#DATA : 7 sujets chauds pour 2019

Nouvelle année, nouvelles tendances, quels sont les sujets Data à suivre de très près en 2019 ? Business & Decision vous explique tout en images. Découvrez les 7 sujets chauds Data de l’année : stratégie data, intelligence artificielle, collecte des données, Architecture Data, Gouvernance des données, Deep Learning… C’est parti ! Très belle année à tous 🙂

Retrouvez tous les sujets en vidéos individuelles ci-dessous :

1. Stratégie Data

Les données sont un actif de l’entreprise

Les données sont au cœur de la stratégie des organisations.

Cette Data est sous-exploitée alors que sa valorisation présente un niveau record de retour sur investissement.

Dans tous les secteurs, quelle que soit la taille de l’entreprise, les données constituent un véritable patrimoine.

Comme pour tout actif de l’entreprise, son exploitation nécessite de déployer des compétences, une gouvernance et des technologies.

2. Self-service Data

Fluidifier les données dans l’entreprise

L’accès aux données en self-service dans l’entreprise augmente la valeur métiers et diminue les coûts globaux.

Le self-service s’adresse à une large population d’utilisateurs grâce aux approches combinées de Data Prep, Dataviz et Data Science.

Le catalogue des données internes et externes enrichit le capital informationnel tout en instaurant une gouvernance agile.

Alors que la fluidification et l’exploitabilité des données dans l’entreprise deviennent prioritaires, les métiers doivent prendre le pouvoir sur les données.

3. Collecte des données

Acquérir les informations pertinentes

Pas d’intelligence artificielle sans data : les données sont la matière première de cette révolution des usages.

C’est à l’entreprise d’innover pour créer les objets connectés et les services digitaux qui génèreront des données d’usage pertinentes.

C’est le cercle vertueux de la data :
créer des nouveaux services pour générer des nouvelles données
qui elles-mêmes permettent de créer de nouveaux services,
qui eux-mêmes génèrent des nouvelles données,

qui elles-mêmes permettent de créer de nouveaux services,
qui eux-mêmes génèrent des nouvelles données,

qui elles-mêmes permettent de créer de nouveaux services,
qui eux-mêmes génèrent des nouvelles données,

qui elles-mêmes permettent de créer de nouveaux services,
qui eux-mêmes génèrent des nouvelles données,
etc.

Pour les données personnelles, le RGPD constitue un cadre de travail qui permet d’innombrables possibilités de traitement.

4. Intelligence Artificielle

Le Deep Learning entre dans l’entreprise

L’impact de l’intelligence artificielle se révèle au moins aussi important que celui d’internet.

Le Deep Learning est l’une des formes les plus avancées d’apprentissage machine.

Nourri avec des données, ses champs d’applications sont multiples : analyse d’image, traitement du langage naturel, automatisation de tâches…

Les technologies sont prêtes et rendent déjà de nombreux services aux entreprises qui les activent.

5. Architecture Data

Relever le challenge de l’industrialisation de l’IA

Le système d’information doit se préparer à développer et à généraliser les usages de l’intelligence artificielle.

Temps réel, apprentissage, maintenance ou encore passage à l’échelle des algorithmes complexes sont quelques-uns des challenges techniques.

Les fondamentaux du DevOps tels que la conteneurisation ou l’intégration et les tests en continu sont à appliquer.

Les nouvelles architectures fondées notamment sur le NoSQL, le cloud et la virtualisation des données s’imposent pour relever ces défis.

6. Gouvernance des données

Professionnaliser la fonction

Entre respect des obligations réglementaires telles que celles du RGPD et multiplication des usages, la gouvernance des données se professionnalise.

L’instauration d’une gouvernance transverse s’impose pour optimiser l’exploitabilité des données tout en garantissant leur sécurité et leur protection.

Référentiels, langage commun, qualité et catalogue des données sont parmi les chantiers prioritaires.

Le Chief Data Officer structure et professionnalise la filière avec les fonctions-clés de Data Owners et de Data Stewards.

7. Intelligence Artificielle

L’indispensable question éthique

L’intelligence artificielle transforme en profondeur notre société et pose de nombreuses questions éthiques.

Les algorithmes reproduisent nos comportements et peuvent induire des biais cognitifs valorisant plus les perceptions que les réalités.

Complexes, non fondées sur des règles explicites, les processus et les résultats issus de l’intelligence artificielle sont parfois opaques.

L’adoption d’une intelligence artificielle éthique, juste et transparente est indispensable pour son déploiement.