2019 sera l’année de la résilience digitale

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Les prévisions de Riverbed

Écart de compétences

Les talents en data sciences vont rester rares en 2019 et la demande en spécialistes de la discipline comme en analytique des données va continuer à s’accentuer. Alors que les Data Lakes deviennent toujours plus volumineux, la difficulté à gérer et exploiter ces énormes quantités de données va devenir stratégique dans les opérations des entreprises au point de devenir la principale préoccupation dans le développement et la planification de l’activité.

Au cours de l’année à venir, les entreprises vont prendre pleinement conscience de l’impact des données sur leur réussite d’ensemble et sur la compréhension de leurs clients. Des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) seront capables d’apporter des informations exploitables, alors que l’analytique jouera un rôle capital pour les entreprises à la recherche d’un avantage concurrentiel sur un marché compétitif et attachées à répondre à des clients digitaux aux exigences accrues. La faculté à tirer parti de ces informations et à analyser les données va devenir inestimable.

Ces nouvelles technologies soulèvent un autre défi pour les managers : comment éduquer l’entreprise à l’analytique des données. Au-delà des compétences techniques nécessaires, il faut des compétences métier pour comprendre les implications en termes de technologie requise dans les opérations, ce qu’elle peut faire et comment l’implémenter pour atteindre une performance maximale. Pour se doter de telles expertises, les entreprises peuvent faire monter en compétence leurs employés à condition que le retour sur investissement soit vraiment prometteur. Il est toutefois plus simple pour les entreprises de recruter à l’extérieur, aussi la bataille de l’analytique des données a de grandes chances de s’intensifier l’année prochaine.

 

Suivi de la performance :

Les entreprises commencent seulement à cerner combien il est important de comprendre l’empreinte digitale de leurs clients et de leurs prospects. Aussi, en 2019, les data sciences et l’analytique des données vont devenir les principaux moteurs de la réussite avec les clients.

Les cas d’usage de l’IA et du ML vont se multiplier et rassembler un volume conséquent de données qui va exiger une compréhension fine de ces applications. La compréhension superficielle que l’on constate pour le moment empêche les entreprises d’offrir à leurs clients une expérience vraiment cohérente et optimale. Ce ne sera plus le cas l’année prochaine : les techniques de data science et l’analytique prédictive vont davantage se généraliser afin de mettre pleinement à profit les technologies en essor comme le ML.

 

Des entreprises tournées vers leurs clients 

Au départ, la transformation digitale se concentrait sur l’adoption de solutions de nouvelle technologie. Toutefois, dans l’année à venir, les choses vont commencer à évoluer. Alors que les data sciences et l’analytique des données se développent, les clients se mettent à demander et à attendre des services toujours plus personnalisés. De l’offre packagée d’un opérateur de télécoms à un crédit, des vêtements ou de simples articles d’épicerie, les clients digitaux exigent que les biens et les services soient taillés sur-mesure en fonction de leurs goûts et de leur expérience personnelle.

L’année prochaine, les entreprises capables de proposer à leurs clients une expérience sur-mesure en utilisant l’analytique avancée des données, l’IA et le ML en tireront d’importants bénéfices. L’usage de nouvelles technologies comme la blockchain va également aider à élever le niveau de personnalisation.

 

Internet des objets

L’année qui arrive verra des changements considérables de l’IoT, car les fabricants vont continuer à améliorer la sécurité intégrée tant attendue qu’ils ont auparavant sacrifiée pour maintenir des coûts de production bas. Le grand public n’ayant pas pleinement conscience des risques de sécurité associés aux objets connectés, l’adoption de l’IoT ne va pas massivement diminuer, même si les nouvelles mesures de sécurité de l’Internet des objets fait grimper les prix.

En parallèle, les fuites de données très médiatisées et l’implémentation du RGPD continueront à créer un changement d’attitude envers l’IoT. Comme un coup de semonce, il va y avoir une prise de conscience qu’aucune solution rapide ne peut combler les brèches de sécurité. En comprenant qu’éviter ces brèches au niveau de l’IoT est un impératif de taille et que le poids des preuves exigées par le RGPD repose sur leurs épaules, la plupart des entreprises vont tenter de limiter le nombre d’amendes potentielles.

D’un point de vue positif, les défis de l’Internet des objets nécessitent des solutions innovantes et peuvent aboutir à de nouveaux développements qui aideront à lutter contre de futures menaces et donneront un coup d’accélérateur à d’autres technologies telles que le Machine Lerning.

 

Incidents et résilience digitale : 

Les pannes continueront de sévir dans tous les secteurs, en particulier dans la finance et la vente au détail. Les entreprises ont besoin d’avoir davantage de visibilité. En effet, elles vont vouloir une seule source d’informations fiables sur toute leur architecture logicielle. Les outils de visibilité digitale peuvent livrer l’équivalent d’un diagnostic IRM de tout ou partie de l’architecture logicielle et détecter potentiellement les vulnérabilités avant qu’un incident ne survienne.

Une fois leur visibilité d’ensemble améliorée, les entreprises pourront prendre des mesures plus pertinentes pour renforcer leur résilience de manière proactive et s’assurer que les clients pâtiront moins de pannes informatiques l’année prochaine qu’en 2018.

 

Secteur financier : prise de distance avec les systèmes hérités

Le secteur financier a connu des temps difficiles avec sa transformation digitale. En 2018, les institutions financières se sont retrouvées noyées dans les différentes couches logicielles héritées, si bien qu’apporter des changements à leur infrastructure relevait de l’opération délicate et onéreuse, rarement sans risque. Les entreprises de la finance doivent s’émanciper de leurs anciens systèmes et adopter une infrastructure plus agile par le biais de partenariats avec des startups de la fintech.

En 2019, les banques et les institutions financières vont doubler leurs services digitaux et tenter de gagner en compétitivité grâce à des technologies financières très agiles. Il sera capital qu’elles offrent à leurs clients une expérience satisfaisante, sans heurt. Pour y parvenir, il leur faudra une visibilité et une performance améliorées, y compris à la périphérie du réseau. Le secteur des services financiers va devoir adopter le SD-WAN et des solutions de visibilité pour faire le suivi de la performance, commercialiser rapidement les produits et adapter les services pour absorber la transition de systèmes hérités à l’agilité.

 

Collaboration entre les DAF et les équipes digitales de la finance

Les équipes de la finance vont devoir faire des changements drastiques et s’adapter dans l’année qui vient. Face à l’attrait grandissant des entreprises de technologie financière auprès des clients et des talents, il faudra que les banques traditionnelles s’adaptent et gagnent en agilité. Dans ce contexte, les équipes de la finance devront développer des compétences plus pointues en analyse des données. Les data scientists vont devenir des acteurs-clés dans les équipes de la finance et l’analyse prédictive, alors que les profils spécialisés dans l’IA et le ML seront toujours plus indispensables dans ce secteur.

De plus, l’adaptation des équipes de la finance restera de mise l’année qui vient et dans toutes les entreprises, les DAF s’appuieront davantage sur les données et sur les analystes au sein de leurs équipes. Par conséquent, les DSI et les DAF vont collaborer plus étroitement que jamais et les entreprises qui se seront débarrassées des données en silos remporteront les plus belles réussites.

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