Les tendances et prévisions du Data Analytics en 2016

5 prédictions pour le marché du Data Analytics en 2016

En plein essor, le marché du Data Analytics n’a de cesse d’évoluer et de se développer. Dans ce contexte, Bob Laurent, Directeur Senior du Marketing chez Alteryx Inc présente ses cinq prédictions pour ce secteur, qui seront selon lui la tendance pour l’année 2016.

L’année du Data Analyst

Selon les prévisions, le métier de Data Analyst devrait connaître cette année une croissance de 27%. Les offres d’emploi pour cette profession n’ont jamais été aussi nombreuses auparavant. De même, le nombre de personnes qualifiées pour ces emplois est également plus élevé que jamais. En outre, de plus en plus d’Universités et autres organismes de formations proposent des cursus spécialisés et délivrent des diplômes et des certifications. À n’en point douter, 2016 devrait être l’année des Data Analysts. 

L’essor du Self-Service Analytics

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Les Data Analysts et autres spécialistes des données et du Big Data sont de plus en plus sollicités par les entreprises, qui souhaitent utiliser les données pour prendre des décisions. Dans ce contexte, pour faire face au manque d’experts qualifiés, les Self-Service Analytics, également appelés Self-Service Business Intelligence devraient prendre leur envol dès cette année. Les outils et logiciels prévus à cet effet devraient gagner en popularité auprès de nombreuses entreprises, et permettre aux professionnels de procéder à l’analyse des données de leurs firmes sans connaissances appuyées en statistiques, en Business Intelligence ou en Data-Mining.

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Les analyses prédictives vont devenir la norme

Avec l’explosion du Big Data, de nombreuses entreprises s’intéressent dorénavant à l’analyse prédictive. Toutefois, à l’heure actuelle, ces analyses pointues requièrent l’intervention d’un Data Scientist qualifié, généralement diplômé d’un PhD. Il va sans dire que le nombre d’experts qualifiés pour cette tâche est largement inférieur à la demande et aux besoins du marché. Pour faire face à ce déficit, de nouvelles solutions devraient logiquement émerger rapidement pour permettre au plus grand nombre de s’adonner à l’analyse prédictive. On peut notamment attendre de nouveaux logiciels et autres outils.

L’Internet des Objets devrait augmenter l’intérêt des entreprises pour les analyses géospatiales

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Au quotidien, les objets connectés et les smartphones prélèvent des données concernant les préférences, les goûts et les déplacements des utilisateurs. Par la suite, les consommateurs peuvent bénéficier grâce à ces données d’offres personnalisées et localisées. Pour les entreprises, ces offres permettent de fidéliser le client et d’augmenter sa propension à acheter.

Pourtant, à l’heure actuelle, seuls 23% des entreprises mondiales utilisent la Location Intelligence et les données géographiques pour prendre des décisions majeures. Toutefois, en conséquence directe de l’essor des Self-Service Analytics, évoquées dans cet article, et grâce à la baisse de prix des objets connectés, cette pratique devrait tout naturellement se répandre dès cette année.

Les entreprises ne se contenteront pas de collecter des données géospatiales. Elles combineront ces données avec d’autres informations pour pouvoir les exploiter à leur juste valeur et maximiser leur rendement.

Les Data Analytics vont gagner la Médaille d’Or et les Élections Présidentielles américaines. 

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Plus que jamais auparavant, l’analyse de données va être utilisée dans le cadre de deux événements majeurs d’importance mondiale: les Jeux Olympiques d’été, et les Élections Présidentielles américaines. 

Aux JO, les analystes se serviront des données historiques pour étudier, dans chaque discipline, le temps ou la distance de victoire probables. En conséquence, les athlètes devraient modifier leur façon de s’entraîner, et même leur manière d’aborder la compétition. Il ne sera plus question d’affronter les autres concurrents, mais bel et bien de faire son possible pour battre cette estimation scientifique et s’assurer la victoire.

Aux élections présidentielles, les modèles prédictifs seront plus développés que jamais, et devraient permettre aux candidats de déterminer comment toucher leurs électorat et récolter un maximum de voix. Ainsi, le futur président des États-Unis pourrait être celui qui a les meilleurs analystes dans son équipe.

Nous sommes bientôt à la moitié de 2016, mais il faudra attendre la fin de l’année pour vérifier la véracité de ces différentes prédictions. En tous les cas, il va sans dire que le marché du Data Analytics n’en est qu’à ses balbutiements.