Libérez le potentiel de vos données grâce à l'IA générative

On observe de manière évidente un tournant dans les pratiques de gestion de données. Les entreprises optent pour les plateformes cloud à un rythme sans précédent. Les plateformes de données modernes sont devenues incontournables, tandis que les hyperscalers et les éditeurs de logiciels indépendants continuent de faire évoluer les architectures de plateformes pour simplifier la gestion de données, tout en déployant des produits de données plus vite que jamais.

Vision N°1 - Modernisation et plateformes de données cloud

Les architectures des plateformes de données Cloud ont considérablement simplifié la façon dont ces plateformes stockent, gèrent et partagent les données à travers divers services SaaS pour l'ingénierie ou l'entreposage de données, l'analytique et l'IA. Il y a une tendance croissante à la simplification et l'intégration des solutions SaaS nécessaires à la collecte, la sécurisation, l'analyse et l'expérimentation des données d'entreprise. Les assistants intelligents de ces services permettent de réaliser des gains d'efficacité significatifs dans le processus de développement des pipelines de données, des rapports analytiques et des modèles de Machine Learning.

Les avantages à adopter les plateformes de données modernes sont désormais avérés. Les entreprises qui ont effectué la transition ont constaté des améliorations significatives de leurs KPIs, ainsi qu'une réduction de latence des données, une amélioration de leur qualité et une démocratisation facilitée – autant de thèmes communs aux organisations qui ont opté pour cette transition.

Cette tendance à l’adoption des plateformes de données cloud devrait se poursuivre en 2024.

Vision N°2 – L’évolution du Data Mesh

Depuis quelques années, on parle beaucoup du « Data Mesh » (maillage de données). Les structures de Data Management se sont penchées sur une manière de concilier les recommandations relatives aux principes fondamentaux du Data Mesh avec les aspects pratiques de leur mise en œuvre au sein de leur organisation.

Le « Data Mesh Light » est apparu comme une approche pragmatique permettant d'adopter les principes du Data Mesh, tout en tenant compte de la gestion du changement nécessaire à la mise en œuvre de ces principes. Les organisations ont adopté l'approche d'une intégration progressive qui s'aligne en fonction du rythme et de la complexité.

Le principe d'intégrer une approche « Product Thinking » dans les actifs de données et de déployer des produits de données s'est clairement imposé, et de nombreuses entreprises ont fait évoluer leur démarche en traitant leurs actifs de données comme des produits.

On peut s'attendre à ce que les organisations continuent à itérer sur des approches pragmatiques pour implémenter le Data Mesh.  

Vision N°3 – Neutralité carbone pour la data

Aujourd'hui, dans de nombreux pays, les normes en matière de développement durable imposent la déclaration de plusieurs données importantes concernant les gaz à effet de serre, l'énergie, les déchets, l'eau, le recyclage, mais aussi les indicateurs sociaux. En outre, les profils démographiques et les comportements d'achat des consommateurs évoluent. Ils ont connaissance des économies circulaires et prennent leurs décisions d'achat en fonction de la durabilité des produits qu'ils achètent.

Cela représente un défi pour de nombreuses équipes Data qui s'efforcent de fournir les données nécessaires à la réalisation de leurs objectifs en matière d'émissions carbones. Dernièrement, cette tendance a incité de nombreuses structures à définir des programmes de développement durable axés sur la Data. Certaines d'entre elles ont investi dans Sustainability data hubs des hubs de répondre à leurs besoins à ce sujet.

Avec le renforcement des obligations de reporting et les mesures concernant les indicateurs ESG, on assistera probablement à une augmentation des investissements dans les data hubs sur le développement durable au cours de l'année.

Vision N°4 – Le partage des données

Le partage de données au-delà des frontières organisationnelles est de plus en plus courant dans divers secteurs, favorisant la collaboration, l'innovation et l'efficacité. Avec l'émergence des échanges d'informations médicales, des normes d’open banking, des collaborations au sein de la supply chain, des réseaux électriques intelligents, des collaborations entre agences gouvernementales, des systèmes de transport intelligents… la demande en matière de partage de données atteint un niveau sans précédent.

En réponse à ce besoin, les plateformes de données modernes offrent des fonctionnalités intégrées permettant de partager les données entre organisations, et ce en toute sécurité. Un grand nombre de ces plateformes offrent un partage sécurisé des données, sans qu'aucune donnée réelle ne soit copiée ou transférée d'un compte à l'autre. De plus, le développement des standards d'interopérabilité, des outils de collaboration et des capacités d'intégration avancées ont conduit de nombreuses entreprises à reconsidérer la manière dont elles partagent et monétisent leurs actifs de données.

Le partage de données devient une exigence de base pour l'implémentation des plateformes de données et cette tendance devrait s'accentuer en 2024.

Vision N°5 – La multiplication des assistants intelligents

En réponse aux derniers progrès des technologies d'IA générative, les hyperscalers et éditeurs de logiciels indépendants ont ajouté des co-pilotes basés sur l'IA générative à leur gamme de services afin de stimuler l'innovation, d'améliorer la productivité et d'aligner les systèmes de données. Ces assistants auront sans doute un impact sur presque tous les aspects de la gestion et de la consommation des données.

Pour les structures de gestion des données, les fonctions d'intégration, de gouvernance, de gestion des accès, d'analyse et de connaissance, d'explicitation de l'IA et de déploiement de modèles, ainsi que les fonctions de service bénéficieront directement des co-pilotes. Enfin, des outils de génération de données synthétiques, des copilotes pour l'ingénierie de la qualité et des copilotes pour les cycles de développement logiciel amélioreront encore davantage la productivité.

En 2024, on peut ainsi s'attendre à une évaluation approfondie des copilotes et à l'intégration de certains d'entre eux dans les activités de gestion des données.

Article de blog traduit depuis notre site global : https://www.sogeti.com/explore/blog/metrics-measurement-and-monitoring-how-qet-can-contribute-to-sustainable-it/

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