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Dr. Eric Trumm
Des technologies du futur
Dans le domaine de l'analytique aussi, les nouvelles technologies et les nouveaux concepts modifient la façon dont les entreprises utilisent les données et les transforment en informations précieuses. Mais toutes les innovations ne tiennent pas leurs promesses. Certaines s'implantent durablement et marquent le domaine de l'analytique, tandis que d'autres perdent rapidement de leur importance. Dans cet article, nous examinons les technologies actuellement pertinentes et leur potentiel pour façonner l'avenir de l'analyse des données. Ce faisant, nous jetons un coup d'œil sur les tops, les flops et les superpouvoirs – des catégories qui aident à comprendre les développements et à identifier les véritables moteurs de l'innovation.
Objectifs et défis des technologies modernes
L'objectif des technologies modernes est clair : elles doivent être si accessibles et conviviales que même les utilisateurs sans expertise technique approfondie soient en mesure de résoudre des problèmes de manière autonome. L'utilisation facile n'est pas le seul aspect important, l'acceptation d'une technologie l'est aussi. En effet, les technologies innovantes sont souvent accueillies avec scepticisme ou rejet au début. Mais avec le temps, cette attitude se transforme souvent en une large acceptation et une utilisation accrue, un processus que l'on peut observer en particulier avec les technologies disruptives.
Tops : Les favoris actuels dans le domaine de l'analyse
La BI (Business Intelligence) en libre-service est l'une des évolutions les plus marquantes. Les outils de BI modernes tels que SAP Analytics Cloud (SAC) ou SAP Datasphere permettent aux utilisateurs de créer des requêtes et des rapports indépendamment du service informatique. L'avantage : la flexibilité de faire ses propres analyses approfondies sur les données existantes et de les combiner avec d'autres sources de données renforce l'autonomie des utilisateurs. Ainsi, des décisions éclairées peuvent être prises rapidement et efficacement, tandis que le risque d'erreurs est considérablement réduit. Le service informatique en profite également, car il est déchargé des tâches de routine et peut se concentrer sur des tâches plus complexes.
La démocratisation des données est un autre thème clé, car pour prendre des décisions fondées sur les données dans les entreprises, il est essentiel de permettre à un maximum de collaborateurs d'accéder aux données – indépendamment de leurs connaissances techniques. Cela implique non seulement un accès facile aux données provenant de différents départements, mais aussi la formation nécessaire des collaborateurs à l'utilisation des outils de BI, par exemple le SAP Data Catalog, qui sert de système de catalogage central pour les données et aide les utilisateurs à trouver rapidement les informations pertinentes.
Flops : Technologies qui n'ont pas connu le succès escompté
Un exemple est la notation standardisée dans les rapports BI, qui est destinée à assurer plus de cohérence et de transparence, mais qui n'a pas obtenu le succès escompté en raison de la difficulté d'apprentissage et des restrictions en matière de conception créative. SAP Analytics Cloud (SAC) propose désormais des solutions permettant aux utilisateurs de créer des visualisations conformes à la norme en vigueur sans trop d'efforts.
Un autre exemple d'échec dans le domaine de l'analyse est le concept de Self-Service Predictive Analytics. L'idée de créer des prévisions de manière automatisée et sans connaissances spécifiques approfondies n'a pas conduit au succès escompté, car de nombreux utilisateurs ne faisaient pas confiance à l'algorithme sous-jacent, en particulier lorsqu'ils ne pouvaient pas comprendre les modèles. Un autre problème est le manque de qualité des données, car les prévisions sont basées sur des données historiques qui peuvent être faussées par des événements exceptionnels, de sorte que l'effet escompté ne se produit pas.
Superpuissances : les technologies qui façonneront l'avenir
Les technologies cloud ont non seulement révolutionné l'infrastructure de l'analyse des données, mais aussi la façon dont les entreprises mettent en œuvre et utilisent leurs solutions de données. Les inquiétudes initiales concernant la sécurité des données et l'accès aux données dans le cloud ont été surmontées grâce à des fonctionnalités innovantes, telles que le reporting en direct, et la garantie de la sécurité des données dans les réseaux d'entreprise, et se sont imposées comme indispensables. L'évolutivité et la disponibilité mondiale du cloud offrent en outre d'importants avantages en termes de coûts et de flexibilité pour les entreprises.
L'IA et le ML sont sans aucun doute les super pouvoirs. Ils ont tout simplement révolutionné notre travail avec les données. Grâce au cloud computing et à la puissance de calcul évolutive, ces technologies sont aujourd'hui accessibles à de nombreuses entreprises. Malgré le battage médiatique actuel autour de l'IA, qui, à proprement parler, ne correspond pas toujours à la réalité, le développement et l'importance croissante de ces technologies dans les années à venir sont très probables. Elles ne manqueront pas de façonner les produits SAP, tels que SAC et SAP Datasphere, mais aussi d'ouvrir de nouvelles portes dans le monde de l'analyse des données. Nous pouvons être impatients !
Informations complémentaires
Dans le cadre de la conférence Analytics Online, j'ai fait une présentation sur ce sujet. Pour tous ceux qui souhaitent approfondir le sujet, l'enregistrement de la présentation est disponible ici.
Conclusion : La meilleure technologie ne sert à rien si les bases ne sont pas solides
L'observation montre que de nombreuses technologies qui sont aujourd'hui considérées comme des tops pourraient déjà être des flops demain, car le monde de l'analyse est en constante évolution. Mais l'essentiel n'est pas seulement la technologie elle-même, mais surtout la manière dont elle est intégrée dans les processus de l'entreprise et la valeur ajoutée pratique qu'elle apporte.
Quelles que soient les technologies mises en œuvre, l'importance de données de haute qualité reste primordiale. C'est particulièrement vrai à l'ère de l'IA et du ML, où le principe « garbage in, garbage out » est plus pertinent que jamais. Ce n'est que si les entreprises s'assurent qu'elles travaillent dès le départ avec une base de données solide qu'elles peuvent exploiter pleinement le potentiel des technologies modernes.
Ceux qui misent sur les bonnes technologies et les combinent avec une base de données solide seront en mesure de maîtriser les défis de l'avenir et d'exploiter pleinement le potentiel de la numérisation. Le voyage est loin d'être terminé – et les développements dans le domaine de l'analyse continueront à nous offrir de nombreuses opportunités (et défis) passionnants.
Nous sommes à votre disposition pour vous donner un aperçu plus approfondi du sujet. N'hésitez pas à nous contacter ici.
