L'année 2023 a marqué un tournant majeur vers l'IA générative et les modèles fondamentaux. Alors que les organisations intégraient l'IA générative dans leurs flux de travail, elles ont réalisé la nécessité cruciale de gérer efficacement leurs données. Bien que les entreprises aient toujours considéré les données de haute qualité comme essentielles à leur succès, l'essor de l'IA générative a souligné leur importance, en devenant un point central pour tous les acteurs concernés. À l'approche de 2024, promettant encore plus d'avancées en IA générative, des experts du secteur et des fournisseurs partagent leurs prévisions sur l'évolution de l'écosystème des données.
1. Les bases de données relationnelles évolueront au-delà du SQL
« Les entreprises modernes utiliseront de plus en plus l'IA générative, les applications IoT et l'informatique de périphérie, qui nécessitent un accès sécurisé aux données de l'entreprise. Bien que les bases de données SQL restent pertinentes, la demande pour des solutions plus flexibles poussera les développeurs vers des bases de données documentaires-relationnelles qui s'intègrent dans les flux de travail contemporains et soutiennent des transactions complexes. Ce changement renforcera les capacités nécessaires pour des applications dynamiques. »
– Bob Muglia, Président Exécutif de Fauna et Ancien CEO de Snowflake
2. Les bases de données vectorielles deviendront essentielles
« D'ici 2024, les bases de données vectorielles seront une technologie clé pour les entreprises recherchant des insights basés sur les données. Leur capacité à gérer des données à haute dimension et à soutenir des requêtes complexes sera cruciale. À mesure que les applications IA évoluent, comprendre et utiliser les bases de données vectorielles sera vital dans divers secteurs. »
– Ratnesh Singh Parihar, Architecte Principal chez Talentica Software, et Avthar Sewrathan, GM pour l'IA et les Vecteurs chez Timescale
3. Débloquer la valeur des lacs de données d'entreprise
« Les entreprises ont souvent d'importantes quantités de données stockées, mais très peu sont utilisées pour obtenir des insights. En 2024, les entreprises tireront parti de l'IA générative pour exploiter des données non structurées—comme des discussions et des vidéos—afin de créer des modèles linguistiques de grande taille (LLM) personnalisés. Ce changement permettra des réponses plus précises aux questions et de découvrir de nouvelles opportunités, telles que la détection d'anomalies dans les examens de santé et l'identification des tendances de vente au détail. »
– Charlie Boyle, Vice-Président des Systèmes DGX, Nvidia
4. Le besoin d'une automatisation robuste des données
« La dépendance accrue à l'IA mettra en lumière les lacunes des infrastructures de données désorganisées. Une mauvaise qualité des données peut entraîner des décisions erronées, surtout à mesure que les entreprises automatisent leurs processus. Celles qui manquent de bonne gouvernance des données risquent de graves problèmes de précision dans les applications IA critiques. »
– Sean Knapp, CEO d'Ascend.io
5. Les équipes des opérations financières dans le cloud affineront les pipelines de données
« En 2024, la collaboration entre les équipes financières et d'ingénierie sera essentielle pour réduire les dépenses inutiles dans le cloud. Selon les recherches d'Ascend, 48 % des entreprises prévoient d'optimiser leurs pipelines de données pour réduire les coûts, rendant crucial l'utilisation de plateformes permettant d'identifier les inefficacités de dépense. »
– Sean Knapp, CEO d'Ascend.io
6. Les données d'intention transformeront les stratégies de mise sur le marché
« Les données d'intention seront essentielles pour l'alignement des ventes et du marketing en 2024. En analysant les données comportementales, les entreprises pourront mieux anticiper les besoins des clients, évoluant vers un engagement proactif qui améliore les conversions et favorise la fidélité. »
– Henry Schuck, CEO de ZoomInfo
7. Les équipes de données et les équipes commerciales navigueront ensemble dans l'accès à l'IA
« Avec la demande croissante pour des outils IA comme ChatGPT, les équipes de données imposeront des contrôles d'accès stricts aux données d'entreprise. Cette dynamique pourrait accélérer l'adoption de l'IA, car les entreprises prioriseront des jeux de données propres, essentiels pour une analyse efficace alimentée par l'IA. »
– Arina Curtis, CEO et Co-fondatrice de DataGPT
8. L'analyse de données en temps réel augmentera l'efficacité
« L'analyse en temps réel alimentée par l'IA offrira aux entreprises des économies significatives et des insights concurrentiels. Par exemple, les compagnies d'assurance utiliseront l'IA pour traiter efficacement d'énormes volumes de données, éliminant le besoin de codage étendu et permettant des insights exploitables immédiats. »
– Dhruba Borthakur, CTO et Co-fondateur de Rockset
9. Les graphes de connaissances briseront les silos de données
« À mesure que les organisations migrent leurs données vers des environnements cloud, les graphes de connaissances faciliteront la navigation à travers plusieurs silos de données. En 2024, nous pouvons nous attendre à l'émergence de techniques d'IA innovantes basées sur des graphes de connaissances pour soutenir le développement d'applications intelligentes. »
– Molham Aref, CEO et Fondateur de RelationalAI
10. L'IA transformera les pratiques de gestion des données
« Les entreprises commencent à reconnaître le rôle de l'IA dans l'amélioration de leurs propositions de valeur. Elles devront équilibrer la protection des données sensibles tout en les utilisant pour la prise de décision, conduisant à l'évolution des solutions de gestion des données en réponse aux exigences réglementaires. »
– Osmar Olivo, VP de la Gestion Produit, Inrupt
11. Le rôle de Chief Data Officer gagnera en importance
« En 2024, les CIO en herbe verront une valeur dans le rôle de Chief Data Officer, qui a évolué en une position clé pour les organisations cherchant à exploiter leurs données. À mesure que les entreprises investissent dans l'IA et le cloud, les CDO joueront un rôle crucial dans la définition des stratégies axées sur les données. »
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