En ce début d’année, les prédictions concernant les principales tendances relatives aux données ne manquent pas. Depuis la fin 2022, divers experts et gourous du web s’en donnent même à cœur joie. Et cela donne un nombre incalculable d’articles permettant d’entrevoir de près ou de loin ce que 2023 nous réserve sur le plan du Big Data et de l’analytique des données.
S’étant plongés avec curiosité dans ces écrits du futur (voyez nos sources en fin d’article), nous vous proposons de découvrir quelques-unes des évolutions majeures envisagées par les experts des données. Bien sûr, nul ne sait vraiment ce que l’avenir nous réserve, mais il est tout de même possible et intéressant d’explorer ses premiers signes avant-coureurs. Allons-y donc pour un Top 5 des principales tendances sur les données pour 2023.
La gouvernance des données nouvelle génération
Pour commencer, avec les réglementations en place pour protéger les données personnelles (RGPD, HIPAA, PIPEDA, Loi 25…), nul ne peut ignorer l’importance de la gouvernance des données et de la protection de la confidentialité. Mais ce que 2023 nous réserve va bien au-delà de la mise en conformité vis-à-vis des lois, règlements et diverses politiques qui s’appliquent aux personnes et aux organisations.
Face au nombre croissant de données que nous sommes amenés à gérer, l’automatisation du processus de gouvernance s’impose désormais. De plus, la migration des données vers les solutions infonuagiques fait en sorte que des stratégies plus sophistiquées doivent être mises en place pour s’assurer de la qualité des données, du maintien de la sécurité et de la journalisation des accès et des utilisations.
C’est pour cela que les experts en données mettent de l’avant le rôle central des solutions automatisées de Master Data Management pour 2023. Ces plateformes permettent l’intégration des différentes sources de données et leur mise en qualité afin d’assurer une exploitation en temps opportun selon un cadre de gouvernance personnalisé.
Ces plateformes avancées intégrant des catalogues de données, des solutions analytiques et de gestion impulsées par l’IA permettront aux organisations de réduire les coûts encourus par la connexion, le nettoyage, l’analyse et la visualisation des données.
Des entreprises de données synthétiques
Malgré l’abondance des technologies et des stratégies déployées pour protéger les données, en 2023, les préoccupations vis-à-vis de la cybersécurité seront toujours aussi prégnantes. Les cyberattaques quotidiennes en sont d’ailleurs un signe avant-coureur. Dès lors, le besoin en données non sensibles pour conduire des analyses et développer de nouveaux produits et services augmentera considérablement dans les prochains mois et années. Et c’est là qu’entrent en jeu les données synthétiques.
Selon la définition d’Accenture, « les données synthétiques sont des données générées artificiellement par un algorithme d’IA qui a été entraîné à partir d’un ensemble de données réelles ». Les données synthétiques présentent une capacité prédictive semblable à celle d’un jeu de données personnelles mais n’ont pas l’inconvénient de présenter les mêmes risques pour la confidentialité et la vie privée (même si des risques existent bien sûr…).
Les experts prévoient qu’en 2023, les grandes entreprises de l’analytique des données et de nouveaux joueurs du numérique s’engageront tête la première sur le marché des données synthétiques. Ces compagnies viendront développer de nouveaux modèles pour générer différents types et volumes de données synthétiques en fonction des besoins des organisations, notamment pour l’entraînement et le calibrage de modèles d’apprentissage automatique.
L'analytique augmentée par l'IA et les Data Fabric
L’analyse traditionnelle consiste à produire des informations à partir de données brutes, généralement sous la forme de requêtes prédéfinies et de rapports produits en fonction des besoins des utilisateurs. Une tendance récente en matière d’analyse de données consiste à exploiter la puissance de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel (NLP) pour générer automatiquement des rapports d’analyse et des tableaux de visualisation répondant aux attentes spécifiques des utilisateurs.
Dans le passé, ce type de tâches aurait obliger des ingénieurs et des scientifiques de données à passer des semaines voire des mois à produire des informations valides à partir des données pour faciliter la prise de décision stratégique. L’analyse augmentée permet désormais aux utilisateurs non experts d’obtenir des informations instantanées pour des requêtes ad hoc (telles que « Combien de patients doivent être transférés aujourd’hui ? ») à partir d’un lac ou d’un entrepôt de données, sans avoir à concevoir des pipelines pour interroger et analyser les données.
En 2023, attendez-vous à ce que l’analytique augmentée par l’automatisation touche l’ensemble du processus de mise en qualité et d’analyse des données. La raison principale ? Le gain de temps et de ressources. Gartner a en effet estimé que pour 10 000 utilisateurs, il y avait seulement 5 ingénieurs de données en 2022 ! Le must en 2023 sera donc de se bâtir une Fabrique de données (Data Fabric).
Selon la définition d’IBM, une data fabric est « une architecture qui facilite l’intégration de bout en bout de divers pipelines de données et environnements infonuagiques grâce à l’utilisation de systèmes intelligents et automatisés ». La data fabric promet aux utilisateurs de pouvoir trouver, intégrer et partager des données tout en permettant aux ingénieurs et scientifiques de données de devenir plus productifs grâce à l’accès et à l’intégration automatisés des sources de données.
Les données en tant que service et l'infonuagique
Les données en tant que service, ou Data-as-a-Service (DaaS) en anglais, constituent une solution logicielle basée sur l’infonuagique qui permet de stocker, analyser et gérer des données pour fournir aux utilisateurs des applications clés-en-main et accessibles sur Internet. Ceci signifie qu’une organisation qui achète un service DaaS peut accéder aux sources de données qui ont été collectées et conservées par des tiers via des services cloud, et ce en payant pour chaque utilisation ou via un abonnement. Le recours au DaaS évite ainsi à une organisation de créer son propre système de collecte et de stockage de données et d’économiser sur les coûts de main d’œuvre en ingénierie et sciences des données.
Depuis le déclenchement de la pandémie de COVID-19, l’industrie du DaaS a crû considérablement dans le monde, notamment dans le secteur de la santé. En 2023, les experts estiment d’ailleurs que la valeur du marché du DaaS atteindra 10,7 milliards de dollars !
On s’attend à ce que l’utilisation du DaaS conduise à des gains de productivité au sein des organisations en simplifiant les tâches d’analyse et de partage de données entre services et au sein même d’une industrie. Qui plus est, les organisations qui ont recours au DaaS pourront profiter non seulement de données brutes mais aussi d’outils d’analyse de données. Les informations accessibles via DaaS pourront être utilisées pour venir s’ajouter aux données dont les organisations sont déjà fiduciaires afin d’apporter des analyses plus riches et plus complètes.
La démocratisation des données et le data mesh
Finalement, un changement majeur pour 2023 s’opère du côté de la démocratisation des données. Si elle ne représente pas une tendance nouvelle, la démocratisation des données entame toutefois une accélération notable, portée par des avancées technologiques et un virage stratégique dans les organisations. Les entreprises prennent de plus en plus conscience de l’importance d’ouvrir leurs données et de donner libre accès à leurs outils et leurs innovations. Il suffit de voir comment chacun de nous peut aujourd’hui tester des solutions aussi avancées que Dall-E pour créer des œuvres d’arts artificielles et Chat-GPT pour converser avec un robot particulièrement intelligent.
En 2023, le mouvement de démocratisation des données ne fera que s’accélérer. Chaque organisation devra réaliser que si elle veut obtenir les informations qu’elle recherche, elle devra rendre ses outils de gestion et d’analyse de données accessibles à un plus grand nombre d’utilisateurs.
Aussi, les experts recommandent que les organisations s’éloignent des modèles centralisés de gestion des données (comme les lacs et les entrepôts) pour se tourner vers une approche distribuée du maillage de données ou data mesh en anglais. Ce terme, inventé en 2019 par Zhamak Dehghani, renvoie à une architecture décentralisée qui assigne la propriété des données à l’individu ou à l’équipe ayant le plus de connaissances en la matière. Le data mesh est considéré comme un outil clé au service de la démocratisation de l’accès aux données des organisations.
Les quatre principes du data mesh sont les suivants : 1. Décentraliser les responsabilités autour de la donnée ; 2. Penser la donnée non plus comme un actif mais comme un produit avec son expérience utilisateur et son cycle de vie ; 3. Mettre en place une plateforme en libre-service pour venir exploiter la donnée selon les besoins ; et 4. Organiser une gouvernance décentralisée de la gestion des données.
Ces principes sont porteurs pour penser une valorisation collaborative des données entre services et organisations au sein de notre écosystème. L’enjeu sera toutefois de les mettre en application !
Voici pour notre Top 5 des tendances relatives aux données en 2023. Bien sûr, cette liste n’est pas complète et vous pouvez l’enrichir par votre propres analyses et intuitions 🙂
Nos principales sources pour cette publication :
Key Data And Analytics Trends To Watch In 2023, by Forbes.com
The Top 5 Data Science And Analytics Trends In 2023, par Bernard Marr
Data Management Trends in 2023, sur dataversity.net
9 Trends in Master Data Management, sur winpure.com
Top 10 Future Data Analytics Trends in 2023, sur datasciencecentral.com
Data Democratization Tops List of Data-Centric Trends for 2023, sur tdwi.org
7 Data Management Trends to Watch in 2023, sur ataccama.com
Trends in Data and Analytics for 2023, sur cyberclick.net
Everything We Learned at the Gartner Data & Analytics Conference, sur hightouch.com
