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Tendances des données et des analyses pour 2023

Par Pere Munar, le 21 novembre 2022

Dans les tendances du marketing numérique, le big data et l’analyse sont deux des secteurs les plus innovants du monde du marketing aujourd’hui. Selon un rapport de DataToBiz, les revenus du marché mondial du big data dépasseront 100 milliards de dollars d’ici 2027.

L’analyse des mégadonnées est l’une des tendances technologiques les plus puissantes et révolutionne de nombreux secteurs à l’échelle mondiale, des soins de santé à la quatrième révolution industrielle. Grâce aux applications cloud, les entreprises peuvent désormais surveiller et analyser les données en temps réel et apporter des améliorations plus rapidement que jamais.

Cette technologie fera sans aucun doute parler d’Internet dans les prochains mois, alors jetons un coup d’œil à les principales tendances en matière de données et d’analyse en 2023.

Tendances des données et des analyses pour 2023

Tendances des données et de l’analyse 2023

1) Transformation numérique

La transformation numérique pousse la technologie dans toutes les directions alors que nous approfondissons l’internet des objets, l’apprentissage automatique et le big data.

En 2020, il y avait 9,7 milliards d’appareils connectés à Internet ; d’ici 2030, ce nombre devrait atteindre 29,4 milliards. L’immense quantité de données générées par ces appareils signifie que le rôle du big data dans notre monde ne fait que croître.

Parallèlement, l’intelligence artificielle jouera un rôle de plus en plus important dans le traitement des données, car il sera essentiel pour extraire du sens de l’énorme quantité de données nous accumulons. Dans les mois et les années à venir, nous continuerons à trouver de nouvelles applications pour la transformation numérique.

2) Intelligence d’affaires

La Business Intelligence (BI) utilise des logiciels et des services pour fournir des informations exploitables qui fournissent à ses utilisateurs des conclusions détaillées sur l’état de leur entreprise. Dans les mois et années à venir, cette discipline va continuer à se développer et toucher tous les secteurs. Nous verrons son influence sur les décisions commerciales stratégiques et tactiques.

Les prévisions indiquent que la valeur globale du BI et analytique marché atteindra 18 milliards d’ici 2025, nous prévoyons donc une croissance à tous les niveaux. La BI collaborative mettra à disposition des informations précieuses sans avoir besoin de savoir utiliser une plateforme spécialisée, rendant les données plus accessibles aux utilisateurs non techniques.

3) Technologie infonuagique

Plus de 70 % des entreprises ont migré au moins une partie de leurs charges de travail vers le cloud public, et l’adoption du cloud devrait être encore plus élevée dans les années à venir. Selon une étude McKinsey, les dépenses cloud des entreprises ont dépassé les budgets de 23 %et environ 30 % de ces dépenses n’ont pas été correctement exploitées.

Les technologies cloud-native sont la seule solution durable pour nos structures métiers et informatiques, car elles sont en constante évolution. Mais en raison de leur complexité, il existe un besoin d’outils standardisés en libre-service qui permettent aux utilisateurs non techniques de collecter, d’analyser et d’interpréter les données.

4) Données en tant que service (DaaS)

Les estimations indiquent que le marché des données en tant que service (DaaS) atteindra 11 milliards de revenus d’ici 2023. Ce secteur a atteint un point où même les petits acteurs peuvent facilement entrer dans le secteur et générer des revenus. Même les niches les plus extrêmes peuvent tirer de la valeur des données.

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Si les données générées dans votre entreprise peuvent offrir de la valeur aux autres, les données en tant que service pourraient être un moyen intéressant de générer des revenus. C’est donc le moment idéal pour repenser votre offre de données et découvrir de nouvelles façons de contribuer.

5) Technologie et bien-être

Le secteur de la santé et du bien-être joue un rôle de premier plan dans nos vies, et les données en sont une partie très importante. Par exemple, les services médicaux découvrent de nouvelles façons de communiquer avec leurs patients, et les entreprises s’efforcent de découvrir et de mettre en œuvre des stratégies qui améliorent la santé de leurs travailleurs.

Les entreprises ont désormais la possibilité de collecter des données médicales du monde entier et de les utiliser de nouvelles manières pour identifier les traitements plus tôt et plus rapidement que jamais. À l’avenir, nous nous attendons à ce que cette tendance contribue à créer des systèmes médicaux plus efficaces pour les personnes.

6) Véhicules sans conducteur

Nous avons entendu parler conduite autonome pendant des années, mais maintenant c’est encore plus près de devenir une réalité. La société de véhicules autonomes d’Alphabet, Waymo, utilise déjà des véhicules autonomes sur ses sites de Phoenix et de San Francisco. Walmart utilise également un programme de véhicules autonomes dans l’Arkansas depuis 2020.

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Source : Arstechnica

Alors que les entreprises continuent d’utiliser les données issues de ces premières expériences avec des programmes de conduite autonome, la seule voie possible est de continuer à avancer. Dans les années à venir, les mégadonnées aideront à mieux définir les moyens de mettre en œuvre des véhicules sans conducteur dans nos vies de manière sûre et efficace pour tout le monde.

7) Big Data pour aider la recherche sur le changement climatique

Pour avancer dans la lutte contre le changement climatique, il est absolument impératif que le débat et les actions à mettre en œuvre soient data-driven.

Confirmer les prédictions des organisations lutter contre le changement climatique avec des données solides aidera à aller au-delà du débat et à commencer à collaborer à l’échelle mondiale pour mettre en œuvre les actions nécessaires pour lutter contre cette menace.

Le Big Data fournit une source d’informations impartiale sur ce qui se passe réellement sur la planète et, en combinaison avec des technologies telles que l’IA et l’analyseaidera à déterminer les actions les plus efficaces pour coordonner les efforts entre les gouvernements et les entreprises.

8) L’analyse en temps réel gagne en traction après la pandémie

Pendant la pandémie de covid de 2020, les données ont non seulement aidé à la recherche de traitements et de vaccins, mais aussi à gérer les foules et maintenir la distance sociale.

Par exemple, les caméras de surveillance intelligentes peuvent compter le nombre de personnes entrant et sortant d’un lieu et alerter une fois la capacité maximale atteinte. Ils peuvent également être placés à des points clés qui génèrent des goulots d’étranglement et détectent les moments où le flux de personnes devient trop dense, ce qui rend difficile le maintien de la distance sociale.

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Une autre utilisation intéressante des données au fil des ans a été d’identifier les points chauds et les schémas de contagion, par exemple l’existence de super-diffuseurs.

Maintenant que nous avons dépassé les mesures de distance sociale, nous prévoyons que dans les mois à venir, ces avancées contribueront au développement de la science des données en général.

9) Plus de traitement du langage naturel (NLP)

Les mégadonnées, l’IA, l’Internet des objets et l’apprentissage automatique font tomber les barrières dans l’interaction entre la technologie et les gens. Et le traitement automatique du langage naturel (TAL) est ce qui nous permet de donner un visage plus humain à toutes ces technologies.

Le traitement du langage naturel permet aux humains et aux machines de communiquer « d’égal à égal »ce qui aide éliminer les appréhensions et encourage l’adoption de nouvelles technologies.

Grâce à PLN, les utilisateurs pourront interagir facilement avec des systèmes intelligents, sans avoir à surmonter une courbe d’apprentissage. Cela permettra aux nouvelles technologies d’être intégrées dans leur vie quotidienne de manière beaucoup plus confortable et naturelle.

10) Automatisation de l’analyse des mégadonnées

L’automatisation est l’un des principaux moteurs de transformation dans l’environnement de données actuel. En particulier, l’automatisation de l’analyse des mégadonnées est l’un des domaines les plus prometteurs et qui, selon nous, gagnera en importance en 2023 et au-delà.

L’automatisation des processus d’analyse (APA) fournira une mine d’informations et de capacités prédictives aux organisations, en particulier en ce qui concerne le rôle de la puissance de calcul dans les processus de prise de décision. Le résultat sera que les entreprises qui l’utilisent pourront être plus efficaces à la fois pour générer des résultats et réduire les coûts.

11) Analyse augmentée

L’analyse augmentée joue un rôle révolutionnaire dans la collecte, le traitement et le partage de données en combinant l’intelligence artificielle et les protocoles d’apprentissage automatique. Leurs algorithmes hautement sophistiqués sont capables de produire des suggestions contextuelles, d’automatiser des tâches et d’analyser des conversations.

Dans certains secteurs spécifiques, comme la défense ou les transports, l’analyse augmentée permettra de rationaliser la quantité croissante de données d’entreprise et sera appliquée dans de plus en plus de domaines, ce qui augmentera encore son efficacité.

Dans les années à venir, l’analyse augmentée prendra de l’importance parallèlement aux consommateurs augmentés : les utilisateurs professionnels qui utiliseront des capacités automatisées, contextuelles, mobiles et de langage naturel dans le cadre de leur processus d’analyse.

12) Analyse de sécurité avec Big Data

En raison de l’évolution extrêmement rapide de la numérisation, les stratégies de sécurité des données conventionnelles sont à la traîne, ce qui entraîne une augmentation de la cybercriminalité et des atteintes à la sécurité des données. Logiquement, cela pose un souci aux entreprises.

Dans ce contexte, l’analyse de la sécurité des mégadonnées peut être d’une grande aide, car ils facilitent la collecte, le stockage et l’analyse de grandes quantités de données de sécurité en temps quasi réel. En conséquence, ils aident à détecter et à combattre efficacement les menaces.

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L’analyse de la sécurité avec le Big Data permet de traiter d’énormes quantités de données et de les gérer pour se protéger contre les cyberattaques.

13) Automatisation des processus robotiques (RPA)

Robotic Process Automation ou RPA est un une technologie de pointe qui permet de créer, de déployer et de gérer des robots pour imiter les actions humaines en interagissant avec des systèmes et des logiciels numériques.

Le grand avantage de la RPA est qu’elle permet de réaliser de gros volumes de travail sans erreur humaine, et le tout à grande vitesse. Par conséquent, nous pensons qu’il sera de plus en plus adopté par les industries et les entreprises qui apprécient la précision et l’efficacité. Nous pensons donc qu’il s’agit de l’une des principales tendances en matière de données et d’analyse pour 2023 et au-delà.

14) L’intelligence artificielle en tant que service (AI en tant que service ou AIaaS)

L’IA en tant que service consiste en une entité externe offrant des fonctionnalités avancées d’IA en échange d’un abonnement.

Cette tendance sera particulièrement important pour les petites et moyennes entreprisescomme cela aidera à exploiter la puissance de l’IA sans avoir besoin de capacités internes.

Les applications de l’IA en tant que service incluent le service client, l’analyse de données et l’automatisation de la production. Il s’agit d’une technologie facilement accessible, rentable, transparente et évolutive, nous pensons donc qu’elle a tout pour devenir l’un des acteurs des données et de l’analyse du futur.

15) Analyse prédictive

Selon la définition d’IBM, l’analyse prédictive est une branche de l’analyse avancée qui fait des prédictions sur les résultats futurs en utilisant une combinaison de données historiques avec la modélisation statistique, les techniques d’exploration de données et l’apprentissage automatique.

Avec l’essor des données, l’analyse prédictive deviendra indispensable pour les entreprises qui souhaitent identifier les risques et les opportunités et rechercher des solutions appropriées, en particulier dans des secteurs tels que la météo, la santé ou la recherche scientifique.

16) Migration vers le Cloud

La migration vers le cloud est le processus de déplacement d’actifs numériques tels que des données, des charges de travail, des ressources informatiques ou des applications vers des infrastructures cloudbasé sur un environnement libre-service à la demande.

La migration vers le cloud présente de grands avantages pour les entreprises, car elle permet des performances et une efficacité en temps réel avec des niveaux d’incertitude minimaux. En raison de ces avantages, de plus en plus d’entreprises migreront leurs actifs numériques vers le cloud pour devenir plus rentables, agiles et innovantes dans leurs opérations commerciales.

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