Les tendances de la gestion des données en 2021 reflètent l’évolution numérique continue que connaît le monde des affaires depuis plusieurs années. Les entreprises sont chargées de gérer plus de données que jamais auparavant. Les entreprises de tous les secteurs qui travaillent dans un cadre de gestion de données solide ont des avantages distincts par rapport à leurs concurrents.
Notre liste de cinq tendances majeures en matière de logiciels de gestion de données reflète un besoin croissant d’approches holistiques à grande échelle. Certaines tendances actuelles sont clairement liées aux changements dans les structures de travail des entreprises à la suite de la réponse à la pandémie de 2020, y compris un passage brusque aux configurations à distance.
La gestion des données aujourd’hui
La gestion des données est devenue une partie intégrante des entreprises de taille moyenne et des entreprises. Les données sont au cœur de chaque processus et doivent être régies selon de nombreuses exigences de conformité. Il n’est pas surprenant, par exemple, que les professionnels de la science des données soient devenus l’un des candidats les plus demandés sur le marché du travail, point final, et pas seulement parmi les postes axés sur la technologie. jen 2020, les États-Unis ont fait face à une pénurie de plus de 250 000 scientifiques et ingénieurs de données, selon QuantHub. Cette pénurie contribue aux progrès des logiciels de gestion de données qui tirent parti des tendances émergentes en matière d’intelligence artificielle (IA) et d’automatisation.
5 tendances dans les logiciels de gestion de données
1. Stratégies de données hybrides et multi-cloud
La pandémie était comme jeter de l’essence sur un feu déjà brûlant en ce qui concerne l’adoption par les entreprises de ressources de données basées sur le cloud. Du coup, des millions de travailleurs ont eu besoin d’accéder aux données de l’entreprise et de collaborer à distance, et les solutions basées sur le cloud étaient souvent les grands gagnants.
Les approches hybrides et multi-cloud, en particulier, ont été des moteurs clés des stratégies de gestion des données cloud.
Croissance dans le marché des services d’infrastructure cloud sur 2020 a été robuste, de nombreuses entreprises se connectant à plusieurs environnements cloud. UNE 93% des entreprises mettent en œuvre des stratégies multi-cloud et multi-fournisseurs, tandis que 87% se concentrent sur une approche de cloud hybride, où les ressources sur site et de cloud privé sont connectées à des référentiels de cloud public, selon Flexera “Rapport sur l’état du cloud » 2020.
Pourquoi multi-cloud ? En un mot, la diversification. Les entreprises réalisent de plus en plus les avantages financiers, sécuritaires et technologiques de la répartition des ressources de données dans différents environnements cloud. Par exemple, le stockage en cloud privé est indispensable lorsqu’il s’agit de protéger les actifs de données propriétaires, mais certaines données peuvent être stockées et accessibles en toute sécurité à partir de réseaux de cloud public plus abordables.
Les fabricants de logiciels proposent de plus en plus de solutions de plate-forme de gestion de données hybrides de bout en bout qui permettent aux entreprises d’obtenir une meilleure visibilité et un meilleur contrôle sur les données dispersées dans un emplacement centralisé. IBM a été un leader dans ce domaine. La société définit plateformes de gestion de données hybrides modernes comme ceux qui « assurent une accessibilité complète, quelle que soit la source ou le format, prennent en charge diverses options de déploiement, éliminent les restrictions, démocratisent l’accès aux données et exploitent la puissance de l’analyse intelligente avec l’apprentissage automatique intégré ».
2. IA et ML
Cette tendance de gestion des données s’inscrit dans la continuité d’une tendance qui se dessine depuis plusieurs années, principalement portée par les préoccupations liées au big data. Le volume sans précédent de données que les entreprises doivent gérer se heurte à une pénurie continue de personnel dans l’ensemble du secteur de la technologie et en particulier en ce qui concerne les rôles axés sur les données.
L’IA et l’apprentissage automatique (ML) introduisent une automatisation très précieuse dans les processus manuels sujets aux erreurs humaines. Les tâches fondamentales de gestion des données telles que l’identification et la classification des données peuvent être gérées plus efficacement et avec plus de précision par des technologies avancées dans l’espace AI/ML.
Les entreprises utilisent également des solutions d’IA et de ML pour prendre en charge des tâches de gestion de données plus avancées, notamment :
- Catalogage des données
- Gestion des métadonnées
- Cartographie des données
- Détection d’une anomalie
- Découverte automatique des métadonnées
- Surveillance du contrôle de la gouvernance des données
Les experts du secteur s’attendent à ce que l’IA/ML continuer à évoluer. Nous pouvons nous attendre à voir des solutions logicielles offrant des approches intelligentes basées sur l’apprentissage, notamment la recherche, la découverte et la planification des capacités.
3. Analyse de données augmentée
D’ici fin 2021, la gestion augmentée des données pourrait réduire les tâches manuelles de gestion des données de 45%, selon Gartner. Compte tenu de la croissance exponentielle des volumes de données et de la diminution du nombre de talent en science des données, l’importance de cette amélioration serait difficile à surestimer.
Lorsque les entreprises parviennent à attirer des professionnels de la science des données, elles souhaitent tirer le meilleur parti de leurs talents plutôt que de leur demander de travailler sur des tâches manuelles telles que le nettoyage des données. Les solutions de gestion des données augmentées ingèrent, stockent, organisent et maintiennent les données, souvent via l’IA et le ML. Des tâches manuelles intenses telles que la préparation et le nettoyage des données peuvent être effectuées avec des approches de données augmentées.
4. Blockchain et technologie de grand livre distribué
Les systèmes de grand livre distribués permettent aux entreprises de conserver des enregistrements de transactions, un suivi des actifs et des pistes d’audit plus sécurisés. Cette technologie, ainsi que la technologie blockchain, stocke les données sous une forme décentralisée qui ne peut pas être modifiée, améliorant l’authenticité et l’exactitude des enregistrements liés au traitement des données, y compris les données de transactions financières, l’activité de récupération de données sensibles, etc.
5. Approche Data Fabric
Data Fabric est un terme plus récent qui englobe l’idée que des données disparates sont tissées ensemble à partir de nombreuses origines. Les logiciels axés sur l’amélioration de la structure des données d’entreprise comprennent des plates-formes unifiées uniques qui gèrent les disparités de données dans les environnements sur site et cloud.
Declan Owens, expert en analyse numérique chez Piano, une plate-forme mondiale d’analyse et d’activation, a déclaré que bien qu’il soit apparemment à la portée de toute entreprise de collecter des données, il est toujours nécessaire que les données soient “structurées, qualitatives, sécurisées et facilement accessibles en interne pour générer des revenus et de la croissance”.
Un autre objectif important de la technologie Data Fabric est l’efficacité. Ces programmes peuvent accélérer et rationaliser les processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) via des architectures interconnectées pouvant se connecter à plusieurs sources de données. Des gains de temps significatifs peuvent être réalisés avec cette technologie, en particulier le temps nécessaire pour déplacer et copier manuellement les données entre les applications. Ce que l’on appelle « l’accès et le partage sans friction » est une tendance émergente qui ne manquera pas de gagner du terrain dans un proche avenir.
Assurez-vous de garder ces tendances actuelles à l’esprit lorsque vous recherchez une solution logicielle de gestion de données. Les programmes et les plates-formes deviendront rapidement obsolètes s’ils n’incluent pas des avancées telles que l’IA/ML moderne, la blockchain et des fonctionnalités holistiques et centralisées.
Les tendances de la gestion des données en 2021 reflètent l’évolution numérique continue que connaît le monde des affaires depuis plusieurs années. Les entreprises sont chargées de gérer plus de données que jamais auparavant. Les entreprises de tous les secteurs qui travaillent dans un cadre de gestion de données solide ont des avantages distincts par rapport à leurs concurrents.
Notre liste de cinq tendances majeures en matière de logiciels de gestion de données reflète un besoin croissant d’approches holistiques à grande échelle. Certaines tendances actuelles sont clairement liées aux changements dans les structures de travail des entreprises à la suite de la réponse à la pandémie de 2020, y compris un passage brusque aux configurations à distance.
La gestion des données aujourd’hui
La gestion des données est devenue une partie intégrante des entreprises de taille moyenne et des entreprises. Les données sont au cœur de chaque processus et doivent être régies selon de nombreuses exigences de conformité. Il n’est pas surprenant, par exemple, que les professionnels de la science des données soient devenus l’un des candidats les plus demandés sur le marché du travail, point final, et pas seulement parmi les postes axés sur la technologie. jen 2020, les États-Unis ont fait face à une pénurie de plus de 250 000 scientifiques et ingénieurs de données, selon QuantHub. Cette pénurie contribue aux progrès des logiciels de gestion de données qui tirent parti des tendances émergentes en matière d’intelligence artificielle (IA) et d’automatisation.
5 tendances dans les logiciels de gestion de données
1. Stratégies de données hybrides et multi-cloud
La pandémie était comme jeter de l’essence sur un feu déjà brûlant en ce qui concerne l’adoption par les entreprises de ressources de données basées sur le cloud. Du coup, des millions de travailleurs ont eu besoin d’accéder aux données de l’entreprise et de collaborer à distance, et les solutions basées sur le cloud étaient souvent les grands gagnants.
Les approches hybrides et multi-cloud, en particulier, ont été des moteurs clés des stratégies de gestion des données cloud.
Croissance dans le marché des services d’infrastructure cloud sur 2020 a été robuste, de nombreuses entreprises se connectant à plusieurs environnements cloud. UNE 93% des entreprises mettent en œuvre des stratégies multi-cloud et multi-fournisseurs, tandis que 87% se concentrent sur une approche de cloud hybride, où les ressources sur site et de cloud privé sont connectées à des référentiels de cloud public, selon Flexera “Rapport sur l’état du cloud » 2020.
Pourquoi multi-cloud ? En un mot, la diversification. Les entreprises réalisent de plus en plus les avantages financiers, sécuritaires et technologiques de la répartition des ressources de données dans différents environnements cloud. Par exemple, le stockage en cloud privé est indispensable lorsqu’il s’agit de protéger les actifs de données propriétaires, mais certaines données peuvent être stockées et accessibles en toute sécurité à partir de réseaux de cloud public plus abordables.
Les fabricants de logiciels proposent de plus en plus de solutions de plate-forme de gestion de données hybrides de bout en bout qui permettent aux entreprises d’obtenir une meilleure visibilité et un meilleur contrôle sur les données dispersées dans un emplacement centralisé. IBM a été un leader dans ce domaine. La société définit plateformes de gestion de données hybrides modernes comme ceux qui « assurent une accessibilité complète, quelle que soit la source ou le format, prennent en charge diverses options de déploiement, éliminent les restrictions, démocratisent l’accès aux données et exploitent la puissance de l’analyse intelligente avec l’apprentissage automatique intégré ».
2. IA et ML
Cette tendance de gestion des données s’inscrit dans la continuité d’une tendance qui se dessine depuis plusieurs années, principalement portée par les préoccupations liées au big data. Le volume sans précédent de données que les entreprises doivent gérer se heurte à une pénurie continue de personnel dans l’ensemble du secteur de la technologie et en particulier en ce qui concerne les rôles axés sur les données.
L’IA et l’apprentissage automatique (ML) introduisent une automatisation très précieuse dans les processus manuels sujets aux erreurs humaines. Les tâches fondamentales de gestion des données telles que l’identification et la classification des données peuvent être gérées plus efficacement et avec plus de précision par des technologies avancées dans l’espace AI/ML.
Les entreprises utilisent également des solutions d’IA et de ML pour prendre en charge des tâches de gestion de données plus avancées, notamment :
- Catalogage des données
- Gestion des métadonnées
- Cartographie des données
- Détection d’une anomalie
- Découverte automatique des métadonnées
- Surveillance du contrôle de la gouvernance des données
Les experts du secteur s’attendent à ce que l’IA/ML continuer à évoluer. Nous pouvons nous attendre à voir des solutions logicielles offrant des approches intelligentes basées sur l’apprentissage, notamment la recherche, la découverte et la planification des capacités.
3. Analyse de données augmentée
D’ici fin 2021, la gestion augmentée des données pourrait réduire les tâches manuelles de gestion des données de 45%, selon Gartner. Compte tenu de la croissance exponentielle des volumes de données et de la diminution du nombre de talent en science des données, l’importance de cette amélioration serait difficile à surestimer.
Lorsque les entreprises parviennent à attirer des professionnels de la science des données, elles souhaitent tirer le meilleur parti de leurs talents plutôt que de leur demander de travailler sur des tâches manuelles telles que le nettoyage des données. Les solutions de gestion des données augmentées ingèrent, stockent, organisent et maintiennent les données, souvent via l’IA et le ML. Des tâches manuelles intenses telles que la préparation et le nettoyage des données peuvent être effectuées avec des approches de données augmentées.
4. Blockchain et technologie de grand livre distribué
Les systèmes de grand livre distribués permettent aux entreprises de conserver des enregistrements de transactions, un suivi des actifs et des pistes d’audit plus sécurisés. Cette technologie, ainsi que la technologie blockchain, stocke les données sous une forme décentralisée qui ne peut pas être modifiée, améliorant l’authenticité et l’exactitude des enregistrements liés au traitement des données, y compris les données de transactions financières, l’activité de récupération de données sensibles, etc.
5. Approche Data Fabric
Data Fabric est un terme plus récent qui englobe l’idée que des données disparates sont tissées ensemble à partir de nombreuses origines. Les logiciels axés sur l’amélioration de la structure des données d’entreprise comprennent des plates-formes unifiées uniques qui gèrent les disparités de données dans les environnements sur site et cloud.
Declan Owens, expert en analyse numérique chez Piano, une plate-forme mondiale d’analyse et d’activation, a déclaré que bien qu’il soit apparemment à la portée de toute entreprise de collecter des données, il est toujours nécessaire que les données soient “structurées, qualitatives, sécurisées et facilement accessibles en interne pour générer des revenus et de la croissance”.
Un autre objectif important de la technologie Data Fabric est l’efficacité. Ces programmes peuvent accélérer et rationaliser les processus d’extraction, de transformation et de chargement (ETL) via des architectures interconnectées pouvant se connecter à plusieurs sources de données. Des gains de temps significatifs peuvent être réalisés avec cette technologie, en particulier le temps nécessaire pour déplacer et copier manuellement les données entre les applications. Ce que l’on appelle « l’accès et le partage sans friction » est une tendance émergente qui ne manquera pas de gagner du terrain dans un proche avenir.
Assurez-vous de garder ces tendances actuelles à l’esprit lorsque vous recherchez une solution logicielle de gestion de données. Les programmes et les plates-formes deviendront rapidement obsolètes s’ils n’incluent pas des avancées telles que l’IA/ML moderne, la blockchain et des fonctionnalités holistiques et centralisées.
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