Tendances du marché de Gestion des données APAC Industrie
Le cloud devrait connaître une croissance significative
- De nombreuses organisations déplacent leurs données vers des environnements cloud. Il sagit néanmoins dune transition qui ne peut se faire dun seul coup et, pour certains, dune transformation qui ne se produira jamais. Cela signifie que la plupart des organisations gèrent plusieurs environnements de données, y compris un mélange de solutions sur site, de cloud privé et de cloud public, également appelé environnement de cloud hybride. La gestion des données est considérée comme lune des parties les plus difficiles de la mise en œuvre de lanalyse. En moyenne, les organisations déclarent généralement que 80 % de tout projet de données est consacré à la gestion des données, alors qu'il ne reste que 20 % à l'analyse.
- À lère moderne de lIoT, de lIA et du cloud computing, les architectures de gestion des données ont radicalement changé. Au lieu denregistrer des millions de transactions, les organisations de la région enregistrent des milliards dinteractions. Les entreprises captent des signaux qui peuvent éclairer les opportunités commerciales et débloquer de nouvelles sources de valeur pour les organisations plutôt que de saisir uniquement des données pour soutenir des processus commerciaux formels. Les organisations d'aujourd'hui axées sur les données ont adopté de nouvelles pratiques de gestion des données agiles. Ils déplacent les données vers des structures de stockage centralisées et flexibles, telles que des lacs de données et le stockage cloud blob, et adoptent de nouvelles technologies de gestion des données pour évaluer et transformer les données en vue de leur utilisation.
- Les solutions de gestion des données exécutées sur le cloud peuvent aider à rationaliser les applications de Machine Learning afin que les équipes puissent se concentrer sur le travail qui compte, comme la création de prédictions précises qui améliorent les produits, les services et l'efficacité de l'organisation. Une solution automatisée de gestion des données basée sur le cloud peut effectuer automatiquement l'essentiel du travail des équipes de science des données, par exemple en identifiant des profils et des graphiques interactifs, offrant ainsi une visibilité immédiate sur les tendances et informant sur les problèmes de données, ainsi qu'un ensemble de données final publié de de toute taille, entièrement préparé pour être analysé de manière appropriée par des outils d'analyse en aval.
- En avril 2020, Trifacta comptait plus de 100 000 utilisateurs qui ont exécuté plus de six millions de tâches auprès des principaux fournisseurs de cloud et est intégré de manière native aux trois principaux fournisseurs de cloud, notamment AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, ainsi qu'à une croissance rapide. services cloud, tels que Snowflake et Databricks. Alors que la demande en matière de préparation des données s'accélère à mesure que les organisations déplacent davantage de charges de travail d'IA, d'analyse et d'apprentissage automatique vers le cloud, la gestion des données pourrait être utilisée par les organisations pour tirer parti des opportunités du marché avant la concurrence.
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La Chine devrait détenir une part importante
- La Chine est en train de devenir lun des principaux investisseurs dans les technologies de lIA à léchelle mondiale. Selon le China Money Network, 14 organisations chinoises dIA sont actuellement évaluées à 1 milliard de dollars, et leur valeur consolidée sélève à 40,5 milliards de dollars. Selon lUniversité Tsinghua, les start-up chinoises dIA ont levé 27,7 milliards de dollars grâce à 369 transactions de capital-risque en 2017-2018. En outre, selon une étude récente, en Chine, les investissements en capital-risque dans les entreprises de technologie de vision par ordinateur ont quadruplé entre 2016 et 2018, dépassant un total de 8 milliards de dollars. De telles statistiques valident la domination de la Chine dans ladoption doutils tels que le data wrangling.
- La Chine redouble defforts dans la transformation numérique de son économie avec un projet de construction de grands centres de données industriels à léchelle nationale. Cela permet dobtenir dénormes quantités dinformations, principalement des données de production, qui pourraient être utilisées pour développer des industries plus efficaces. Cette stratégie a été dévoilée dans une directive en mai 2020 du ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT), qui a appelé les autorités locales de 23 provinces, cinq régions autonomes et quatre municipalités à soutenir la création de ces nouveaux centres de mégadonnées, qui contribuera à renforcer les efforts visant à moderniser le secteur manufacturier du pays. De tels cas devraient avoir un impact positif sur le marché du pays.
- Au cours des dernières décennies, les villes chinoises ont connu une période de développement rapide. Les mégadonnées émergentes et les données ouvertes ont offert de nouvelles opportunités aux études urbaines et aux observateurs pour mieux observer et comprendre ces changements. Les outils de traitement des données devraient convertir les mégadonnées de manière à ce qu'elles puissent fournir l'analyse, la visualisation et les applications dans le contexte de la planification urbaine chinoise, des méthodes de modélisation urbaine, des modèles typiques, des tendances émergentes et de la révolution potentielle des mégadonnées dans la planification urbaine.
- La transformation de la Chine vers une économie numérique était déjà bien entamée avant lépidémie de coronavirus, grâce à ladoption massive des technologies basées sur Internet, des applications mobiles et des applications dintelligence artificielle. Une collecte de données plus importante a contribué à empêcher la propagation du virus en Chine, car elle permet de signaler avec précision les points chauds. Les gouvernements centraux et provinciaux s'efforcent de collecter et d'analyser encore plus de données pour aider à contenir la propagation de la maladie, où la gestion des données pourrait être déployée pour convertir les données brutes afin d'obtenir des informations plus exploitables.
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