négligeable des déploiements IoT à mesure qu’un consensus autour des normes émergera dans ce domaine, ce qui les encouragera à adopter ces technologies plus rapidement et à plus grande échelle.

8 – L’event processing et l’analytique seront plus souvent utilisés conjointement
Dans le but d’exploiter les informations tirées des outils analytiques, ces derniers seront de plus en plus étroitement intégrés avec les technologies d’event processing.

9 – Spark va s’élever au rang de référentiel d’analyse des données statiques en temps réel
Spark deviendra la plate-forme open source incontournable pour le traitement des données statiques dans les applications d’event processing, détrônant ainsi Hadoop. L’analytique en continu (streaming) et le complex event processing e (CEP) tirent en effet profit du traitement en mémoire de Spark. A mesure que l’event processing s’imposera en entreprise, il en ira de même pour Spark.