La révolution de la science des données qui influence de manière spectaculaire la façon dont les entreprises approchent leur business et leur environnement est bien en cours et l’année 2020 n’a fait que l’accélérer.
Les changements induits par la combinaison de la big data, des méthodes statistiques et des technologies de la data science, rendent l'impossible possible lorsqu’on observe la résolution de problèmes importants tels que les voitures autonomes, les programmes de trading algorithmique ou le calcul du repliement des protéines.
Cependant, la véritable révolution de la data science est la généralisation de ce champ des possibles, où tout le monde dans une organisation peut comprendre les données, communiquer des informations à partir de ces données et prendre des décisions plus éclairées avec celles-ci
L'année 2020 a été unique et la crise du Covid-19 a accéléré la transformation numérique, obligeant les entreprises à digitaliser leurs processus, à moderniser leurs modèles commerciaux et à permettre l'accès aux données pour faire place à une ère axée sur les données.
Je vous propose donc dans cet article de découvrir les grandes tendances de la data qui se profilent pour 2021.
Consolidation des outils de data engineering
La démocratisation des données passe par la modernisation des infrastructures de données. De forts investissements ont été réalisés dans ce domaine et une longue liste de plateformes a vu le jour pour résoudre ces problèmes de data engineering.
Ces outils aident les entreprises à collecter, intégrer des données brutes, à les ingérer, les transformer et à les stocker de manière centralisée pour produire des analyses descriptives et prédictives.
Actuellement, les outils d'ingénierie des données restent fragmentés et un certain nombre sont en concurrence sur différents éléments de l'infrastructure de données. Au cours de la prochaine année et plus loin, la consolidation et la standardisation de divers outils et plateformes est à prévoir en parallèle de l'adoption du cloud, des outils de gestion des métadonnées et des plates-formes de gouvernance des données centralisées.
Industrialisation des algorithmes de machine learning
L'année dernière a vu l'importance du suivi des modèles utilisés en production. En effet, le changement de comportement des consommateurs en raison de la pandémie a fondamentalement modifié la nature des données alimentant ces modèles, et, par conséquent la valeur qu’ils peuvent produire.
Cette année et les années qui viennent verront les organisations se concentrer sur le déploiement de l'apprentissage automatique à grande échelle. L’industrialisation des modèles de machine learning comprendra leur intégration transparente dans l'infrastructure de données, le développement de capacité de data engineering spécifiquement pour l’application du machine learning (MLOps) et des outils de gouvernance pour le suivi des modèles en production.
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Ces changements à venir visent également la création d'une boucle de feedback homme-machine plus étroite entraînant une interaction accrue des consommateurs de données avec les modèles d'apprentissage automatique pour produire des décisions.
Démocratisation de la data science avec l'écosystème Jupyter
Au cours de la dernière décennie, les notebooks Jupyter sont devenus un incontournable de la boîte à outils du data scientist. L'interface du notebook qui supporte plus de 40 langages différents aide à la rationalisation du flux de travail de la science des données, permettant aux professionnels des données de créer rapidement des prototypes, d'explorer des informations et de partager des récits de données au sein de leurs organisations.
La prochaine génération d'environnements de développement interactifs pour la data science et alimentés par Jupyter stimulera davantage la démocratisation des données, avec par exemple :
- Google Colab, qui intègre des fonctionnalités de collaboration
- naas.ai, qui simplifie la création de pipelines de données avec des notebooks
- Mode, qui simplifie le passage de SQL à R ou Python dans un environnement de notebook et rend l'analyse facilement accessible.
Enfin elle réduira les barrières à l'entrée pour travailler avec les données, ce qui permettra à tous les membres d’une organisation d'accéder plus facilement que jamais aux informations, de créer des data stories et de faciliter la collaboration entre les techniciens et experts non techniques.
Émergence de l'analytique augmentée
La recherche de maîtrise de la donnée par les entreprises promet des outils de Business Intelligence surperformant avec des capacités d'analyse augmentées. L'analyse augmentée peut être définie comme une approche de Business Intelligence qui utilise le traitement du langage naturel (NLP), l'analyse graphique et le machine learning pour extraire automatiquement des informations et des récits par la donnée.
💡 Ces fonctionnalités commencent à émerger et l’avenir du Business Intelligence signifie que des informations exploitables et efficaces sur les données deviendront omniprésentes dans toutes les couches de l’entreprise.
Diffusion des compétences data dans les entreprises et les cursus académiques
L’essor de la culture de la donnée dans l’entreprise apporte également son lot de challenges organisationnels.
L’écart de compétences en matière de maîtrise des données est au cœur du fossé qui se creuse entre ceux qui prospèrent et continueront de prospérer dans l'économie basée sur les données, et ceux qui seront mis sur la touche.
Au fur et à mesure que les organisations réalisent la nécessité de devenir axées sur les données, les compétences de maîtrise des données deviendront une obligation dans les cursus académiques et seront également au cœur des programmes de formation continue des collaborateurs pour maintenir un haut niveau de compétitivité.
Vers une gouvernance active des données personnelles
Les données et leurs applications deviennent cruciales pour les organisations, l'importance de la gouvernance des données pour protéger l'intégrité de celles-ci en tant qu’actif devient également essentielle dans la stratégie des entreprises.
La modernisation des infrastructures de données va permettre la gestion active des données et notamment celles à caractère personnel et rendra leur gestion plus formalisée, les rendant ainsi plus disponibles, moins complexes à comprendre et protégera avec plus de transparence les droits des consommateurs sur leurs données.
Les entreprises fourniront alors des données découvrables, fiables, conformes et exploitables pour une variété d'utilisateurs finaux internes ou externes.
Mention spéciale : Python, le langage de choix de la data science
Python est l'un des langages de programmation les plus utilisés dans le domaine de la data science et la plupart des data scientists l’utilisent au quotidien.
🔎 Python est le langage de programmation de choix pour les tâches quotidiennes d’exploration de la donnée et est l'un des principaux langages de la data science utilisés dans l’industrie.
Pour les data scientists et les data engineers qui ont besoin d'incorporer du code statistique dans des bases de données de production ou d'intégrer des données avec des applications web, Python est souvent le choix idéal. Il est également idéal pour mettre en œuvre des algorithmes. Dans le domaine du développement web, des tests, du Deep Learning, Python trouve une acceptation plus large que la plupart des autres langages.
N’hésitez pas à commenter pour partager vos impressions et les tendances qui vous paraissent incontournables et que je n’ai pas mentionnées !
