La dernière révolution industrielle en date s’est faite au niveau de la chaîne de montage, un exploit d’ingénierie stratégique qui a permis notamment de construire des voitures plus rapidement. Aujourd’hui, on parle d’exploits techniques qui permettent aux voitures de se conduire seules. Cette nouvelle génération d’outils, capable de collecter, stocker et diffuser une quantité sans précédent de données, est à l’origine d’un raz-de-marée d’innovations qui portent aujourd’hui « la quatrième révolution industrielle ».

Le stockage, qui a longtemps été synonyme de contraintes et source de silos pour de nombreuses entreprises, a désormais un rôle actif à jouer dans cette révolution en se transformant en une plateforme de partage des données, source de valeur pour l’entreprise.

Selon IDC, les dépenses consacrées aux systèmes d’IA, gourmands en données, atteindront 19,1 milliards de dollars cette année et 52,2 milliards en 2021. Cela concerne des projets variés comme l’automatisation du service à la clientèle, les recommandations d’achat et de produits, mais aussi d’autres cas d’utilisation en santé et sécurité, comme la détection automatisée des cybermenaces, ou encore la recherche médicale, le diagnostic et le traitement reposant sur l’IA.

On ne saurait trop insister sur le rôle de la donnée dans l’avenir de l’entreprise. Selon un sondage mené par le MIT Technology Review, une écrasante majorité des dirigeants affirment que les données sont à l’origine des décisions commerciales, et 87 % d’entre eux affirment qu’elles sont essentielles pour obtenir des résultats pour les clients.

Il est temps pour les organisations de se débarrasser des architectures obsolètes, incompatibles les unes avec les autres et incapables de partager et exploiter pleinement les données, pour adopter une architecture de nouvelle génération capable de fournir des données n’importe où et n’importe quand.

Cette plateforme, tel un data hub moderne, doit intégrer les quatre éléments fondamentaux suivants : du haut débit pour le stockage de fichiers et d’objets ; une élasticité native ; des performances multidimensionnelles, conçues pour répondre à n’importe quel type de données, avec n’importe quel type d’accès ; et une capacité massivement parallèle.

Ces quatre caractéristiques sont essentielles à l’unification des données. Trop de données restent encore bloquées dans la complexité des silos, dont les cloisonnements, dans un monde centré sur les données, sont contre-productifs.

Un data hub ne remplace pas les data warehouses ou les data lakes. Il permet d’unifier et de partager des données entre les équipes et les applications, en s’appuyant sur les principales forces de chaque silo, qui, ainsi intégrées, forment une plateforme unifiée et unique pour les entreprises.

Il faut penser le stockage comme un investissement. Nous plaçons notre argent dans des établissements financiers pour qu’ils assurent un rendement fructueux et non pour qu’il dorme sur un compte courant. C’est la même chose avec les données. Elles doivent être placées sur une infrastructure qui puisse les exploiter au mieux pour permettre à l’entreprise d’en tirer le maximum de bénéfices.