Le marché de la data recèlent de nombreuses opportunités

Grands enjeux et tendances du marché de la Data

1. Stratégie, agilité & scalabilité

Les entreprises génèrent de plus en plus de données et veulent en tirer des bénéfices tangibles et au plus vite. Pour cela, une vraie stratégie « data » est indispensable autant pour la modernisation des infrastructures et plateformes de données correspondant le mieux aux besoins et spécificités de chaque entreprise que pour le développement des cas d’usages les plus pertinents et leur mise à l’échelle. Le recours aux XOps (DataOps, MLOps, ModelOps, PlatformOps), utilisant les meilleures pratiques du mouvement DevOps, peut accélérer la mise en œuvre des projets data entre autres grâce à la réutilisation et la reproductibilité des données et des modèles.

2. BI augmentée

Les BI traditionnelle avec des tableaux de bord prédéfinis devient obsolète. Les entreprises ont besoin d’une BI orientée métiers qui est agile, efficace et facile à utiliser. Le ML et l’IA en sont au cœur. Cela inclut l’automatisation, les fonctionnalités prescriptives ou celles de langage naturelle (NLP), ou encore les outils no-code et low code permettant aux métiers de créer, former et déployer des modèles de données plus facilement. Toutefois, l’utilisation de la BI en libre-service peut engendrer certains défis, comme l’exposition de données sensibles et l’interprétation erronée des résultats produit par les modèles.

3. Data literacy & co-création

Pour rendre les outils data accessibles au plus grand nombre, les entreprises ont besoin de mener des actions de sensibilisation et d’acculturation à l’échelle pour que chacun puisse manipuler et analyser ses données. L’engagement des métiers dans le développement des cas d’usages des données est aussi essentiel tant pour identifier les cas les plus pertinents que pour réduire la réticence au changement lors de leur mise à l’échelle.

4. Data dans un contexte global du SI

La qualité, l’accessibilité et la disponibilité des données sont des enjeux majeurs de tout projet d’exploitation de données. A cet effet, la mise en place des dispositifs appropriés comme le data quality management (DQM), le MDM (Master Data Management) et de nouvelles approches architecturales comme la virtualisation des données, le data mesh (maillage de données), ou la data fabric est une tendance importante pour les années à venir.

5. Cybersécurité & conformité réglementaire

Le mouvement vers le cloud couplé avec une conjoncture géopolitique incertaine ne fait qu’augmenter la nécessité pour les entreprises de protéger et sécuriser leurs données. Il s’agit de dispositifs de cybersécurité dans un contexte global du SI, le cryptage des données ou encore la sécurisation de l’IA. Les dispositifs de GRC (gouvernance, gestion des risques et conformité) est aussi l’une des priorités stratégiques des entreprises françaises, poussée par le nombre croissant d’attaques et de fuites de données ainsi que les exigences réglementaires (NIS2, GDPR, Open Data, futur DGA). L’un des défis principaux pour les entreprises est d’arriver à valoriser les données tout en restant conformes aux exigences réglementaires et aux exigences de sécurité.

6. IA au cœur de la transformation digitale

Les entreprises expérimentent depuis un certain temps le développement des cas d'usages de l'IA ; toutefois, l’identifications des cas d’usages avec la plus grande valeur ajoutée ainsi que leur mise à l’échelle reste un enjeu important.

En outre, les entreprises, surtout les grands comptes, commencent à mener des réflexions sur le développement de solutions d’IA selon les principes éthiques (trustworthy AI, responsible AI). Ce mouvement est encore minoritaire mais susceptible de prendre de l’ampleur dans l’avenir, vu le développement accéléré du cadre réglementaire en Europe (e.g., Artificial Intelligence Act).

7. Multiplication des collaborations

La complexité du sujet “data” couplée avec la pénurie des talents a conduit à l’émergence de nombreuses collaborations et partenariats entre les ESNs, industriels, structures académiques et start-ups.

De nombreuses entreprises ont mis en œuvre une data factory regroupant leurs propres équipes ainsi que des partenaires (ESN, start-ups, et hyperscalers) pour accélérer leur transformation digitale et le développement de cas d’usage de data. Ce travail collaboratif permet aussi de former leurs employés « sur le terrain ».

Quoi qu’il en soi, le marché de la data recèlent plein de belles opportunités pour les ESN, allant de l’accompagnement stratégique et l’acculturation jusqu’aux sujets plus techniques comme la refonte des infrastructures et plateformes de data et la sécurisation des données. Pour en savoir plus, vous pouvez consultez notre PAC 360° Data.