10 tendances de l'analyse de données pour 2020 et au-delà

De plus en plus d'entreprises cherchent aujourd'hui à extraire des informations de leurs systèmes en utilisant l'analyse de données.

Avec la bonne approche, l'analyse de données mènera à une prise de décision plus intelligente soutenue par des chiffres. Dans le monde de la technologie, les entreprises appellent cela être "piloté par les données".

Mais l'avenir de l'analyse de données est prometteur. Avec l'avancement des logiciels d'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, de la modélisation statistique et d'autres disciplines de la science des données, l'analyse de données sera plus prédictive et exploitable plutôt que rétrospective.

Pour soutenir cette affirmation, nous avons demandé à divers experts de l'industrie qui travaillent avec des données leurs réflexions sur l'avenir de l'analyse de données. Voici 10 tendances à attendre en 2020 et au-delà.

Tendances de l'analyse de données

Des tendances que nous pouvons voir maintenant à celles qui prendront forme dans un avenir proche, il est clair que l'analyse de données évolue dans une direction différente de celle que nous connaissons aujourd'hui.

1. Faites confiance aux analyses mais vérifiez-les

Al Bsharah – VP des données et de l'analyse chez Seismic

Pour commencer notre liste de tendances, les spécialistes du marketing et les vendeurs s'appuient trop sur les informations fournies par les outils d'analyse au lieu de chercher à approfondir. Bsharah croit que cela va bientôt changer.

« L'IA et l'apprentissage automatique ont eu un impact sur presque toutes les industries, mais ils sont prêts à vraiment bouleverser la façon dont les équipes de marketing et de vente font leur travail quotidien. Cependant, bien que le potentiel autour de l'IA soit excitant, nous devons encore aborder ces outils avec une mentalité de "faire confiance mais vérifier", car ils sont encore sujets à des erreurs.

Les spécialistes du marketing et les vendeurs ne peuvent pas suivre aveuglément les informations et recommandations de ces outils. Au lieu de cela, ils doivent réfléchir de manière critique aux informations qu'ils ont reçues, et si quelque chose semble incorrect, ils doivent creuser un peu plus. Faire cela peut également améliorer les performances des algorithmes, car ils peuvent apprendre des conseils humains.

En plus de déceler les informations erronées, les spécialistes du marketing devraient continuellement chercher à développer leurs sources de données. Plus l'outil a de données à exploiter, plus il est susceptible d'être précis. »

Sam Underwood – VP de la stratégie commerciale chez Futurety

En parlant de faire confiance à vos analyses, nous savons grâce au processus d'analyse de données que des données propres permettent des analyses précises. Voici ce qu'Underwood a à dire à ce sujet.

« Nous voyons 2019 et 2020 comme les années où les organisations qui ont pris le temps de nettoyer et de mettre à jour leur architecture de données sous-jacente commenceront à vraiment tirer parti de l'IA et de l'apprentissage automatique, laissant beaucoup de leurs concurrents derrière et devant rattraper leur nouvel avantage. »

Avoir un bon point de départ pour l'analyse de données transcende l'industrie et la taille de l'entreprise.

3. Une IA plus accessible pour les petites entreprises

Yaniv Masjedi – Directeur marketing chez Nextiva

Ensuite, Masjedi croit que de plus en plus de petites et moyennes entreprises feront leur entrée sur la scène de l'IA pour tirer parti d'analyses plus avancées.

« L'IA va apporter de nouvelles opportunités aux propriétaires de PME et aux responsables marketing des entreprises de taille moyenne pour évaluer les coûts et évaluer le retour sur investissement dans le cadre d'une stratégie de marketing omnicanal. Le marketing omnicanal est clairement la voie à suivre, mais souvent aujourd'hui, il semble que seules les entreprises d'envergure ont les ressources pour payer la main-d'œuvre nécessaire pour traiter autant de données. À ce jour, de grands acteurs comme Amazon ont utilisé leur influence considérable pour dominer de cette manière.

L'IA va également ouvrir le marketing omnicanal rentable et à haut retour sur investissement aux PME. Plutôt que de s'appuyer sur une équipe marketing étendue, les propriétaires de PME et les responsables marketing des entreprises de taille moyenne pourront payer pour des solutions SaaS qui capturent des données sur tous les canaux de marketing, analysent les chiffres et priorisent les dépenses entre le PPC, le SEO, le marketing de contenu, le temps d'antenne radio/TV, etc. »

Les technologies avancées largement accessibles ne sont pas seulement bonnes pour la concurrence, elles ouvrent la porte à plus d'innovation.

4. La consumérisation de l'analyse de données

Dj Das – Fondateur et PDG de ThirdEye Data

Das approfondit le point de Masjedi sur des technologies plus abordables dans ce qu'il appelle la "consumérisation de l'analyse de données".

« La tendance actuelle sera de voir comment tout le monde, des consommateurs aux petites boutiques, tireront parti de l'analyse dans leur vie quotidienne. En fait, l'impact d'une telle adoption massive de l'analyse de données changerait fondamentalement l'humanité.

Par exemple, les petits magasins de quartier utiliseraient des analyses de données sophistiquées pour effectuer des analyses historiques, en temps réel et prédictives sur la meilleure façon de gérer leurs magasins. Ils verraient dans un tableau de bord simplifié comment leurs niveaux d'inventaire actuels rattrapent les demandes prévues pour la journée et le proche avenir.

Ils achèteraient ensuite la bonne quantité de matières premières nécessaires pour faire fonctionner leur magasin au bon moment – réalisant ainsi le saint graal de l'informatique de la chaîne d'approvisionnement Just-in-Time (JIT), qui a principalement bénéficié aux grandes entreprises comme DELL jusqu'à présent. »

Des informations plus intelligentes soutenues par des données ne seront plus exclusivement disponibles pour les grandes entreprises. Différents types d'analyse de données seront plus courants.

5. Plus de démocratie des données

Dr. Kim McKeage – Professeur associé d'analyse de données à l'Université Husson

Il n'y a pas de pénurie de données aujourd'hui, et l'accès à de grands ensembles de données sera facilité avec plus de démocratie des données.

« Nous voyons le domaine public utiliser davantage l'analyse et rendre les données publiques afin que les analystes citoyens puissent s'impliquer et que les données soient utilisées pour façonner les politiques publiques. Des outils moins chers - comme les modules complémentaires pour des plateformes largement utilisées comme Excel - signifient que les petites entreprises peuvent exploiter une partie de la puissance des grandes données de manière beaucoup plus économique qu'auparavant.

Il existe également des outils open-source sophistiqués comme R qui sont largement disponibles pour les organisations qui ne trouveraient pas rentable d'acheter un package statistique coûteux, bien qu'elles doivent être capables de les utiliser.

La démocratie des données signifie donner à un large éventail d'employés et de citoyens le pouvoir d'utiliser les données et d'en tirer des informations, ce qui apportera ces compétences aux organisations qui auraient été exclues de l'analyse il y a dix ans. Il ne s'agit peut-être pas de nouvelles industries utilisant l'analyse autant que du fait que toutes les industries feront plus usage de l'analyse et s'attendront à ce que cela fasse partie des compétences de base de chacun dans l'organisation. »

6. L'essor de l'analyse en temps réel

Dan Brown – Directeur produit chez FinancialForce

Brown sait que les entreprises sont assises sur des montagnes de données non analysées. Les données en temps réel ne feront qu'ajouter au mélange, et une solution analytique devra correspondre à cette vitesse.

« L'analyse de données en temps réel a le potentiel de transformer la façon dont les organisations de services professionnels fonctionnent. Au lieu de bricoler manuellement des suppositions basées sur des événements passés, les organisations de services professionnels peuvent utiliser l'analyse en temps réel pour fournir un aperçu de ce qui se passe en ce moment et ensuite commencer à prédire les performances futures.

Cette prise de décision en temps réel est particulièrement importante pour gérer les ressources, maintenir les marges bénéficiaires, garder les projets sur la bonne voie, résoudre les problèmes et, finalement, ravir les clients. »

Les entreprises qui peuvent exploiter les données en temps réel seront capables d'identifier les points de douleur et de mettre sur le marché plus rapidement de nouveaux produits/services.

7. Analyse de données proactive

Bill Bartow – VP de la gestion des produits mondiaux chez Kronos

En partant de notre dernière tendance, Bartow explique comment les données en temps réel associées à des technologies avancées contribueront à une analyse de données plus proactive.

« À mesure que les organisations deviennent plus sophistiquées dans leur utilisation des données, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique aident l'analyse à disparaître en arrière-plan. Au lieu que les analystes créent des graphiques, des tableaux et des tableaux croisés dynamiques comme un exercice réactif pour découvrir des défis de planification, des préoccupations de temps supplémentaire ou des problèmes de personnel, des solutions intelligentes adoptent une approche proactive de l'analyse de données, en traitant les chiffres en arrière-plan en temps réel pour fournir aux gestionnaires et aux dirigeants des informations stratégiques, exploitables et des recommandations au moment où une décision doit être prise. »

Avec des entreprises plus agiles et affamées que jamais, il est important d'être aussi proactif que possible.

8. Expansion de l'analyse intégrée

Frank Vella – PDG chez Information Builders

Vella voit l'expansion de l'analyse intégrée et comment elle transformera l'intelligence d'affaires de rétrospective à proactive.

« Les organisations commenceront à tirer parti de l'analyse intégrée à plus grande échelle – à la fois en interne comme une extension de la visibilité opérationnelle et comme un moyen de fournir des interactions significatives avec les clients, les fournisseurs et les partenaires.

De plus, l'utilisation de l'analyse intégrée s'alignera sur la convergence globale des technologies à mesure que de plus en plus d'entreprises tireront parti de l'IA et de l'apprentissage automatique pour obtenir plus d'informations à partir de jeux de données plus larges. »

Lorsqu'elle est associée à l'intelligence d'affaires, l'analyse intégrée rend l'analyse de données plus accessible aux décideurs et aux utilisateurs professionnels.

9. La prééminence de l'apprentissage automatique

Donald Wedding – Professeur de science des données à Rasmussen College

Avec des décennies d'expérience en informatique et en science des données, Wedding est bien conscient de la façon dont les technologies avancées comme l'IA et l'apprentissage automatique continueront de transformer l'analyse de données.

« Bientôt, l'utilisation de l'analyse sera si automatisée que les outils d'apprentissage automatique pourront rapidement identifier des motifs cachés dans les données suggérant quel client partira, quel client fera défaut sur un prêt ou quel client écrasera sa voiture.

Une fois que l'humain sait ce qui va se passer et quand, alors l'humain sera libre de trouver quoi faire à ce sujet. L'ordinateur fera des mathématiques parce que l'ordinateur sera bon à cela. L'humain concevra des traitements créatifs qui résoudront les problèmes ou maximiseront les profits. L'analyse aura le même effet sur les gens que les ordinateurs ont eu. Elle libérera les gens des tâches simples et leur permettra d'être plus créatifs et productifs. »

L'apprentissage automatique n'est toujours pas largement adopté en raison de sa barrière d'entrée élevée, cependant, la montée des professions de la science des données et des technologies accessibles égalisera les chances.

10. La déconstruction des grandes données

Elena Vinokurtseva – Responsable des relations publiques chez YouScan, plateforme d'écoute des médias sociaux

Les grands ensembles de données en dehors de votre organisation contiennent sans aucun doute des informations précieuses, cependant, Vinokurtseva explique comment la déconstruction des grandes données sera essentielle pour la prévision et l'analyse approfondie.

« Les données des consommateurs sont nécessaires aux entreprises pour introduire de nouveaux produits sur le marché, ouvrir des points de vente rentables et introduire un contenu plus excitant. Ici, toutes les données sont utilisées, y compris les photos et images publiées sur les réseaux sociaux. Par exemple, Starbucks utilise les grandes données pour sélectionner des lieux lucratifs pour de nouveaux cafés. Une startup italienne a analysé les photos des réseaux sociaux pour la présence (ou l'absence) de restaurants familiaux dans différentes villes du pays et a sélectionné la ville la moins saturée.

Si vous divisez les données en plusieurs paramètres, vous obtenez de petites données, et l'analyse sera plus rapide. Ces données sont nécessaires pour une prise de décision rapide dans les processus commerciaux individuels. Par exemple, en marketing, elles aideront à dresser le portrait d'un acheteur. »

Cependant, donner un sens aux grandes données est toujours difficile en raison du fait que la plupart d'entre elles sont des données non structurées. À mesure que les technologies avancées deviennent plus accessibles, la déconstruction des grandes données devient plus une réalité.

Réflexions finales

De l'architecture de données propre à la familiarisation avec l'IA et l'apprentissage automatique, il y a beaucoup de pièces mobiles en regardant vers l'avenir de l'analyse de données. Heureusement, le résultat final sera certainement plus inclusif et plus exploitable pour les entreprises de toutes tailles et industries.

Avoir accès à des sources de données externes permet aux individus et aux entreprises d'être mieux informés et par conséquent de prendre de meilleures décisions commerciales. Consultez cette liste complète de sources de données ouvertes qui sont disponibles gratuitement au public.