Tendances stratégiques et technologies disruptives selon Information Builders

La faculté d’utiliser la Blockchain pour améliorer les chaînes d'approvisionnement ou bien la capacité d’utiliser l'IoT pour améliorer les processus de fabrication, ne sont que deux exemples de bouleversement profond dans nos interactions avec la technologie. 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 les applications commerciales de l'analytique et de la gestion de données qui contribueront au succès des entreprises sont encore en plein développement. Les prochaines années verront une adoption plus globale des technologies. Les principales tendances qui émergent selon Frank Vella 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.
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 directement dans les applications métiers, les entreprises auront une meilleure visibilité sur qui se passe au sein de leur organisation, de leur réseau de fournisseurs, avec leurs clients, et identifieront les facteurs clés du succès » conclut Frank J. Vella.