Tendances en matière de données et d'analyse pour 2024 : qu'y a-t-il à l'horizon ?

Il ne fait aucun doute que l’analyse des données et le Big Data ont révolutionné le paysage marketing ces dernières années, modifiant fondamentalement la manière dont les entreprises exploitent l’information pour leurs campagnes.

Le point commun entre les principaux acteurs du domaine publicitaire est leur dépendance à l’égard de ces outils. Par conséquent, l’analyse des données et le Big Data peuvent aujourd’hui être considérés comme le fondement d’une croissance durable. Curieux de connaître les tendances en matière de données et d'analyses pour 2024 ? Découvrez-les ci-dessous et exploitez-les pour maximiser vos stratégies marketing !

Informations Big Data en temps réel : exploiter le traitement des flux

Le Big Data en marketing

Le Big Data en marketing fait référence à la capture en temps réel d'un grand volume de données, suivie d'une analyse pour obtenir des informations sur les intérêts et le comportement des consommateurs. Ce processus vise à formuler des stratégies plus efficaces qui donnent des résultats supérieurs.

Jusqu’à très récemment, de nombreuses entreprises ne disposaient pas d’outils pour capturer toutes les données qu’elles généraient en temps réel, ce qui conduisait à des analyses erronées et à des stratégies obsolètes. En fait, en 2020, les entreprises n’ont capturé que 56 % des données qu’elles ont générées et, sur ce pourcentage, elles n’en ont utilisé que 57 %.

En 2024, cela changera. Grâce aux avancées technologiques, la capture et le traitement des données seront à la portée de la plupart des organisations. Cela signifie que davantage d’informations peuvent être capturées et analysées plus rapidement grâce à de nouveaux outils Big Data plus accessibles.

Automatisation et analyse avec l'IA et l'apprentissage automatique

De plus en plus d’organisations utilisent à la fois l’IA et l’apprentissage automatique pour analyser les données et ainsi obtenir des informations précieuses plus rapidement que jamais et avec moins d’efforts.

En fait, cela ne se produit pas uniquement dans le domaine du marketing. Dans le secteur médical par exemple, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont permis aux médecins de passer de 4 à 24 heures à analyser une vidéo de 30 minutes sur l'activité neuronale d'un patient à moins d'une demi-heure à l'aide de programmes. avec des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique.

Pour en revenir au secteur du marketing, le traitement de l'information peut être automatisé jusqu'à 70 % grâce à l'IA, et la collecte de données jusqu'à 64 %. Cela se traduit par une plus grande agilité dans la création de stratégies et un temps de réponse beaucoup plus court aux tendances. Cela signifie également que les entreprises peuvent utiliser le temps gagné grâce à l’automatisation de la capture et du traitement des données sur d’autres problématiques qui les aident à atteindre leurs objectifs.

Gestion évolutive et rentable : le potentiel des données en tant que service

Les données en tant que service (DaaS) utilisent des outils basés sur le cloud pour la collecte, l'analyse et la gestion des données. Ce qui distingue le DaaS comme l’une des tendances les plus intrigantes en matière de données et d’analyse de 2024, c’est sa rentabilité. Il permet aux entreprises de toutes tailles de tirer parti des avantages du Big Data sans investir lourdement dans des plates-formes de stockage ou des solutions propriétaires. Le DaaS démocratise l'analyse des données, la rendant accessible aux professionnels occupant différents postes dans n'importe quelle entreprise, passant de son exclusivité préalable aux ingénieurs ou aux data scientists des entreprises de haut niveau.

Des plateformes comme Google et Microsoft proposent des outils DaaS, et de nombreuses organisations émergentes s'adressent à divers secteurs. Notamment, 40 % des professionnels de l’informatique utilisent le DaaS pour le stockage et la sauvegarde des données, tandis que 90 % des chefs d’entreprise donnent la priorité à la démocratisation des données.

Des lacs de données pour un stockage optimisé

Les Data Lakes sont des référentiels où sont stockés de grands volumes d’informations brutes, offrant un accès rapide aux entreprises et aux data scientists pour effectuer des analyses. Anticipés comme une tendance majeure en matière de données et d'analyse pour 2024, les lacs de données excellent dans le stockage de données non structurées, offrant une flexibilité sur différents types de données par rapport aux entrepôts de données.

L’émergence des data lakehouses est sur le point d’avoir un impact significatif en combinant les atouts des lacs de données (flexibilité) et des entrepôts de données (capacité de gestion des données). Cette intégration s'avère être une excellente option pour utiliser les données de manière transparente sans avoir besoin de naviguer dans différents systèmes.

Même si les lacs de données devraient connaître une tendance en 2024, il convient de noter que ce concept est encore relativement nouveau, avec une technologie à ses premiers stades de développement. Les aperçus que nous verrons en 2024 ouvriront probablement la voie à un marché florissant en 2026 ou 2028.

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Transition dans la gouvernance du Big Data

La gouvernance des données fait référence à tout ce qui touche aux politiques et procédures destinées à assurer le bon traitement des données. En 2024, un changement important est attendu dans tout ce qui touche à la protection des données. Non seulement c'est l'année où les cookies tiers vont enfin disparaître, mais on s'attend également à ce que 75 % de la population mondiale protège ses données personnelles par le biais de lois sur la confidentialité, ce qui représente une augmentation substantielle par rapport aux 10 % enregistrés dans 2020.

Même si le Big Data est actuellement réglementé dans une certaine mesure, 2024 devrait voir naître une réglementation plus spécifique à ce sujet. En tant qu'entreprise, il est crucial de rester vigilant et de veiller au respect de ces réglementations évolutives.

Industrie 4.0 : tirer parti de la technologie pour améliorer les informations sur les données

L’industrie 4.0, également connue sous le nom de quatrième révolution industrielle, terme inventé par Klaus Schwab, est apparue au début du 21e siècle. Il se caractérise, entre autres, par l'intégration de la robotique, de l'Internet des objets (IoT), de l'IA, de l'automatisation, du cloud computing et de l'échange de données dans divers processus.

Si l’analyse des données a joué un rôle fondamental tout au long de l’histoire, l’avènement de la technologie Industrie 4.0 l’a élevée à un nouveau niveau, offrant des opportunités précieuses pour le domaine du marketing.

Ces dernières années, nous avons été témoins de l’impact des éléments mentionnés ci-dessus sur le marketing. En 2024, nous prévoyons une adoption plus large par les entreprises de la technologie de la quatrième révolution industrielle appliquée à l’analyse des données et au marketing.

Utilisation accrue de DataOps

DataOps est un ensemble de techniques et de pratiques de gestion de données qui visent à améliorer l'intégration, l'automatisation et la communication des flux de données d'une organisation pour les rendre plus rentables et plus rapides.

Ce que DataOps apporte au processus de collecte et d'analyse des données (et à l'ensemble de son cycle de vie), c'est l'agilité et la rapidité. Pour cette raison, de nombreuses entreprises de secteurs très divers ont commencé à investir dans ces pratiques et techniques.

Un autre avantage du DataOps est que, puisqu’il couvre plusieurs disciplines, il favorise la collaboration entre les différentes équipes en charge des données.

IA centrée sur les données

L’IA centrée sur les données représente une nouvelle forme de technologie d’intelligence artificielle qui tourne autour de la compréhension, de la décision et de l’utilisation des données comme objectif principal. Contrairement à son prédécesseur, souvent centré sur l'heuristique et les règles, l'IA centrée sur les données minimise le risque d'erreurs lorsqu'elle est appliquée à de nouveaux ensembles de données en intégrant des techniques d'analyse du Big Data et d'apprentissage automatique.

En apprenant directement à partir des données plutôt que de s’appuyer uniquement sur des algorithmes, l’IA centrée sur les données améliore la précision de la prise de décision, ce qui donne lieu à des résultats plus précis. Notamment, cette nouvelle itération de l’IA présente également une plus grande évolutivité. Il s’agit donc d’une tendance importante en matière de données et d’analyses pour 2024. Bien qu’elle émerge progressivement, elle marque le début d’une tendance que de plus en plus d’entreprises intégreront probablement dans leurs stratégies au fil du temps.

Écosystèmes de données cloud

Les écosystèmes ou plateformes de données cloud font référence à des centres de données situés dans le cloud, accessibles via Internet et englobant le stockage de données et les serveurs. Dans le cadre de la vague de transformation numérique, un nombre croissant d'entreprises intègrent ces écosystèmes, ce qui en fait une tendance notable en matière de données et d'analyses pour 2024. La migration de votre écosystème de données et de vos données d'entreprise vers le cloud permet non seulement d'y accéder de n'importe où et à tout moment, mais favorise également une plus grande démocratisation en raison de sa nature plus rentable que le matériel physique.

En 2024, on s’attend à ce que 50 % des nouveaux systèmes mis en œuvre dans le cloud soient basés sur ces écosystèmes. Au-delà des avantages mentionnés, les plateformes de données cloud offrent une évolutivité, s'adaptent aux exigences de l'analyse des données et peuvent s'adapter aux évolutions des objectifs et de la charge de travail de l'entreprise.

IA de pointe

Edge AI implique l'utilisation de modèles d'IA sur des appareils tels que des téléphones mobiles, des appareils photo ou des montres intelligentes, permettant le traitement des données en temps réel sans recourir à un serveur Internet. Cette approche permet aux entreprises d'identifier de nouveaux modèles et tendances, conduisant à la formulation de stratégies plus efficaces.

Les nombreux avantages de Edge AI sont de plus en plus reconnus, ce qui la positionne comme l’une des tendances en matière de données et d’analyse les plus convaincantes pour 2024. Sa latence presque imperceptible et ses besoins réduits en bande passante se démarquent notamment. De plus, Edge AI offre une sécurité des données améliorée par rapport à Cloud AI, car la majorité du traitement des données s'effectue localement, garantissant une réponse plus immédiate. Enfin, son applicabilité s’étend aux environnements distants sans accès à Internet.