Dans un article précédent, nous avons parlé de la croissance du marché SaaS, des tendances et des projections selon lesquelles d'ici 2018, 59 % de toutes les solutions d'informatique en nuage seront du logiciel en tant que service. Les experts soulignent avec esprit que de telles prévisions transforment le mythe antique selon lequel la terre repose sur trois éléphants en une réalité contemporaine –
que le monde entier « tourne » autour des données et de l'analytique. Ainsi, en poursuivant le sujet de l'informatique en nuage et du SaaS, réfléchissons à la façon dont les énormes volumes de données générés quotidiennement et les capacités accrues de gestion des entreprises élargissent l'étendue des outils d'analyse et offrent au marché de nouvelles possibilités de maîtriser les énormes ensembles de données, d'assurer la sécurité et de créer des informations commerciales utiles.
L'un de ces outils est une technologie flexible et efficace qui remplace la façon traditionnelle d'obtenir des informations commerciales –
Insights as a Service. Le chemin difficile des données aux informations
Insights as a Service
– est un système basé sur l'informatique en nuage qui traite de grands volumes de données brutes et de formats différents en informations analytiques de qualité, adaptées à des besoins commerciaux spécifiques. Ce sont précisément ces informations qui permettent d'identifier les corrélations entre les données et offrent la possibilité de prévoir certains modèles ou, par exemple, de personnaliser les produits et services.
En d'autres termes – c'est la technologie
qui « met au travail » les grandes données contrôlées par l'entreprise (en anglais C'est précisément ce terme qui a été l'un des plus couramment utilisés dans le monde des affaires ces derniers temps. On prévoit que les solutions de collecte, de traitement et de gestion des données basées sur l'informatique en nuage seront la tendance numéro 1 cette année, et au cours des prochaines années deviendront Big Data). une nouvelle norme Néanmoins, selon les experts, jusqu'à présent, on ne savait pas professionnellement comment analyser les données reçues, comment les collecter et les organiser. Une étude menée par l'entreprise IBM (.
«Explorez les tendances technologiques commerciales par secteur dans les mégadonnées et l'analytique, le nuage, le mobile, les médias sociaux #IBMBTT»)illustre que»seule une entreprise sur cinq a la capacité et les compétences pour traiter efficacement les énormes volumes de données et créer des informations commerciales précieuses en fonction de ceux-ci. En ce qui concerne la Lituanie, il convient de noter que dans le pays, très peu d'attention est accordée à la gestion des données et, surtout, à leur analyse. Ainsi, bien que les entreprises comprennent théoriquement l'importance de l'utilisation des données, elles utilisent encore timidement l'analyse des données à grande échelle dans leurs opérations, et ne commencent à tirer un véritable bénéfice des données dont elles disposent qu'après avoir acquis certaines compétences et testé pratiquement sur le marché les outils de collecte, de traitement et de fourniture d'informations de données, comme CRM, ERP ou autres.
Tendances de l'exploitation des mégadonnées
Alors que l'année s'achève et que le boom des tendances les plus chaudes de 2016 commence, les analystes informatiques du secteur des affaires, comme s'ils s'étaient mis d'accord, parlent de plus en plus souvent des mégadonnées et des technologies basées sur l'informatique en nuage comme
Les études menées au niveau international permettent de tirer des conclusions qui reflètent Le chemin difficile des données aux informations comment le potentiel des mégadonnées augmente, et avec lui, le besoin de les utiliser de manière ciblée.« « Maintenant et plus vite ! »
Tout comme les utilisateurs d'Internet s'attendent chaque jour à un meilleur accès aux services Internet, par exemple les achats en ligne ou la gestion des processus commerciaux sans quitter la maison, les fournisseurs de services privés et publics souhaitent frapper juste en fournissant ces services Internet. Cependant,
pour proposer au client ce dont il a vraiment besoin, il est nécessaire de savoir qui il est et ce qu'il veut MAINTENANT. Maintenant, car demain, le consommateur peut avoir déjà choisi un autre fournisseur de service ou de produit. Tout cela nécessite de bons outils d'analyse accessibles à tout moment et n'importe où. En parlant d'analyse, il faut comprendre que pour sentir le pouls des consommateurs, elle doit couvrir tous les processus métier et par conséquent être capable de fournir des résultats et des informations polyvalents et de qualité, par exemple,
indiquer les raisons d'un comportement de consommateur spécifique ou prévoir les besoins d'utilisation des services pour les prochaines années. C'est précisément pour effectuer ces actions que des plates-formes puissantes comme « Spark » ou « Nifi » sont apparues sur le marché. Les analystes prédisent que de telles solutions ne feront que se multiplier en 2016. « « Fais-le toi-même »
Nous voulons tous devenir un expert ou au moins un connaisseur dans un certain domaine. Cependant, si le domaine choisi concerne les données, il y a de bonnes chances que, au moins au début, il ne soit pas facile de s'y retrouver et de naviguer. À moins que vous n'utilisiez de bons outils de traitement des données qui vous permettront de devenir un analyste de données
et de créer vous-même divers algorithmes et modèles de prévision. L'utilisation du concept
Do It Yourself (DIY) ne fera que s'étendre et aura un impact positif en créant une culture commerciale axée sur les données (data-driven). Bien sûr, cela nécessitera beaucoup d'apprentissage personnel ou... de faire appel à des spécialistes. « « Ne te complique pas la vie »
Ceux qui ont rencontré cela dans la pratique ou qui se sont un peu intéressés à la question conviendront que la création et le maintien d'une plate-forme puissante de gestion des données est assez complexe. Cela nécessite non seulement des compétences spécifiques et un riche bagage de connaissances, mais aussi des outils comme « Hadoop » ou un CRM approprié pour la gestion et le développement des ventes.
Les dirigeants se posent souvent la question : quel chemin choisir : le plus facile ou le plus difficile ? Les analystes prédisent que dans la période à venir, le chemin le plus facile sera plus acceptable.
Ou plus précisément – les plates-formes d'accès ouvert, qui permettent de commencer et de mettre en œuvre plus facilement, plus flexiblement et plus rapidement les processus d'analyse des données, deviendront de plus en plus populaires. vis labiau populiarės atviros prieigos platformos, leidžiančios lengviau, lanksčiau ir greičiau pradėti ir įsidiegti duomenų analizės procesus.
« Priorité aux ordinateurs »
Intelligence artificielle, ou en français – « intelligence artificielle », a depuis longtemps transformé les principes fondamentaux qui dictent comment les entreprises, en exploitant d'énormes volumes de données, obtiennent des informations qui leur confèrent un avantage concurrentiel. L'intervention humaine dans ces processus n'est nécessaire que dans la mesure où le système l'exige pour activer les fonctions appropriées. Les experts affirment que tout cela offre de grandes possibilités de création d'algorithmes et de modèles d'analyse, réduit également la nécessité d'une intervention humaine, et par conséquent aussi le facteur humain en ce qui concerne les erreurs.
« Internet est partout, même dans les objets »
Internet des objets (en anglais : Internet of Things) et continuera à rester l'un des principaux moteurs du Big Data. Les analystes soulignent que pour augmenter les bénéfices tirés de l'entreprise, dans un proche avenir La technologie de l'Internet des objets et les possibilités qu'elle offre ne se limiteront pas seulement à un usage personnel, c'est-à-dire à l'analyse des indicateurs de sommeil, de santé, d'alimentation ou de sport d'une personne, mais joueront un rôle de plus en plus important dans diverses industries.
On prévoit que dans l'industrie, par exemple dans l'énergie, l'automobile, l'industrie chimique ou similaires, de plus en plus de machines et de capteurs fonctionneront via une connexion Internet et généreront ainsi d'énormes volumes de données.
« Une solution pour chaque goût »
Aussi belles que soient les perspectives décrites pour l'utilisation de la technologie du Big Data, les experts conseillent aux organisations de réexaminer leur « paysage » de données et de définir quels sont les objectifs essentiels de l'exploitation des données qu'elles se fixent. Et ils peuvent être très divers. On prévoit que c'est pourquoi le marché verra émerger des solutions de plus en plus variées et différentes, correspondant aux besoins individuels de chaque entreprise : allant de la fourniture d'informations, à la création de contenu ou à l'amélioration des produits.
« De plus en plus sérieux »
Qu'on le veuille ou non – la technologie du Big Data a encore du chemin à parcourir. Avec elle, bien sûr, augmentent aussi les possibilités de gestion d'entreprise. Auparavant, au début du développement de la technologie du Big Data, de nombreux processus se déroulaient très rapidement, mais en même temps – de manière assez inerte, selon le principe « on verra bien ». Tout cela a aidé la technologie du Big Data à prendre de l'élan.
Aujourd'hui, ayant atteint un nouveau niveau de maturité technologique, la cohérence et certaines régulations sont devenues nécessaires. Un grand besoin émerge de normaliser les définitions, d'assurer la qualité, d'introduire des normes technologiques. En avançant et en franchissant Proof of Concept la limite, il est devenu obligatoire de mettre en ordre la classification des données, leur transmission, diverses réglementations nationales et internationales, le contrôle d'accès et la sécurité. Selon les experts, c'est à cela que seront consacrées ces années et les années à venir.
Donc, actuellement, le monde ne repose vraiment pas sur trois éléphants, mais sur les données et, soulignons-le – des données très précieuses. Aujourd'hui, pour qu'une entreprise puisse survivre dans un environnement mondial et compétitif, elle doit posséder les outils d'analyse appropriés pour maîtriser ses données.
