Selon le rapport 2023 State of Data and Analytics de Snaplogic et Corinium, 86 % des responsables des données signalent une augmentation de la demande d‘expertise en matière de données et d‘analyse.
90 % affirment que l‘IA constituera le plus grand changement dans leur stratégie de données au cours des trois à cinq prochaines années.
Tout au long de ma carrière, j‘ai passé beaucoup de temps à travailler avec les big data et à utiliser leur potentiel pour obtenir des informations commerciales cruciales. J‘ai assisté à de nombreux changements majeurs dans le secteur au fil des ans, et nous nous trouvons aujourd‘hui à un autre tournant.
L‘IA générative (GenAI) offre de nombreuses opportunités aux organisations en matière de gestion des données, mais il existe des barrières à l‘entrée car certaines industries sont lentes à se moderniser.
Je pense que ces frictions entraîneront quelques changements dans le paysage des données en 2024. Voici mes observations.
Les responsables des données savent que leur rôle devient plus important
La GenAI peut traiter de grands ensembles de données, y compris des données non structurées, et en tirer des enseignements.
Pour utiliser correctement la GenAI, les organisations doivent mettre en place les bons systèmes.
Selon PwC, 44 % des chefs d‘entreprise ont déclaré que leur société prévoyait de mettre en œuvre des efforts de modernisation des données en 2024 pour mieux tirer parti de la GenAI
On comptera sur les leaders en matière de données pour moderniser les stratégies de données et créer des systèmes qui unifient et extraient les données de la manière la plus simple et la plus efficace. Pour faire face à ces demandes accrues, nous pourrions voir en 2024 des équipes de données plus importantes disposant de plus de ressources.
La maturité technologique reste un problème
La modernisation des stratégies de données implique la numérisation des données, leur transfert sur le site cloud, la garantie de la conformité et la gestion des risques.
Cela semble simple, mais c‘est l‘un des plus grands défis auxquels sont confrontés les responsables des données, car la modernisation d‘une stratégie de données exige un certain niveau de maturité technologique.
Au cours d‘une seule journée de travail, je rencontre des entreprises qui ont atteint une grande maturité numérique et d‘autres qui ont encore des dizaines d‘années de retard.
Ceux qui tardent à se lancer disposent généralement des bons talents, mais se heurtent à l‘inertie des systèmes existants, aux silos opérationnels et aux obstacles réglementaires (pour n‘en citer que quelques-uns).
Les organisations modernes sont également confrontées à des défis, principalement au niveau de la mise en œuvre.
Par exemple, les organisations investissent dans des entrepôts de données et des lacs de données afin de tenir la promesse d‘une analyse agile et d‘une connaissance de l‘entreprise exploitable.
Mais 83% des décideurs informatiques ne sont pas entièrement satisfaits des performances et des résultats de leurs solutions de gestion et d‘entreposage des données.
En raison de ces défis, je vois plus de leaders en matière de données qui cherchent des moyens de surmonter les défis liés à la maturité technologique et à la mise en œuvre en 2024.
Les organisations dont la stratégie en matière de données n‘est pas cohérente apparaîtront plus clairement.
Alors que les organisations s‘empressent de moderniser leurs systèmes de données, les laissés-pour-compte deviendront évidents.
Prenons l‘exemple du secteur de la vente au détail. Il y aura des entreprises comme Hush, qui intègrent les données pour conserver des données précises sur les niveaux de stock, personnaliser les ventes et obtenir des informations sur les améliorations à apporter.
D‘autres encore sèmeront la confusion dans l‘esprit des clients en leur proposant des expériences d‘achat décousues.
En ligne, les clients peuvent recevoir des recommandations personnalisées et des promotions exclusives. En magasin, il se peut qu‘il n‘y ait aucune trace de leurs achats antérieurs, de leurs données de paiement ou de leurs préférences. Résultat ? Des ventes manquées.
Au fur et à mesure que les organisations s‘adapteront aux innovations dans le monde des données, nous commencerons à voir plus clairement qui a réussi et qui a encore du travail à faire.
La GenAI va favoriser la montée en compétences et les décisions d‘achat intelligentes pour les équipes techniques.
Les réseaux neuronaux et les modèles analytiques prédictifs ne sont pas tout à fait nouveaux pour les scientifiques des données, mais les discussions autour des grands modèles de langage et de la GenAI ont explosé au cours de l‘année écoulée.
La GenAI peut aider les organisations à scanner, lire, traduire et analyser de grandes quantités de données. Elle peut également intégrer des données entre les plateformes avec peu d‘efforts, ce qui peut permettre d‘obtenir des informations encore plus puissantes.
Les professionnels commenceront à se concentrer sur l‘amélioration de leurs compétences afin de comprendre et d‘utiliser efficacement la GenAI et d‘autres outils d‘IA.
Pour les responsables informatiques, le défi consiste à trouver les bons talents et à choisir où se concentrer.
Face à tant de priorités concurrentes, les dirigeants devront décider de leurs priorités et choisir les bons produits pour les aider à atteindre leurs objectifs.
Les fournisseurs de logiciels indépendants (ISV) tels que Snowflake et Amazon Web Services (AWS) sont de plus en plus intéressants pour les responsables informatiques.
Les éditeurs de logiciels indépendants et les plateformes informatiques cloud proposeront de plus en plus de solutions GenAI pour faciliter la gestion des données et la rendre plus efficace. Les décideurs font leurs choix d‘achat en gardant à l‘esprit les options et les feuilles de route de la GenAI.
Dans le climat économique actuel, je constate que les choix se résument également à la rentabilité et au retour sur investissement.
L‘intégration des données sera facile avec la GenAI
Il me faudrait une série de rapports pour examiner toutes les opportunités que GenAI offre aux experts en données. Au lieu de cela, je me concentrerai sur l‘intégration des données en tant qu‘exemple des opportunités que GenAI offre aux équipes chargées des données.
GenAI a le pouvoir de simplifier l‘intégration des données entre les ISV et les plates-formes cloud pour créer une puissante vision holistique de l‘activité. L‘intégration des données de cette manière peut radicalement changer les capacités d‘analyse d‘une organisation.
Avec quelques invites, l‘IA générative peut.. :
- Automatiser l‘intégration des données, notamment en automatisant le mappage, la transformation et la mise en correspondance des données, ce qui réduit la nécessité d‘une intervention manuelle.
- Créer une intégration de données en temps réel permettant d‘intégrer et d‘analyser les données en temps réel, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions en temps opportun et de réagir rapidement aux changements dans leur environnement.
- Intégrer les plateformes basées sur le site clouden connectant les données hébergées sur différentes plateformes afin d‘offrir des informations plus approfondies.
- Permettre l‘intégration de données en libre-service en donnant aux utilisateurs non techniques la possibilité d‘intégrer, d‘analyser et de tirer des enseignements des données sans avoir besoin d‘une expertise technique approfondie.
- Permettre une intégration de données sans serveur afin que les organisations puissent exécuter des fonctions d‘intégration de données sans gérer l‘infrastructure sous-jacente.
SnapGPT est un exemple de GenAI plateforme qui intègre les plateformes basées sur cloud et offre une intégration de données en libre-service. Par exemple, après une demande, SnapGPT peut automatiquement extraire les données de Salesforce et les transférer dans Snowflake. Ou créer un flux de données entre Salesforce et Netsuite. Tout cela sans avoir besoin de codage ni de longs délais de mise en œuvre.
La GenAI aidera les professionnels des données à faire leur travail et les travailleurs non techniques à traiter les données sans avoir besoin d‘une expertise de haut niveau.
En permettant à un plus grand nombre d‘employés de devenir des développeurs citoyens, les organisations leur donnent le pouvoir d‘exploiter les données à leurs propres fins. Imaginez ce que votre équipe de marketing, de vente et de relations avec la clientèle pourrait faire avec de meilleures données ?
ITV est un excellent exemple de ce qui peut se produire lorsque les données sont accessibles à un plus grand nombre de personnes.
Le célèbre réseau de diffusion britannique a permis à plus de 90 vendeurs de disposer de données en temps réel, ce qui a accéléré la gestion, amélioré le service à la clientèle et stimulé les performances globales de l‘équipe.
Participez à nos ateliers techniques
Si les développeurs citoyens n‘auront peut-être pas besoin d‘acquérir de nouvelles compétences techniques, les experts en données en feront, comme nous l‘avons mentionné, une priorité en 2024. Il est plus important que jamais d‘apprendre à connaître les meilleurs outils (IA et autres) pour traiter les données, les extraire et en tirer une valeur maximale.
C‘est pourquoi nous organisons des ateliers techniques dans toute la région APAC sur les conversions de données optimisées par l‘IA. Destiné aux professionnels de la technologie ayant une bonne connaissance des techniques d‘ingestion, de traitement, de stockage et de visualisation des données, cet atelier est idéal pour ceux qui espèrent tirer le maximum de valeur de leurs données, ainsi que pour ceux qui sont simplement curieux de connaître les meilleurs outils pour y parvenir.
Des experts techniques expliqueront les principales fonctionnalités et les cas d‘utilisation, présenteront des démonstrations et seront disponibles pour répondre à vos questions en tête-à-tête.
Si vous êtes intéressé par une session de perfectionnement courte mais efficace, j‘espère que vous vous joindrez à nous !
