Dans le monde en constante évolution des données et de l’intelligence d’affaires (BI), de nouvelles tendances émergent en 2022. Parmi celles-ci, nous observons l’émergence du « Collaboration Mining », qui ouvre de nouvelles perspectives pour les organisations cherchant à exploiter pleinement le potentiel de leurs données.

Auparavant, les tableaux de bord étaient les outils privilégiés pour visualiser et analyser les données. Cependant, cette approche traditionnelle montre ses limites. Ainsi, une nouvelle ère se profile, remplaçant les tableaux de bord par des solutions plus collaboratives et interactives. L’échange et la collaboration autour des données deviennent essentiels pour une meilleure compréhension et prise de décision.

Un autre enjeu majeur est la traçabilité des données et l’explicabilité de la BI. Les organisations sont de plus en plus préoccupées par l’origine des données utilisées dans leurs analyses. La transparence et la capacité d’expliquer les résultats deviennent des impératifs pour renforcer la confiance et garantir des décisions éclairées.

La vélocité de l’information est également un facteur clé à prendre en compte. Les entreprises cherchent à réduire les délais entre la collecte des données et la prise de décision. Cela soulève toutefois des défis en matière de coûts, car l’accès rapide à l’information peut nécessiter des infrastructures et des ressources supplémentaires.

Le Cloud distribué gagne en popularité et devient la norme pour de nombreuses organisations. Cette approche permet de stocker et de traiter les données de manière plus flexible et évolutive, tout en offrant une accessibilité accrue. Les avantages du Cloud distribué résident notamment dans la réduction des coûts et la simplification des opérations.

Les perspectives embarquées sont de plus en plus répandues dans les solutions de BI. Les utilisateurs peuvent désormais accéder aux informations clés directement depuis les applications métier, sans avoir à basculer entre différents outils. Cette intégration facilite l’accès à la donnée et encourage une utilisation plus large au sein des organisations.

L’automatisation joue également un rôle croissant dans l’analyse des données. Les avancées technologiques permettent de déclencher automatiquement des actions en fonction des résultats des analyses. Cette capacité d’automatisation ouvre de nouvelles opportunités pour optimiser les processus et accélérer les prises de décision.

La synergie entre la data science et l’analytique devient de plus en plus importante. En combinant l’expertise en data science avec les compétences analytiques, les organisations peuvent améliorer leurs modèles prédictifs et optimiser leurs stratégies. Cette collaboration permet à chacun de se perfectionner et d’obtenir des résultats plus performants.

La sécurité des données est dorénavant une priorité absolue pour les entreprises. Avec l’augmentation des cybermenaces, la protection des informations sensibles devient essentielle. Les organisations doivent mettre en place des mesures de sécurité robustes pour prévenir les attaques et assurer la confidentialité des données.

Enfin, le Data Mesh émerge comme la nouvelle trame des données distribuées. Cette approche révolutionnaire repense la manière dont les données sont gérées et partagées au sein des organisations. Plutôt que de centraliser toutes les données dans un entrepôt, le Data Mesh propose une architecture distribuée où chaque domaine métier est responsable de ses propres données.

Cette approche favorise la collaboration et l’autonomie des équipes, tout en permettant une meilleure gouvernance des données. Chaque domaine métier peut gérer et contrôler ses propres données, tout en garantissant leur qualité et leur intégrité. Cela permet également de réduire les goulots d’étranglement et d’accélérer le processus de prise de décision.