L’analytique a, plutôt, le vent en poupe, et le marché évolue vers l’analytique dans le cloud. En effet, le cloud semble le meilleur endroit pour effectuer les analyses de données selon 83% des entreprises, et ce au niveau mondial. De plus, d’ici 2023, les organisations exécuteront toutes leurs analyses dans le cloud. Mais face au manque de vitesse, de puissance, comment gérer les charges analytiques ? Retour sur les enjeux et contraintes
L’analyse des données dans le Cloud : est-ce la solution ?
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%)
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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
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