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Les tendances du big data en 2024: Naviguer dans l'avenir de la technologie des données

Big Data

Tendances

L'industrie du big data connaît une croissance considérable: le volume de données générées quotidiennement est stupéfiant.

Selon Statista, selon le rapport de la Commission européenne, environ 328,77 millions de téraoctets, soit 0,33 zettaoctets, de données sont créés chaque jour. Cela représente environ 2,31 zettaoctets par semaine et 120 zettaoctets par an, ce qui illustre l'immensité de la production de données.

Le volume de données englobe les informations nouvellement générées, capturées, copiées ou consommées, indiquant que 90% des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années seulement. La répartition de la création de données sur différentes périodes met encore plus en évidence l'ampleur de cette croissance.

En naviguant dans le paysage axé sur les données, les tendances en matière de big data soulignent l'importance de répondre à des préoccupations pratiques telles que le renforcement de la sécurité des données, la protection de la vie privée et la gestion efficace de diverses sources de données.

Dans cet article, nous examinerons plus en détail ces tendances en matière d'analyse des données (big data) et les développements, en examinant comment ils influencent l'avenir du big data et les implications pour les entreprises et les professionnels dans ce domaine.

Croissance historique, faits généraux et projections futures du marché des big data

Le marché du big data a connu une croissance rapide et continuera à progresser en 2024. Notamment, le marché mondial de l'analyse des big data est prévu le chiffre d'affaires de l'UE devrait atteindre 84 milliards de dollars américains en 2024 et 103 milliards de dollars américains en 2027, ce qui indique une expansion substantielle dans tous les secteurs d'activité.

Cette augmentation est en partie due aux innovations en matière de visualisation des données et d'analyses basées sur l'IA, qui deviennent accessibles à un plus grand nombre d'utilisateurs professionnels. En outre, la diversité et le volume des données, en particulier celles provenant de sources autres que les bases de données, comme les appareils IoT, catalysent le besoin de solutions de gestion des big data plus robustes et l'abandon des entrepôts de données traditionnels.

En termes d'image globale, l'arène du big data connaît un changement avec des technologies telles que l'edge computing qui gagnent en importance en raison de leur capacité à traiter les données au plus près de leur source. Cette évolution est essentielle pour traiter les grandes quantités de données générées par les activités numériques contemporaines et les appareils IoT.

"En 2024, le paysage des données s'apparente à un univers en constante expansion. Pour les entreprises, il s'agit moins d'accumuler ces données que de les parcourir astucieusement pour trouver des modèles utiles. Les années à venir devraient révolutionner notre approche du big data, en mettant l'accent sur des analyses sophistiquées qui permettent de faire la part des choses. C'est une période passionnante, les données n'étant plus seulement un sous-produit des activités commerciales, mais un moteur essentiel de l'orientation stratégique."

Philip Tihonovich

Chef du service Big Data chez Innowise

Tendances en matière d'analyse des big data

En examinant tendances en matière de big data en 2024, il est essentiel de reconnaître l'évolution de l'environnement commercial. les entreprises exploitent de plus en plus le big data pour prendre des décisions stratégiques, mais elles n'ont encore qu'un accès limité à l'information utiliser 57% des données qu'ils collectent. Les 43% de données restantes, qui ne sont pas exploitées, représentent une énorme opportunité pour les entreprises. Ces données inutilisées pourraient contenir des informations étonnamment utiles qui pourraient favoriser l'innovation, ce qui souligne la nécessité d'améliorer les techniques de gestion et d'analyse des données, d'obtenir des informations plus précises et en temps réel et de mettre en place des stratégies fondées sur les données. Dans l'ensemble, des évolutions telles que l'analyse basée sur l'IA, l'intégration de l'informatique en nuage et l'importance croissante de la confidentialité des données façonnent la manière dont les entreprises abordent le big data.

Approfondissons chacun d'entre eux. tendances en matière de big data pour comprendre leur impact en 2024.

Tendance #1 Données pilotées par l'IA en temps réel

L'IA et la ML révolutionnent le traitement des big data. Les solutions d'IA peuvent automatiser jusqu'à 70% de tous les travaux de traitement des données et 64% des travaux de collecte des données, jouant un rôle clé dans l'identification des modèles et la création d'algorithmes de prise de décision.

Par exemple, des outils comme TensorFlow et IBM Watson sont largement utilisés pour analyser de grands ensembles de données, en identifiant des modèles qu'il serait impossible pour les humains de discerner rapidement. Ces outils jouent également un rôle essentiel dans l'analyse prédictive, en aidant les entreprises à prévoir les tendances, les comportements des clients et les évolutions du marché. Des entreprises comme Netflix et Amazon utiliser des informations fondées sur l'IA pour personnaliser les recommandations faites aux utilisateurs, ce qui illustre bien la nécessité d'une approche globale de la gestion des ressources humaines. la tendance l'application pratique des cette tendance.

Tendance #2 Rapport ESG et consolidation des données

Les rapports ESG (environnementaux, sociaux et de gouvernance) deviennent une tendance importante dans le domaine des big data, en particulier en Europe, où les cadres réglementaires évoluent rapidement. L'un des aspects clés de cette évolution consiste à se concentrer sur la légitimité des affirmations ESG et à atténuer les pratiques d'écoblanchiment.

À partir de 2024, de nouvelles obligations d'information entreront en vigueur en vertu de diverses normes internationales, obligeant les entreprises à rendre compte d'un large éventail de paramètres ESG, notamment l'impact sur le climat, l'économie circulaire, la pollution, la perte de biodiversité et les défis sociaux tels que le traitement des travailleurs et les politiques de conduite des affaires. Cette évolution vers des rapports plus complets devrait modifier la manière dont les entreprises recueillent et publient les données ESG.

Les défis de l'information ESG, principalement dus à sa nature fragmentée et variée par rapport à l'information financière standardisée, sont relevés grâce à la technologie et aux méthodes axées sur les données. Les analystes de données ont de plus en plus recours à l'IA et à l'apprentissage automatique pour examiner les données ESG, fournissant ainsi aux investisseurs des informations plus détaillées.

Tendance #3 Intégration et centralisation des données

L'une des principales tendances du big data en 2024 est la consolidation des données provenant de plusieurs systèmes dans une solution de stockage unifiée. Ce mouvement est largement motivé par la nécessité d'une gestion et d'une analyse efficaces des données, en particulier pour les rapports financiers et de production. Les organisations passent de l'utilisation d'outils multiples et disjoints à une approche centralisée, où les données sont agrégées dans un référentiel unique comme un entrepôt de données ou un lac de données. Cette centralisation améliore la qualité et la disponibilité des données, ce qui permet une prise de décision plus efficace fondée sur les données et l'utilisation de l'IA analytique avancée. Des outils tels que SAP S/4HANA sont souvent utilisés dans le cadre de ces efforts, reflétant une tendance plus large vers un traitement rationalisé et intégré des données au sein des entreprises.

Tendance #4 Informatique quantique et big data

L'informatique quantique représente un changement par rapport à l'informatique traditionnelle, en s'appuyant sur les principes de la mécanique quantique. Elle fonctionne avec des qubits qui, contrairement aux bits classiques qui sont soit 0 soit 1, peuvent exister dans plusieurs états simultanément.

Dans le contexte du big data, l'informatique quantique a le potentiel d'accélérer considérablement le traitement des données, de s'attaquer à des algorithmes complexes et de résoudre des problèmes d'optimisation à grande échelle qui sont actuellement hors de portée de l'informatique classique. Dans des domaines tels que la découverte de médicaments, l'optimisation du trafic et la modélisation du climat, l'informatique quantique peut analyser et traiter plus efficacement de grands ensembles de données.

L'un des principaux avantages de l'informatique quantique dans le domaine du Big Data est sa capacité à effectuer des calculs très complexes à des vitesses sans précédent. Cette capacité est particulièrement bénéfique pour l'apprentissage automatique et l'IA, où elle peut améliorer considérablement la vitesse et la précision de l'analyse des données. En 2024, nous verrons probablement davantage d'investissements et de recherches dans l'informatique quantique, car elle devient plus accessible et s'intègre aux technologies du Big Data.

Tendance #5 Démocratiser l'accès aux données

La démocratisation des données, une tendance clé du big data, étend l'accès à l'analyse des données au-delà des départements informatiques spécialisés pour inclure le personnel non technique au sein des entreprises. Cette évolution est largement favorisée par les plateformes de données en tant que service (DaaS), qui simplifient les tâches complexes d'analyse des données grâce à des interfaces intuitives et conviviales. Ces plateformes démocratisent l'accès aux données et permettent aux employés des différents services de participer à la prise de décision.

L'accès plus large aux données au sein des organisations favorise une culture des données plus inclusive, où des perspectives diverses contribuent à une analyse et une compréhension plus riches des données. Ainsi, 90% des chefs d'entreprise considérer la démocratisation des données est une priorité, ce qui démontre son importance croissante dans la stratégie de l'entreprise.

Tendance #6 Gouvernance et sécurité des données

En 2024, la gouvernance et la sécurité des données dans le big data donnent de plus en plus la priorité à des contrôles renforcés et à des approches modernes. Selon l'étude Rapport d'Immuta sur l'état de la sécurité des données, en effet, environ 35% des professionnels des données donnent la priorité aux initiatives liées à la sécurité des données, telles que la mise en œuvre d'une gouvernance des données et de contrôles de sécurité plus robustes. Cette tendance répond à l'évolution rapide de l'IA et à son impact sur la sécurité des données, 56% des personnes interrogées citant l'exposition de données sensibles via des invites d'IA comme une préoccupation importante.

Suite à l'initiative globale de l tendances en matière de big data en ce qui concerne la gouvernance et la sécurité, l'année 2024 sera marquée par quelques avancées technologiques majeures:

Gouvernance automatisée des données
Gouvernance des données en temps réel
Solutions de gouvernance des données basées sur le Cloud
Modèles décentralisés de gouvernance des données
Confidentialité des données et conformité avec les nouvelles réglementations

Tendance #7 Considérations éthiques et impact sociétal

En 2024, cette tendance s'articule autour de la manière dont les données sont collectées, traitées et utilisées, en veillant à ce qu'elles soient conformes aux normes éthiques.

Les principaux aspects de cette tendance sont les suivants:

Confidentialité des données et consentement: L'utilisation éthique des données commence par la manière dont elles sont collectées. L'accent est mis de plus en plus sur l'obtention du consentement explicite des individus avant de collecter leurs données personnelles.
Biais et équité dans l'IA: les considérations éthiques impliquent de veiller à ce que les systèmes d'IA soient équitables et ne perpétuent pas les préjugés sociétaux existants, en particulier dans des domaines sensibles tels que l'embauche, l'application de la loi et l'approbation des prêts.
Transparence dans l'utilisation des données: Les organisations sont encouragées à être transparentes sur la manière dont elles utilisent les données. La transparence permet d'instaurer un climat de confiance avec les utilisateurs et les parties prenantes, en garantissant que les données ne sont pas utilisées d'une manière qui pourrait être considérée comme trompeuse.
Avantage pour la société: les entreprises sont censées utiliser les données d'une manière qui profite à la société, par exemple en améliorant les résultats en matière de santé publique, en renforçant les outils éducatifs ou en s'attaquant aux problèmes environnementaux.
L'innovation responsable: Il s'agit de trouver un équilibre entre la poursuite des avancées technologiques et la prise en compte des impacts négatifs potentiels sur la société.

Tendance #8 Solutions spécifiques à l'industrie

Cette tendance reflète l'abandon des solutions universelles au profit d'approches plus personnalisées qui prennent en compte les nuances spécifiques de chaque secteur.

Par exemple, dans le domaine des soins de santé, le big data est utilisé pour améliorer les soins aux patients grâce à la médecine personnalisée, à l'analyse prédictive des épidémies et à l'optimisation des opérations hospitalières. Selon l'étude Visiongain, la valeur de l'analyse des big data dans le domaine de la santé devrait atteindre $101,07 milliards d'euros d'ici à 2031.

Les services financiers, quant à eux, utilisent le big data pour la détection des fraudes, la gestion des risques et la personnalisation des services à la clientèle. Dans le commerce de détail, le big data aide à comprendre le comportement des consommateurs, à améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et à optimiser le placement des produits.

Les raisons de cette tendance sont multiples. Tout d'abord, l'augmentation du volume et de la variété des données s'accompagne d'une plus grande complexité dans l'extraction des informations. Les solutions spécifiques à l'industrie y remédient en adaptant la collecte et l'analyse des données au contexte particulier de chaque secteur. Ensuite, des considérations réglementaires spécifiques entrent en jeu. Enfin, l'évolution rapide de la technologie a permis de développer des outils d'analyse plus sophistiqués et adaptés au secteur.

Tendance #9 Intégration IoT et big data

Cette tendance consiste à exploiter les vastes quantités de données générées par les appareils IoT et à utiliser l'analyse des big data pour en extraire des informations précieuses. L'un des exemples notables d'intégration de l'IdO et du big data est celui de l'entreprise secteur agricole. Les dispositifs IoT sont utilisés dans l'agriculture pour surveiller divers facteurs tels que l'état des sols, les conditions météorologiques et la santé des cultures. Ces données sont ensuite analysées à l'aide d'outils de big data afin d'optimiser les pratiques agricoles, d'améliorer le rendement des cultures et de réduire les déchets. Par exemple, des entreprises comme John Deere intègrent l'IdO dans leur matériel agricole pour permettre une agriculture de précision. Ils utilisent des systèmes connectés par satellite pour collecter des données afin d'améliorer l'efficacité de l'utilisation des engrais et des pesticides.

Un autre exemple est celui du secteur des soins de santé, où les dispositifs IoT sont utilisés pour surveiller la santé des patients et collecter des données médicales. L'analyse des big data peut ensuite être appliquée à ces données pour améliorer les soins aux patients et détecter les maladies à un stade précoce.

L'intégration de l'IoT et du big data offre aux entreprises de divers secteurs des possibilités sans précédent d'optimiser leurs opérations, d'améliorer l'expérience client et de formuler des stratégies fondées sur des données en temps réel.

Tendance #10 Focus sur la visualisation des données

Avec l'augmentation du volume et de la complexité des données, la capacité de visualiser et d'interpréter ces données devient de plus en plus importante pour les organisations.

Les principaux aspects de cette tendance sont les suivants:

Des données complexes rendues compréhensibles: Les outils de visualisation des données convertissent des ensembles de données complexes en formats graphiques plus digestes.
Amélioration de la prise de décision: Les représentations visuelles des données peuvent aider à découvrir des modèles, des tendances et des corrélations cachés.
Tableaux de bord interactifs: Les outils modernes de visualisation des données offrent des tableaux de bord interactifs qui permettent aux utilisateurs d'approfondir des points de données spécifiques et d'explorer les données plus en détail.
Raconter des histoires avec des données: La visualisation est un outil puissant pour raconter des histoires, permettant aux entreprises de communiquer aux parties prenantes les informations tirées des données.

L'avenir du big data

Au-delà de 2024, l'avenir du big data est sur le point de remodeler profondément les industries et la vie quotidienne. Imaginez un monde où les informations basées sur les données sont profondément ancrées dans chaque décision, qu'elle soit banale ou complexe.

Ce scénario futur envisage un paradigme dans lequel des algorithmes sophistiqués, capables de traiter des ensembles de données vastes et complexes, guideront la prise de décision dans divers secteurs, des protocoles de soins de santé personnalisés aux stratégies globales de développement urbain. Parallèlement, la dimension éthique de la gestion des données passera au premier plan, obligeant à créer des cadres avancés qui garantissent le respect de la vie privée, la sécurité et l'utilisation éthique des données. Cette évolution promet une existence plus intelligente et interconnectée, équilibrant les avancées technologiques avec une gestion responsable des données.

Conclusion

Alors que nous terminons notre exploration de la tendances en matière de big data pour 2024, quelques points clés apparaissent comme essentiels à prendre en compte par les entreprises:

L'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le big data n'est pas seulement une tendance éphémère; elle devient un aspect indispensable de l'analyse des données.
La synergie entre l'informatique en nuage et le big data est en train de remodeler le stockage et le traitement des données.
L'accent mis sur la visualisation des données devient une nécessité pour interpréter des ensembles de données complexes.
Les entreprises doivent se préparer aux applications avancées du big data. La convergence de l'internet des objets et du big data devrait créer une nouvelle frontière pour l'analyse en temps réel.
Les considérations éthiques et la confidentialité des données seront de plus en plus au centre des préoccupations.
La tendance aux solutions de big data sur mesure devrait s'accélérer.

L'avenir du Big Data est prometteur et recèle un potentiel de transformation dans tous les secteurs, mais il nécessite également une approche réfléchie de la gestion, de l'analyse et de l'utilisation des données. Les entreprises qui peuvent s'adapter à ces tendances évolutives et les intégrer dans leurs stratégies seront bien placées pour prospérer dans un avenir axé sur les données.

FAQ

Comment l'IA influence-t-elle les tendances du big data en 2024?

L'IA transforme le big data en augmentant ses capacités d'analyse de données complexes et de modélisation prédictive. En 2024, les algorithmes d'IA automatiseront les tâches de traitement des données, ce qui permettra d'obtenir des informations plus rapides et plus précises. L'intégration de l'IA à l'analyse des big data est essentielle dans des domaines tels que la santé pour les diagnostics prédictifs et le commerce de détail pour l'analyse du comportement des clients. La progression des outils d'IA, tels que l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, permet d'extraire des informations plus nuancées à partir de vastes ensembles de données.

Quels sont les principaux défis en matière de sécurité et de confidentialité des big data?

Les principaux défis en matière de sécurité et de confidentialité des big data consistent à protéger les données contre les violations, à garantir la conformité avec les lois sur la protection de la vie privée en constante évolution et à gérer l'énorme volume de données en toute sécurité. À mesure que les sources de données se diversifient et que le volume de données augmente, le maintien de leur intégrité et de leur confidentialité devient plus complexe. En outre, le défi consistant à trouver un équilibre entre l'accessibilité des données et la protection de la vie privée est une préoccupation essentielle pour les organisations, en particulier dans le contexte du GDPR et d'autres réglementations en matière de protection de la vie privée.

Quel est l'impact de l'informatique de pointe sur le traitement des données?

L'informatique en périphérie a un impact significatif sur le traitement des données en permettant une analyse des données plus proche de la source de génération des données. Cela réduit la latence et l'utilisation de la bande passante, ce qui est important pour les applications de traitement des données en temps réel, comme les dispositifs IoT dans les villes intelligentes ou les systèmes de surveillance en temps réel dans l'industrie manufacturière. En traitant les données localement, l'edge computing permet une prise de décision plus rapide et réduit la charge des centres de données centraux.

Quel est le rôle de la visualisation des données dans l'analyse des big data?

La visualisation des données est essentielle dans l'analyse des big data car elle transforme des ensembles de données complexes en formats visuels compréhensibles. Elle permet de révéler les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes qui pourraient ne pas être apparentes dans les données brutes. Une visualisation efficace permet de rendre les données plus accessibles aux décideurs, ce qui facilite la prise de décisions plus éclairées. Des outils tels que Tableau et Power BI jouent un rôle prépondérant dans ce domaine, en offrant des capacités de visualisation avancées.

Quels sont les développements futurs prévus pour le big data au-delà de 2024?

Au-delà de 2024, les progrès de l'informatique quantique devraient révolutionner le traitement des big data en gérant des calculs complexes à des vitesses sans précédent. La croissance de l'IdO continuera à fournir de vastes quantités de données, nécessitant des solutions de big data plus avancées. En outre, l'accent sera davantage mis sur l'IA éthique et l'utilisation responsable des données, avec des développements dans les technologies d'amélioration de la confidentialité. La tendance à la personnalisation des expériences basées sur les données évoluera probablement encore, impactant des secteurs tels que le commerce électronique, les soins de santé et le divertissement.

Dmitry Nazarevich DIRECTEUR TECHNIQUE

Date: 30 janvier 2024

Table des matières

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