Les besoins technologiques à l'ère du Big Data

La science des données s'articule autour d'un processus en quatre étapes : compréhension de l'activité, collecte/traitement des données, modélisation et déploiement. Ces dernières années, chacune de ces étapes a connu des changements fondamentaux, la collecte de données étant la plus notable en raison du boom du big data.

En ce qui concerne les étapes de modélisation et de déploiement, la pratique la plus courante jusqu'à aujourd'hui consiste à effectuer l'analyse des données localement sur l'ordinateur du chercheur. Le modèle obtenu est ensuite déployé et appliqué à des lots de nouvelles données. Ensuite, le résultat est généré - un rapport contenant des informations issues de l'analyse. En général, tous les 6 à 12 mois, le modèle est réestimé avec de nouvelles données, afin de le maintenir à jour.

Tout comme la collecte des données, les étapes ultérieures de modélisation et de déploiement sont également entrées dans une nouvelle ère - une ère qui ouvre de formidables opportunités pour une prise de décision agile. L'évolution fondamentale vers de nouvelles méthodes d'analyse et de communication des données est possible grâce à l'informatique en nuage (cloud computing) et aux tableaux de bord en ligne. Le "nuage" fait référence à un pool partagé de ressources informatiques qui existent dans un lieu physique appelé "centre de données" et qui sont réparties dans le monde entier. Les utilisateurs de l'informatique en nuage peuvent exécuter des modèles en temps réel et les mettre à jour instantanément lorsque de nouveaux lots de données arrivent. À l'heure actuelle, les trois principaux acteurs de l'informatique en nuage sont : Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform.

En outre, la connexion directe entre le nuage et les tableaux de bord en ligne permet d'actualiser automatiquement les rapports à la minute près. Dans le rapport GreenBook Research and Trends (GRIT) 2021, les tableaux de bord en ligne deviennent un élément essentiel et une priorité absolue pour les fournisseurs, car les acheteurs continuent d'exiger la rapidité, l'accès en temps réel aux données et aux informations, ainsi que des visualisations interactives. Nombre de nos clients, qui sont des innovateurs dans l'industrie de l'information, optent de plus en plus pour des tableaux de bord interactifs plutôt que pour des méthodes de reporting statiques traditionnelles.

L'avenir a commencé hier

Les organisations qui tirent parti de l'informatique en nuage, des rapports en temps réel et de l'advanced analytics prédictive advanced analytics sont manifestement plus avancées dans leur parcours "big data". Ces entreprises disposent généralement d'équipes chargées de l'analyse ou de la science des données, dotées de compétences analytiques élevées. Il existe une transparence et une harmonisation entre les ensembles de données (et les départements). Elles ne s'appuient plus sur des ensembles de données uniques, mais utilisent des techniques d'analyse de fusion ou d'intégration des données pour établir des prévisions plus précises et plus fiables.

En fait, toutes les entreprises ont évolué ou souhaitent évoluer vers cet environnement et s'éloigner de l'environnement cloisonné. La raison en est que cet environnement permet aux entreprises de reconnaître rapidement les tendances du marché, d'en prévoir les conséquences et d'adapter leurs stratégies en conséquence. C'est la prise de décision agile en action.

Nous sommes aux premières loges pour voir comment certains de nos clients tirent parti de la technologie et de l'analyse de la fusion des données pour saisir les opportunités et accélérer la croissance. Par analogie, si nous étions dans une course automobile, la voiture équipée d'un moteur d'informatique dématérialisée atteindrait facilement une vitesse de 200 km/h, tandis que les autres auraient du mal à atteindre la moitié de cette vitesse. Dans un monde où l'on perd à roupiller, ceux qui ne parviennent pas à suivre le rythme verront certainement leur moteur brûler.

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