Les 10  majeures de la Business Intelligence pour 2019

L'émergence de l'Analytics post-moderne

À l’ère du numérique, l’information est devenue synonyme de pouvoir et requiert une Analytics post-moderne, c'est-à-dire conçue pour mettre les données, les analyses et les informations à la portée de tous. En 2019, les avancées technologiques permettront l'émergence de cette Analytics post-moderne et son adoption à tous les niveaux de l'entreprise. Voici les 10 atouts d'une plateforme d'Analytics post-moderne :

1

Les approches multicloud, cloud hybride et edge computing formeront un ensemble cohérent.

Les leaders de l’informatique migrent de plus en plus les données vers des services cloud centralisés, mais une centralisation avec un seul fournisseur peut mener à une dépendance envers ce fournisseur, avec les risques que cela entraîne. Une plateforme post-moderne permet aux entreprises de calibrer les données de manière centrale et de les distribuer vers de multiples clouds, tout en adoptant une approche hybride, en y incluant du edge computing.

2

Les charges de travail seront distribuées – pas uniquement les données.

L’une des plus grandes tendances encore méconnue réside dans Kubernetes, une innovation logicielle capable d’orchestrer et de répartir des microservices et des charges de travail conteneurisées. Kubernetes offre une manière d’accéder aux données, de les traiter localement et en périphérie du réseau, et d’aller au-delà des limites des plateformes de BI modernes – les équipes de développement logiciel l’adoptent rapidement.

3

Les données centralisées seront remplacées par une vue unifiée de toutes les données.

En 2019, l’accent sera mis sur le regroupement de toutes les données en un seul endroit pour obtenir une vue unifiée de celles-ci. L’émergence de catalogues de données va transformer le paysage de la BI. Ces catalogues sont accessibles depuis un hub proposant une vue unique de toutes les données fédérées et permettent de créer une expérience comparable à celle d’une marketplace de la donnée.

4

L’Analytics embarquée va remodeler les processus.

Dans les cinq prochaines années, les applications « intelligentes » seront omniprésentes. Progressivement, nous verrons également l’analyse réinventer les processus eux-mêmes. De nouvelles technologies, telles que l’automatisation des processus robotiques, l’automatisation des processus intelligents et le process mining, observeront les empreintes numériques et automatiseront ou réorganiseront les processus de manière optimale.

5

L’innovation externe sera deux fois plus importante que l’innovation interne.

Quelle que soit l’entreprise, le nombre de personnes pouvant innover autour d’une technologie est limité. Avec un écosystème robuste et ouvert, cette barrière à l’innovation est supprimée. En 2019, le marché conclura que les extensions et les API ouvertes sont une nécessité, car l’innovation au sein des plateformes ouvertes dotées d’écosystèmes sera deux fois plus importante que l’innovation interne.

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6

Performance et évolutivité redeviendront essentielles.

De nombreuses solutions de BI en libre-service atteignent leurs limites face à des volumes de données, de charges de travail et d’utilisateurs plus importants. Nous avons récemment observé des avancées via l’indexation, la mise en mémoire cache et la préparation préalable de très volumineux jeux de données distribuées. À mesure que les entreprises de toutes tailles adopteront les data centers hyperscale, les performances deviendront un critère de sélection essentiel.

7

L'IA ne rendra pas l'analyse moins humaine, bien au contraire.

Dans le domaine de la BI, l’IA peut aider à éliminer les goulets d’étranglement dans la chaîne de valeur des informations, permettant aux utilisateurs de consacrer plus de temps à ce qu’ils font le mieux, à savoir l’examen des problèmes complexes en fonction du contexte et la possibilité d’établir des liens non évidents via leur intuition et leur empathie. Dans les cinq années à venir, l’IA conçue autour des êtres humains aura un impact plus important que l’IA ne prenant pas en compte le facteur humain.

8

Les technologies de visualisation, de conversation et de présentation fusionneront.

Les trois dernières années ont vu naître le storytelling des données réalisé par la machine, permettant des narrations via la génération en langage naturel (NLG). L’ajout du traitement automatique du langage naturel (NLQ) et des requêtes formulées en langage naturel (NLP), souvent nommés « analyse conversationnelle », rendra cette approche bien plus interactive et facilitera son acceptation. Avec le temps, le storytelling des données, l’analyse conversationnelle et les technologies de présentation fusionneront.

9

La Data Literacy deviendra un indicateur clé.

De nouvelles méthodes de mesure et d’indexation de la Data Literacy émergent et permettront aux entreprises de développer les compétences du personnel de manière plus ciblée et contextualisée. Plus intéressant encore, il existe à présent des outils permettant de déterminer le score de Data Literacy d’une entreprise. La Data Literacy devenant un indicateur clé, les CDO et autres dirigeants peuvent également aiguiller les performances en mode top-down, à des fins de stratégie et de différenciation.

10

Les plateformes se transformeront en systèmes.

Un système de BI post-moderne contiendra de nombreuses personnes aux rôles, compétences et intentions distincts. Les services numériques, les robots, les agents intelligents, les extensions et les algorithmes participent également. Un système ouvert d’autoapprentissage déterminera la BI post-moderne du futur qui permettra à la fois la démocratie des données et l’automatisation de l’analyse.

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