Si l’objectif est bien de gérer des centaines de téraoctets et des milliers d’utilisateurs exécutant des millions de requêtes par jour, vers quels environnements se tourner ?

Les inévitables défis

Si pour de nombreuses entreprises, l’analyse de données devrait migrer vers le cloud public plus rapidement (91%), reste à gérer néanmoins quelques obstacles, et non des moindres …

• La sécurité (50%)
• La technologie immature et peu performante (49%)
• La conformité avec les réglementations (35%)
• Le manque de confiance (32%)
• La connexion des systèmes existants avec les applications cloud (30%)
• Le manque de compétences internes (29%)
• La priorité pour d’autres applications (24%)
• Une priorité insuffisante pour l’entreprise (23%)

Deep Learning, Machine Learning & Intelligence Artificielle

Business Intelligence, Data Dicovery, Data Mining, ou bien encore, Intelligence Artificielle alimentée par le Machine Learning et le Deep Learning, voici les tendances à retenir :

• 1 entreprise sur 3 utilise le Deep Learning et le Machine Learning pour l’IA
• La visualisation et l’exploration des données sont utilisées par 50% des entreprises

Cet indicateur passe à 75% si on inclut les entreprises qui adopteront ces technologies d’ici 12 mois

• 81 % utilisent déjà ou prévoient d’utiliser l’analyse pour le service client au cours de l’année prochaine

Source Teradata