De retour à ses débuts, Big Data n'était nulle part aussi grand que nous le savons maintenant. Il fut un temps où seules les grandes entreprises pouvaient se permettre la technologie qui la sous-tend. Mais les temps ont changé et le big data a évolué à une vitesse incroyable, permettant aux petites entreprises d'en bénéficier également.
Aujourd'hui, avec un peu d'aide de l'intelligence artificielle, l'internet des objets et le cloud, le big data est passé d'une tendance informatique populaire à une partie intégrante de la façon dont les entreprises font des affaires. Si, en 2015, l'adoption du Big Data se situait quelque part à 17 %, en 2018, elle a atteint 59 %, et les chiffres ne font qu'augmenter. Mais avant de plonger dans les tendances du big data apparues en ce début d'année 2019 et qui devraient continuer à susciter de plus en plus d'intérêt en deuxième partie d'année, une histoire brève de la façon dont le Big Data est devenu l'épine dorsale de l'entreprise qu'il est maintenant est nécessaire.
Qu'est-ce que le Big Data?
Le Big Data décrit le grand volume de données structurées et non structurées qui submerge les entreprises au quotidien. La quantité massive d'informations peut ensuite être analysée pour obtenir des informations susceptibles d'améliorer les décisions et les stratégies concernant les prochains mouvements commerciaux de l'entreprise. Un exemple parfait est logiciel de gestion d'initiative stratégique qui permet aux entreprises de prédire si leurs initiatives se termineront dans les délais et dans les limites du budget. Les entreprises peuvent également identifier si ces initiatives affectent les KPI ciblés et fournir les informations nécessaires pour réduire les projets sous-performants. Cela permet aux entreprises de résoudre les problèmes et de stimuler les performances.
Le concept de mégadonnées n'est pas aussi nouveau que certains pourraient le penser, car l'idée de collecter et de stocker d'énormes quantités d'informations dans le but de les analyser, existe depuis des décennies. Cependant, le terme « big data », tel qu'il est maintenant connu, est relativement nouveau. Au début des années 2000, le big data était défini comme «les trois principaux V." :
- Volume: les entreprises recueillent des données de toutes sortes de sources, dont certaines ont encore une valeur inconnue, comme les médias sociaux, tandis que d'autres donnent des informations exactes, comme les transactions commerciales. Alors que dans le passé, stocker cette quantité massive de données était un vrai problème, à mesure que la technologie évoluait, il devenait plus facile de le faire.
- Rapidité: les données sont générées rapidement et certaines informations doivent être traitées presque immédiatement, car les produits doivent s'ajuster et fonctionner en temps réel et nécessitent une évaluation et une adaptation constantes.
- Grande variété : les données proviennent de diverses sources et peuvent être à la fois structurées et non structurées. Si par le passé, les seules sources analysées par les applications étaient les feuilles de calcul et les bases de données, aujourd'hui, les informations se présentent sous toutes sortes de formes, des e-mails aux photos, PDF et audio.
Malgré son nom, l'importance du big data ne tourne pas autour de sa quantité mais, plus précisément, de la manière dont il est traité. Les données peuvent être utilisées pour trouver des solutions de réduction des coûts et des délais, générer développement de logiciels personnalisés et prendre des décisions commerciales intelligentes. Et lorsque l'information est combinée à de puissants outils d'analyse, elle peut faire une différence importante dans les mouvements stratégiques d'une entreprise. Et avec l'émergence de nouvelles technologies, le big data est sur le point de changer continuellement la façon dont les affaires sont menées.
Données de l'Internet des objets diffusées en continu pour l'apprentissage automatique
Les efforts visant à utiliser l'Internet des objets (IoT) pour combiner l'apprentissage automatique et l'analyse en continu se poursuivront également tout au long de 2019. L'objectif principal est d'offrir des réponses plus ajustables et correctes à toutes sortes de situations, en particulier lors de la communication avec les humains.
L'apprentissage automatique, tel que nous le connaissons maintenant, utilise une quantité spécifique de données stockées dans le but de s'entraîner dans un environnement contrôlé. Dans le nouveau modèle, les développeurs visent à diffuser des données depuis l'IoT pour fournir un apprentissage automatique en temps réel dans un environnement beaucoup moins contrôlé. Mais ce processus nécessite des algorithmes beaucoup plus complexes, car l'apprentissage automatique peut former les systèmes pour offrir une prédiction de résultat plus précise.
Prenons, par exemple, le big data de l'industrie automobile qui continue de se remodeler. Alors que les mégadonnées étaient utilisées auparavant dans le but d'améliorer l'expérience des plongeurs, la sécurité et la réduction des émissions de carbone, elles peuvent désormais être utilisées pour établir la fondation des voitures autonomes. L'IoT facilite le partage et la réception des données, offrant la possibilité de rendre les voitures plus intelligentes et, à terme, de contribuer au développement de véhicules entièrement autonomes. Au fur et à mesure que la technologie progresse, les véhicules pourront collecter des données concernant les cartes, les itinéraires, les obstacles pouvant apparaître sur la route, l'état du moteur et la pression des pneus. L'IoT permettra aux véhicules de partager des informations précieuses entre eux, pour contribuer à la sécurité des passagers.
Plateformes d'intelligence artificielle
En termes de développements récents, trois tendances de l'IA méritent d'être surveillées en 2019 :
- Assistants IA : Alexa et Siri existent depuis un certain temps maintenant, avec près de 50 millions d'adultes américains ayant un haut-parleur intelligent dans leur maison, mais les choses ne s'arrêtent pas là. Les assistants virtuels sont capables d'effectuer un assez grand nombre d'actions, et ils vont seulement devenir plus avancés, car ils continuent d'être intégrés aux appareils IoT.
- Recherche basée sur l'IA : Les gens utilisent souvent leurs assistants virtuels pour effectuer des recherches en ligne pour eux. S'ils ne fournissent pas de résultats précis, cela peut avoir un impact négatif à la fois sur l'assistant virtuel et sur le moteur de recherche. L'une des raisons les plus courantes de résultats de recherche inexacts est le fait que les gens parlent souvent différemment de ce qu'ils tapent. Les résultats peuvent être beaucoup plus précis en adaptant les moteurs de recherche aux phrases prononcées plus longues et aux différents accents.
- Chatbots: Les plateformes de médias sociaux et les sites Web de commerce électronique ont déjà inclus des robots qui ont des capacités de service client et peuvent aider les utilisateurs avec leurs besoins particuliers. Cela ne fera que continuer à croître tout au long de 2019, car de plus en plus de nouvelles entreprises qui créent des bots pour les entreprises font leur apparition.
Cloud hybride
Le terme "cloud" n'est plus une grande nouvelle pour quiconque possède et utilise un smartphone. Mais une nouvelle tendance émerge dans les moyens d'architecture cloud, à savoir les nuages hybrides. Pour faire simple, les clouds hybrides visent à combiner le Cloud privé d'une organisation, qui stocke des données sécurisées sur site, avec la possibilité de louer un Cloud public, qui peut être utilisé pour stocker des projets à volume élevé qui ne nécessitent pas beaucoup de sécurité. Cela permet aux entreprises de bénéficier des avantages des clouds privés et publics.
L'un des principaux avantages des clouds hybrides est le rapport coût-efficacité. Les coûts d'augmentation de la capacité d'un cloud sur site, qui peuvent parfois impliquer la construction de centres de données entièrement nouveaux, peuvent être extrêmement élevés. En louant un Cloud public, où une entreprise peut stocker des données non sensibles, telles que des publicités par e-mail, des sauvegardes et des données archivées, les coûts d'organisation peuvent être considérablement réduits. De cette façon, les entreprises peuvent utiliser des services de paiement à l'utilisation et éliminer le besoin de gros investissements financiers.
La flexibilité est un autre avantage du cloud hybride, permettant aux organisations de déplacer des ressources du cloud privé vers le cloud public et inversement. En matière de développement et de test, le cloud hybride permet aux développeurs de lancer de nouvelles machines virtuelles et applications sans l'intervention des opérations informatiques, ainsi que d'étendre des parties des applications dans le cloud, afin de mieux gérer les pics de traitement. Le cloud fournit également divers autres services, tels que l'informatique décisionnelle, l'analyse et l'Internet des objets, permettant aux entreprises d'en bénéficier, sans avoir à les créer séparément.
Informatique quantique
Des études ont montré qu'environ 2.5 exaoctets de données sont créés quotidiennement, et les chiffres ne font que croître. La solution pour stocker et analyser une si grande quantité de données semble être l'informatique quantique. Cela fournira non seulement des moyens pour stocker les données, mais peut également faciliter la vitesse d'analyse, car l'ordinateur n'aura pas besoin d'examiner l'ensemble des données pour rechercher les données nécessaires. Et compte tenu de la vitesse à laquelle la technologie évolue, l'ère de l'informatique quantique n'est peut-être pas si loin. Un processeur 72 qubits n'a été créé que l'année dernière, alors qu'en 2017, un ordinateur avec même un quart de cette puissance était considéré comme un rêve lointain. Considérant qu'un ordinateur de 300 qubits serait plus puissant que tous les ordinateurs du monde connectés entre eux, l'avenir du traitement et de l'analyse des mégadonnées semble assez brillant et assez proche.
En combinant l'informatique quantique avec l'IA, les scientifiques des données peuvent analyser des modèles qui peuvent maintenant être moins évidents à rechercher. Cela peut conduire à des améliorations dans diverses industries, telles que le secteur médical, où les chercheurs utilisent déjà l'IA pour accélérer la recherche sur le cancer. Cela pourrait être fait beaucoup plus efficacement avec l'informatique quantique.
Alors que la technologie continue de progresser, les mégadonnées continueront de jouer un rôle encore plus important dans la façon dont les entreprises mènent leurs activités afin de répondre aux demandes des clients et de faire face à leurs concurrents. L'objectif ultime qui se répand dans les tendances de cette année est de créer des solutions plus intelligentes pour rationaliser les processus commerciaux tout en les gardant à la fois rapides et rentables.
