L'architecture des données, l'infrastructure d'entreprise reliant les stratégies commerciales et les stratégies de données, sera confrontée à des priorités concurrentes en 2024. D'une part, près de la moitié des organisations s’orienteront vers la modernisation de leurs architectures de données pour accroître l’analyse opérationnelle en temps réel et activer les capacités d’IA et de ML (apprentissage automatique). Simultanément, avec les inquiétudes concernant les impacts de l'IA, sur 80% donnera la priorité à la sécurité et à la gouvernance des données en 2024.
Alors que les architectes de données ont dû trouver un compromis entre sécurité et analyse, 2024 s’annonce comme un équilibre plus délicat entre les deux, en fonction de l’état de l’entreprise. Qualité des données. La qualité des données d’une entreprise déterminera le rythme de l’adaptation des tendances de l’architecture des données pour 2024.
Les problèmes de qualité des données ont augmenté vers 15 heures entre 2022 et 2023. En 2023 et au-delà, 25 % ou plus des revenus seront soumis à des problèmes de qualité des données.
Avec des budgets réduits en raison de l'incertitude économique, des objectifs de capitalisation sur les projets d'IA et une concentration sur la qualité des données, les organisations procéderont de manière réfléchie à la mise en place et à la mise en œuvre des tendances suivantes en matière d'architecture de données :
- Demander des comptes Gouvernance des données
- Moderniser l’infrastructure technique pour gérer les données en temps réel
- Implémenter les architectures distribuées avec prudence
- Intérêt croissant pour les clients de machines ou les custobots
- Inclure des données tierces dans l’écosystème de données d’une organisation
Appliquer une gouvernance responsable des données
Le lien entre une bonne gouvernance des données et une architecture de données n’est pas un secret. À propos 54% des dirigeants ont fait de la gouvernance des données une priorité absolue pour 2024 et 2025, selon Donna Burbank, une experte reconnue du secteur avec plus de 25 ans d'expérience. Au lieu de cela, les managers sont confrontés au défi de mettre en place une gouvernance des données responsable qui sert l’infrastructure de données de l’organisation.
William McKnight, conseiller auprès de nombreuses organisations parmi les plus connues au monde, souligne que la gouvernance des données, être utile, doit établir la responsabilité et la livraison tangible. Cette gouvernance des données responsable doit également s’aligner sur les besoins d’une organisation en matière de qualité des données pour faire progresser son architecture de données.
L'évolution des outils de gouvernance des données a fait progresser les processus de qualité des données au sein des composants de l'architecture des données, et cela va se poursuivre. Gartner observe que l’adoption de métadonnées actives, gérées via la gouvernance des données, deviendra essentielle pour moderniser l’architecture des données dans les années 2020.
Néanmoins, mettre l’accent à lui seul sur les outils de gouvernance des données ne parviendra pas à donner à l’architecture des données un avantage significatif. Dr Peter Aiken, une autorité reconnue en matière de gestion des données (DM), définit Architecture de données en tant que structure d'actifs basés sur des données soutenant la mise en œuvre d'une stratégie organisationnelle.
Pour combler cette lacune, une gouvernance responsable des données constitue un pont essentiel pour les organisations utilisant plus efficacement leurs architectures de données, nécessitant une bonne qualité des données pour soutenir la mise en œuvre de la stratégie. Ainsi, alors que les organisations s’orientent vers une gouvernance des données responsable en 2024, il sera logique de mettre en œuvre un cadre solide lié aux stratégies organisationnelles pour faire progresser l’architecture des données.
Moderniser pour gérer les données en temps réel
Une montée marché du streaming de dispositifs IoT tels que les capteurs, les appareils domestiques intelligents, les flux de médias sociaux, etc., promet d'inciter les entreprises à obtenir des informations plus efficaces à partir d'analyses en temps réel via leurs architectures de données. Les entreprises qui le font risquent d’entrer dans une arène de croissance à un taux annuel composé de 21.5%.
De plus, les données non structurées, y compris celles provenant des réseaux sociaux, représentent moins de 33% des données gérées aujourd'hui. Ce chiffre indique la nécessité de moderniser l'architecture des données, par exemple de manière plus efficace. utiliser le cloud computing pour des informations rapides et pertinentes en temps réel.
Par conséquent, les organisations doivent gérer et faire évoluer intégrations de données et mettre à niveau leurs pipelines pour un traitement et une livraison suffisants des données. Selon une enquête Komprise 2023, 47% des départements informatiques et des entreprises ont identifié le principal défi en matière de données non structurées : déplacer les données sans perturber les utilisateurs. Par conséquent, l’état de la qualité des données déterminera le rythme et la disponibilité des ressources pour la mise en œuvre des composants de l’architecture de données afin de gérer les données en temps réel.
Avec l’augmentation des outils d’IA et d’apprentissage automatique essentiels au traitement des données en temps réel, la pression en faveur de l’utilisation de ces technologies va croître à mesure que les organisations abandonnent. 40% de leurs principales dépenses informatiques vers l'IA d'ici 2025. Cette volonté de moderniser l'architecture des données et de maîtriser la qualité des données entraînera des turbulences dans l'infrastructure et des résultats mitigés dans la gestion des données en temps réel en 2024.
Implémenter les architectures distribuées avec prudence
Les architectures de données distribuées, qui utilisent plusieurs plates-formes, gèrent non seulement les données en temps réel, mais réduisent également le temps d'accès aux données, offrent une redondance et augmentent la flexibilité. Ces avantages inciteront les entreprises à piloter leurs mises en œuvre dans les organisations au cours de 2024.
Lorsque les entreprises réfléchissent aux architectures distribuées à appliquer, elles procéderont avec prudence. Étant donné que les problèmes de qualité des données représentent une proportion importante des budgets technologiques et affectent l'adhésion des entreprises aux projets informatiques, de nombreuses entreprises rechercheront des options d'architecture distribuée plus établies et mieux comprises.
Par conséquent, l’entrepôt de données cloud restera en tête de liste, avec un 52% croissance d’une année sur l’autre du volume des entrepôts de données cloud. Gartner voit 35% d'une infrastructure de centre de données gérée à partir d'un plan de contrôle basé sur le cloud en 2027.
En plus des entrepôts de données cloud, 43% des entreprises envisageront le Data Lakehouse. Cette mise en œuvre de Data Lakehouse permettra fournir un point d’entrée dans les architectures distribuées.
Les entreprises nécessitant moins de ressources à gérer et ayant moins de problèmes de qualité des données étudieront des combinaisons de structure de données, d'algorithmes qui unifient les données disparates entre les systèmes et de maillage de données, une approche de microservices pour la gestion des données d'entreprise.
Pour toute architecture distribuée, la mise en œuvre réussie d'ici 2024 dépendra de la disponibilité d'un cadre d'architecture de données solide qui fonctionne bien avec d'autres Gestion des données composants du programme pour garantir la qualité des données. Sans confiance dans les données, toute architecture distribuée fonctionnera comme un joyau de la couronne devant être « admiré et analysé, mais non exploitable ». Ce résultat est de mauvais augure pour l’obtention d’un futur financement pour la modernisation de l’architecture de données.
Un intérêt croissant pour les clients de machines ou CustoBots
Gartner a identifié des acteurs économiques non humains, clients de machines ou « clients », qui peuvent négocier et acheter des biens et des services. Gartner prédit que les entreprises généreront plus de 21% de leurs revenus en 2030 grâce à ces algorithmes.
Alors que les algorithmes interagissent déjà avec les API des systèmes de données, les custobots modifieront considérablement les résultats, les comportements et les activités de l’architecture des données. Microsoft Bing déclare :
« Les clients de machines remettent en question les paradigmes traditionnels de l'architecture de données… À mesure que les custobots deviennent plus répandus, les architectes de données seront à l'avant-garde de la conception des écosystèmes de données destinés aux participants humains et non humains.
Bien que ce scénario où l’IA encaisse de l’argent sur un compte bancaire puisse sembler très lointain, les entreprises commenceront probablement à essayer l’IA générative pour faciliter leurs achats. Google a déjà ajouté un service d'IA générative qui compare les prix des vêtements pour les acheteurs des fêtes de 2023.
Anticipez que les custobots, comme celui de Google, généreront de façon exponentielle plus de données et d'algorithmes grâce à IA générative. Microsoft Bing note : « L'évolutivité devient cruciale pour s'adapter au nombre croissant de clients et à leurs interactions. » Par conséquent, les entreprises voudront surveiller cette tendance émergente en 2024 et planifier des infrastructures de données offrant une qualité de données fiable compte tenu du nombre croissant de clients.
Inclure des données tierces dans l’écosystème de données d’une organisation
En 2024, le marché commencera à voir les écosystèmes de données s’étendre, passant des actifs critiques d’une organisation à une ou plusieurs sources de données tierces. McKnight a identifié des aspects de cette tendance à travers le nuage de données, une Architecture de Données permettant aux organisations de partager et d'échanger des données avec des filiales, des partenaires, des tiers ou des utilisateurs sur internet.
Le milieu universitaire a déjà vu le début de cette tendance à travers le Alliance de données de recherche (RDA), avec 13,900 XNUMX membres individuels développant et adoptant une infrastructure favorisant le partage de données.
En 2023, les entreprises ont étudié l'utilisation de données tierces pour traiter rapidement volumes de données en hausse et pour de nouvelles opportunités. Cette tendance devrait être lucrative, atteignant 3.5 milliards de dollars d’ici 2028.
Cette évolution impacte les organisations d’au moins trois manières :
- Les entreprises doivent disposer d’architectures de données qui disposent déjà et fournissent une bonne qualité de données pour intégrer des données tierces et enrichir les leurs.
- Les entreprises dont la qualité des données est médiocre auront plus de mal à faire progresser leur infrastructure de données pour exploiter un écosystème de données plus étendu et partagé avec plusieurs partenaires.
- Les entreprises qui partagent un cloud de données doivent accorder une attention particulière à la qualité des données et coordonner les composants de l'architecture des données entre eux lorsqu'elles partagent leurs ressources de données.
Compte tenu de ces exigences, les organisations doivent s’attendre à ce que 2024 apportera des résultats mitigés, certaines organisations réalisant des réalisations et des connaissances étonnantes grâce à ce partage de données, tandis que d’autres pourraient avoir du mal à gérer des processus et des mises en œuvre précipités de l’architecture de données.
Conclusion
Les organisations sont confrontées à des priorités complexes en matière d'architecture de données pour moderniser et augmenter leurs revenus grâce aux opportunités liées aux données en temps réel, aux robots clients et aux données tierces. Les entreprises veulent atteindre cet objectif tout en gérant simultanément les risques et en gérant les menaces de plus en plus potentielles, comme les impacts de l’IA.
L’étendue de la qualité des données déterminera le rythme des mises en œuvre de l’architecture de données et de leurs succès. Cette tendance deviendra évidente à mesure que les organisations moderniseront leur infrastructure technique et adopteront des architectures distribuées.
Ceux qui ne parviennent toujours pas à résoudre les problèmes de qualité des données adapteront leur architecture de données à un rythme plus lent. Pour remédier à cette situation, les entreprises adopteront probablement une gouvernance des données responsable. Même ceux dotés d’architectures de données complexes et élégantes amélioreront leur gouvernance des données responsable afin de mieux budgétiser et de mettre en œuvre des mises à jour de l’infrastructure de données en 2024.
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- La source: https://www.dataversity.net/data-architecture-trends-in-2024/
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