Aucun suspens sur l'évolution des volumes de données à court terme : la tendance va se poursuivre, largement alimentée par la montée en puissance de la mobilité et des objets connectés. Conséquence logique, les capacités d'analyse de ces données doivent monter en force. D'où l’apparition de nouvelles technologies, telles que le framework « Spark » ou les plateformes analytiques dont l'usage simplifié n'est plus réservé aux seuls experts. De ces deux tendances, découle une autre, essentielle pour les entreprises : la capacité à passer de l'analyse des données à la prise de décision. L'étape devrait être franchie en 2016. En effet, les progrès de l'intelligence artificielle appliquée aux technologies de Big Data aident à identifier et traiter directement les données exploitables. Fini le temps perdu sur des données sans grand intérêt et cap sur l'action.  

Ce gain d'efficacité dans le traitement des Big Data est une tendance forte. Le « machine learning » va y contribuer également. En dépassant les traitements informatiques cognitifs traditionnels, il dote les systèmes informatiques d’une capacité d’apprentissage, qui leur permet de repérer seuls les schémas porteurs de valeur ajoutée et "activables", c’est-à-dire déclenchant des actions.

Une autre tendance fait figure de certitude : les entreprises qui continueraient à faire l'impasse sur l’exploitation de leurs données sont promises à disparaitre, tout simplement. Celles qui se lancent ne vont pas d'office recruter des data scientists, mais plutôt acheter les algorithmes utiles à leur business. Dernier phénomène anticipé : la réglementation renforcée en matière de sécurité et de confidentialité – en particulier dans l'Union Européenne – va forcer les entreprises à revoir leurs procédures de sécurité et règles liées au respect de la vie privée.

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