Une révolution se prépare dans les domaines des données et du cloud : 6 prévisions pour 2021

Il n'est pas évident de faire des prévisions, car elles doivent se rapporter à des échéances spécifiques pour être précises. Cependant, compte tenu des tendances qui se dégagent de l'adoption du cloud, j'ai relevé en 2020 quelques événements qui entraîneront des changements en 2021.

J'étais ingénieur réseau quand la révolution Internet s'est produite et à ce titre, je repère les signes avant-coureurs d'une autre révolution, concernant cette fois-ci le cloud et les données. La capacité des entreprises à réagir rapidement à ces changements fera sans doute toute la différence.

Voici ce que nous réserve cette nouvelle année et les points qu'il faut retenir.

1. La prochaine phase du cloud computing portera sur les avantages de la transformation (et pas uniquement sur son coût).

En 2021, les modèles cloud commenceront à intégrer une architecture de données gouvernées, et les entreprises adopteront de plus en plus des solutions d'analyse de données et d'IA. Par le passé, des développements notables ont entraîné des adoptions en masse du cloud. Les applications en tant que service ont été à l'origine de la première vague de migration vers le cloud en offrant aux entreprises les outils nécessaires pour développer plus rapidement et en toute sécurité des applications spécifiques, par exemple de CRM. Avec la deuxième génération d'applications, de nombreuses entreprises ont modernisé leur infrastructure pour éliminer les tâches de maintenance physique des centres de données.  

Les entreprises ont bénéficié de ces avantages, mais après les événements de 2020, la troisième phase, celle de la transformation numérique, va réellement démarrer. C'est pendant son déroulement que nous commencerons à constater les avantages d'une transformation en profondeur des entreprises. Parmi les retombées positives, citons l'introduction de l'analyse de données et de l'IA/du ML dans les processus métier quotidiens, ce qui aura un impact important sur tous les secteurs et la société en général.

2. La conformité ne peut pas être accessoire.

Le modèle cloud moderne doit respecter strictement les règlements concernant la souveraineté et l'accessibilité des données. Il transformera le fonctionnement des entreprises, mais aussi en grande partie celui de la société. Même les grandes entreprises traditionnelles passent au cloud pour gérer des besoins urgents, comme la mise en conformité avec les réglementations toujours plus nombreuses. Les enjeux sont désormais trop importants pour que les entreprises ignorent les éléments cruciaux que sont la sécurité et la confidentialité.

Le cloud, et particulièrement Google Cloud, joue un rôle essentiel dans l'amélioration de l'analyse de données, car il répond à ces questions de conformité et de gouvernance. Partout dans le monde, des entreprises de toutes tailles se concentrent de plus en plus sur la sécurité, la confidentialité et la souveraineté des données. Beaucoup  des transformations numériques de 2021 se feront par nécessité, mais c'est le cloud d'aujourd'hui qui les rendra possible. La plate-forme Google Cloud a été entièrement conçue pour répondre à ces exigences de base. Les entreprises peuvent donc effectuer leur transition vers le cloud en ayant l'assurance que leurs données sont protégées.  

3. Les infrastructures ouvertes domineront.

D'ici 2021, au moins 80 % des entreprises adopteront une stratégie informatique multicloud ou hybride. Les clients cloud veulent disposer de plusieurs options pour leurs charges de travail. Les infrastructures et les API ouvertes sont la voie à suivre, c'est pourquoi il vous faut adopter une approche qui se caractérise par l'ouverture. Aucune entreprise ne peut se permettre de dépendre d'un fournisseur ou d'un service particuliers pour ses données stratégiques.

Avec l'émergence de cette norme ouverte, les sources de données multicloud et sur site seront rapidement combinées. Lorsqu'elles disposent des outils nécessaires, les entreprises peuvent utiliser plusieurs services cloud différents et profiter ainsi des avantages de chacun comme s'il ne s'agissait que d'une seule et même infrastructure. L'adoption massive du cloud et d'une approche ouverte s'accompagne également d'une transition vers des éléments de données plus puissants et de meilleures analyses de données. Comme beaucoup d'autres, vous avez été certainement surpris l'année dernière de découvrir le nombre de sources de données à la disposition de votre entreprise ou la quantité de données collectées. Une infrastructure ouverte vous donnera la possibilité de choisir la migration vers le cloud la plus adaptée à votre activité.

Des solutions de données telles que Looker et BigQuery Omni sont spécifiquement conçues pour fonctionner dans un environnement d'API ouvert sur notre plate-forme ouverte, afin que vous puissiez garder une longueur d'avance sur les sources de données en constante évolution.

4. Des compétences en science des données ne seront plus nécessaires pour exploiter tout le potentiel des solutions d'IA et de ML.

La science des données, ainsi que tous les outils spécialisés et l'expertise qu'elle nécessitait généralement, n'est plus l'apanage d'une poignée de spécialistes. Toutes les équipes d'une entreprise doivent pouvoir profiter de la puissance de la science des données, et des fonctionnalités d'IA et de modélisation de ML associées, sans avoir à apprendre une nouvelle discipline. Le travail de bon nombre de ces équipes et les décisions qu'elles doivent prendre auront alors une nouvelle dimension. Si elles n'avaient jamais utilisé de données jusque-là, elles s'y mettront.

En permettant à l'ensemble de leurs équipes de tirer profit de l'analyse de données, les entreprises pourront collecter, analyser et exploiter des données bien plus rapidement que celles qui ont encore recours au traditionnel modèle de science des données dissocié. Elles pourront améliorer la productivité et le processus décisionnel en offrant aux employés des outils de collecte, de tri et de partage des données à la demande. Cela permettra également aux équipes disposant d'une expérience en science des données, normalement chargées de l'assemblage, l'analyse et la création de présentations, de se concentrer sur d'autres tâches plus adaptées à leurs compétences et leur formation.  

Grâce à l'infrastructure de Google Cloud et à ses solutions d'IA/de ML, il est très facile de transférer des données sur le cloud et de les analyser. Et avec des outils comme les feuilles connectées, Data QnA et Looker, l'analyse de données est à la portée de tous les employés, même s'ils ne sont pas analystes de données ou data scientists certifiés.

5. Partout dans le monde, les données d'entreprise devront de plus en plus être traitées en temps réel.

La quantité de données stockées dans le cloud dépassera bientôt celle des données résidant dans les centres de données. D'ailleurs, le volume total des données mondiales devrait augmenter de 61 % d'ici 2025, pour atteindre 175 zettaoctets. Cela représente beaucoup de données, qui constituent pour les entreprises un monde d'opportunités à explorer. Le véritable enjeu est de réussir à capturer l'utilité des données sur le moment. Se fier à d’anciennes données stockées peut être instructif, mais de plus en plus de cas d'utilisation nécessitent des informations disponibles immédiatement, en particulier lorsqu'il s'agit de réagir à des événements imprévus. Par exemple, savoir identifier et neutraliser directement une brèche de sécurité sur le réseau, à l'aide de données et de mesures prises en temps réel, peut avoir d'énormes conséquences pour une entreprise. Ces actions immédiates peuvent lui faire économiser un nombre incalculable d'heures et de dépenses consacrées à limiter les risques.

Nous employons également cette méthode pour aider nos clients à empêcher les attaques DDoS. Voici l'un des enseignements que nous pouvons tirer de l'année 2020 : à l'avenir, les entreprises devront plus que jamais être capables de réagir immédiatement à des problèmes imprévus.

Alors que les données en temps réel révolutionnent la vitesse à laquelle nous les collectons, la source de données la plus inattendue (et néanmoins très utile) qui est apparue est l'analyse prédictive. Traditionnellement, les données ne proviennent que du monde physique. Par conséquent, la seule façon de se préparer à de futurs événements est d'étudier ce qui peut être testé de façon concrète. Mais grâce aux modèles prédictifs et aux outils d'IA/de ML, comme BigQuery ML, les entreprises peuvent effectuer des simulations basées sur des informations et scénarios réels, et ainsi obtenir des données sur des situations qui seraient difficiles, coûteuses, voire impossibles à tester dans des environnements physiques.

6. Plus de 50 % des lacs de données seront stockés sur site et dans plusieurs clouds.

Nous savons qu'il peut être compliqué d'associer les bons services aux bons cas d'utilisation. Bien que le cloud donne accès à une multitude d'opportunités pour améliorer les données, l'augmentation de l'adoption de cette solution implique que les entreprises mettent en place une stratégie numérique solide pour rester compétitives, y compris en ce qui concerne le stockage de leurs données. Nombreuses sont celles qui choisissent le multicloud pour sa flexibilité, surtout compte tenu du grand nombre d'options disponibles. Dans le cloud, le stockage des données prend la forme soit d'un entrepôt de données, qui stocke essentiellement des données structurées de façon à faciliter les recherches, soit de lacs de données, qui rassemblent en un seul endroit toutes les données d'une entreprise, quelle que soit leur structure.

La tendance que nous avons observée continuera à se généraliser, en commençant par la frontière entre les lacs et les entrepôts de données qui se fera de plus en plus floue. Google Cloud propose de nombreuses solutions de modernisation de lacs de données qui permettent aux entreprises d'intégrer des données non structurées et de parcourir leurs lacs de données plus facilement à l'aide d'outils d'IA/de ML. Celles-ci peuvent alors dégager des insights et stimuler la collaboration.

Comment se profile l'avenir de votre entreprise ?

Les choses changent rapidement. Bien qu'il puisse être difficile de tout suivre, ces évolutions technologiques sont vraiment passionnantes. Au bout du compte, vous pourrez résoudre les problèmes en temps réel, fournir immédiatement aux utilisateurs professionnels les données dont ils ont besoin et connaître l'intégralité du cycle de vie de vos données. N'hésitez plus à vous lancer.

Consultez notre guide sur la création d'un entrepôt de données moderne, ou découvrez comment comment les leaders dans la valorisation des données améliorent leurs résultats grâce à leur stratégie de données d'entreprise dans le rapport Turning data into unmatched business value (Transformer les données en un atout commercial incomparable) publié par Harvard Business Review Analytic Services.