Big data : top des tendances et prédictions pour 2022

Se tenir au courant des dernières tendances est essentiel pour quiconque cherche à tirer le meilleur parti du big data. En effet, le domaine des mégadonnées et de l’analytique évolue constamment, et de nouvelles technologies et approches apparaissent sans cesse.

À l’aube de 2022, l’écosystème du big data se trouve dans une phase de transition qui pourrait bien définir tous les aspects connus ou supposés du secteur. Le cloud reste sa pièce maîtresse sans ambiguïté tandis que l’IA reste la favorite des médias. Toutefois, le Data Fabrics occupent une place plus importante que jamais, mais il en va de même pour la montée du concept de maillage des données. Cet article identifie les tendances cachées de l’analyse des big data pour aborder les bases de son évolution en 2022.

Le data fabric devient un véritable pilier

À mesure que les données deviennent plus complexes et que les activités numériques s’accélèrent, le data fabric va devenir une tendance de l’architecture. Il prend en charge les données composables et l’analytique sous ses différentes formes. Il réduit le temps d’intégration de 30 % et le temps de développement de 70 %. En fait, les conceptions technologiques reposent sur la capacité de réutiliser et de combiner différents styles d’intégration des données.

Infrastructure de pointe

La possibilité d’échanger facilement des données à faible latence à la périphérie du cloud computing au sein du data marketplace accroît la valeur de ce dernier pour l’entreprise. Pour ce faire, il faut « amener l’infrastructure de calcul et de stockage à la périphérie pour activer au mieux celle du monde post-cloud ». Même si les déploiements en périphérie transmettent généralement certaines données aux clouds centralisés, les cas d’utilisation croissants de ce modèle architectural sont les suivants :

Le streaming vidéo        

Des cas d’utilisation de la sécurité aux achats sans contact, le streaming vidéo devient omniprésent. Il s’appuie généralement sur l’informatique cognitive pour filtrer les images des opérations normales pour les vidéos de sécurité, par exemple.

Détection des fraudes

L’amélioration de la détection des fraudes aux paiements dans les lieux physiques grâce au traitement périphérique profite à l’utilisateur final. De plus, le traitement se fait en temps réel ».

Personnalisation

Dans le commerce de détail, le traitement en périphérie permet de personnaliser l’expérience client dans les magasins.

Le maillage de données

D’un point de vue conceptuel, le maillage de données est une approche architecturale. Cette dernière est à la fois similaire et utile pour le data fabric d’entreprises. Gartner est désigné comme l’une des principales tendances stratégiques du Big data en 2022. Ce système constitue un moyen holistique de connecter toutes les données d’une entreprise, quel que soit leur emplacement, afin d’ accéder à la demande.

Un maillage de données s’appuie sur une architecture distribuée en incluant des informations spécifiques à un domaine. Celles-ci concernent la manière dont les données sont créées, stockées et cataloguées, de sorte qu’elles soient applicables aux utilisateurs de tous les domaines.

Composabilité

Les développements en matière de maillage de données, de couche de services de données, de métadonnées actives et d’informatique périphérique améliorent la gestion des big data. Ils offrent des contrôles granulaires pour la diffusion des données, sur demande et en temps réel. Parfois, cette diffusion englobe la vente de données sur la place de marché des données. 

Ce concept est suffisamment large pour inclure également l’échange de données entre départements pour une action rapide. Toutefois, pour ce qui est de leur interrelation, ces développements découlent du principe de composabilité. Ce principe est à la base de la résilience adaptable des entreprises et de leur capitalisation pour les années à venir.

Gestion augmentée des données

La gestion augmentée des données va également gagner en importance au sein des entreprises. Cela se produira à mesure que l’IA va devenir plus efficace dans les catégories de gestion des informations de l’entreprise. Celles-ci comprennent la qualité des données, la gestion des métadonnées et la gestion des données de base. Cela signifie que les tâches manuelles de gestion des données seront réduites. Le tout grâce aux développements du ML et de l’IA, permettant aux spécialistes de prendre en charge des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Traitement du langage naturel

Le big data, l’IA, l’IoT, le machine learning repoussent les limites de l’interaction humaine et technologique. Il donne à ces technologies un visage humain grâce au traitement du langage naturel (NLP).

Dans leur état actuel, le NLP aide les humains à s’engager et à interagir avec divers systèmes intelligents. Mais grâce au Big data, il peut donner aux entreprises l’accès à l’analyse des sentiments. Cette tendance leur permet de savoir ce que leurs clients pensent de leurs marques à un niveau beaucoup plus profond. Il existe de nombreuses façons de lier les informations aux données démographiques, au niveau de revenus, aux données démographiques sur l’éducation, etc.

La gouvernance des données avancée

Après l’introduction des directives du Règlement général sur la protection des données (RGPD), les initiatives de gouvernance des données continuent de se mobiliser à l’échelle mondiale. Cela signifie une conformité plus uniforme pour toutes les industries qui gèrent du Big Data. Si elles ne le font pas, elles s’exposent à une amende substantielle et à d’autres sanctions.

Ainsi, les entreprises vont être encouragées plus à traiter les données de leurs clients tout en limitant ce qui peut en être fait. Les clients seront plus que jamais encouragés à faire confiance aux transactions de paiement en ligne.

Planification et prévision

L’utilisation accrue de l’analyse prédictive a également stimulé la disponibilité d’applications abordables sur le marché. Il s’agit à la fois de plateformes de Business Intelligence et de services cloud autonomes qui peuvent aider les utilisateurs à intégrer facilement l’analyse prédictive dans les systèmes. Ces outils permettent de planifier sur la base des données prédictives générées afin de prendre des décisions intelligentes et rentables.

Le big data au service de la recherche sur le changement climatique

Des données et des preuves solides pourraient mettre un terme à la recherche sur le changement climatique. En effet, elles sont susceptibles d’étayer les opinions et les prédictions de l’organisation sur le changement climatique. Cette tendance de big data va révéler des informations intéressantes sur ce qui se passe. La présence de ces données pertinentes sera bénéfique pour le débat sur le changement climatique.

Les big data utilisées dans les commerces locaux

Près de 90 % des commerces et entreprises locaux utilisent les données pour générer des informations productives à partir de ces outils. L’utilisation de données en tant que service devient plus courante et devrait atteindre 10,7 milliards de dollars américains d’ici 2023. Les clients peuvent rencontrer le DaaS sous la forme de musique, de vidéos et de fichiers d’images achetés en ligne auprès de multiples sources.

Simuler des champs pétroliers 

L’industrie pétrolière fait partie des principaux bénéficiaires du big data. La puissance informatique exascale est désormais accessible aux compagnies pétrolières. Celles-ci disposent d’un meilleur outil pour sonder la quantité massive de données générées par les capteurs sismiques. Par ailleurs, les technologies d’imagerie haute-fidélité et les nouveaux algorithmes de simulation leur donnent un niveau de clarté sans précédent. Grâce à des informations plus claires, ils optimisent les coûts de gestion et d’exploitation.

Technologie sans conducteur amélioré

Avec les bons outils d’analyse, le big data généré par le trafic massif peut aider à améliorer les mobilités et la gestion des transports en commun. Le suivi des lieux et la mise en correspondance des origines et des destinations cibles vont permettre aux voyageurs de mieux calculer leur temps de trajet.

Avec des algorithmes puissants, le traitement des statistiques devient un jeu d’enfant. Cela pourrait impliquer de surveiller le trafic urbain en temps réel, d’identifier les itinéraires encombrés et de recommander des itinéraires alternatifs à la place.

Le big data pour trouver de nouveaux remèdes médicaux

Il est de la responsabilité première des entreprises d’investir dans le bien-être humain. Ainsi, l’utilisation des applications de big data dans la recherche de nouveaux traitements pour les nouvelles maladies pourrait augmenter. De nombreux scientifiques espèrent qu’en consolidant tous les dossiers médicaux accumulés sur la planète, la découverte de remèdes médicaux deviendra plus rapide et plus rapide que jamais.

Surfer sur la vague de la transformation numérique

La transformation numérique constitue un phénomène mondial qui entraîne une révolution technologique dans le monde entier. Ce phénomène ne fera que s’amplifier à mesure que les fournisseurs d’IaaS se précipitent pour couvrir le terrain et construire des centres de données. Cette tendance va de pair avec le big data, l’IA, le machine learning et l’IoT

En fait, les outils de machine learning et d’IA continueront à traiter les données générées par l’analyse des données. Ils permettront de faire fonctionner les systèmes, de donner un sens à des relations complexes cachées, et de stocker et projeter des idées qui dépassent la compréhension humaine.

Transformer le SaaS en iPaaS

Le SaaS existe depuis un certain temps et a aidé les entreprises à optimiser leurs activités sur le cloud. Auparavant, son intégration faisait les gros titres, car il s’agissait d’un concept relativement nouveau. Cependant, il se peut que le concept ne soit plus révolutionnaire quelque temps. C’est là que l’iPaaS entre en jeu. Comme les entreprises essaient d’éviter les pertes de données et les informations disjointes entre les départements et les plateformes, l’iPaaS va fournir des solutions logiques.

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