Un des piliers du Big Data est sa capacité à aider les modèles d’accompagnement des entreprises et son adaptation aux tendances émergentes. Mais souvent, ces objectifs sont entravés par l’examen des données et la recherche d’une conclusion par quelqu’un.

Le « machine learning » prend cette décision sans intervention humaine en utilisant des algorithmes avancés pour apprendre et s’adapter sans avoir à être programmé, ce qui permet aux entreprises d’être plus réactives et d’offrir un meilleur service. Cela s’applique pour les voitures autonomes construisant une image de leur environnement ou pour Netflix qui va apprendre le type d’émissions que vous aimez.

Un des termes les plus important dans les années à venir, Internet of Things (Internet des objets) ou IoT, fait référence à la vaste variété des objets connectés qui s’intègrent de plus en plus dans nos vie.

Qu’il s’agisse de thermostats contrôlés par votre smartphone, les voitures sans conducteur ou même les « réfrigérateurs intelligents » pouvant commander vos achats à votre place, on estime qu’il y aura environ 6,4 milliards d’appareils de ce type en service d’ici la fin de l’année. L’ère de l’IoT est maintenant, la seule question est de savoir comment vous en tirerez parti.

Parfois en rapport avec le concept similaire d’Analytics-as-a-service, cela fait référence à l’éventail de solutions et de structures basées sur le cloud qui permettent aux entreprises de tirer des informations utiles des données qu’elles possèdent.

Que ce soit pour la construction du portrait d’un client ou la mise en évidence des nouvelles tendances du secteur, la nature « as-a-service » (en tant que service) de ces tâches, avec les enquêtes envoyées via internet, signifie que les entreprise ne doivent pas faire d’énormes investissements en capital dans leur propre infrastructure, apportant des résultats à la portée de toute entreprise.

Une autre technologie conçue pour tirer le meilleur parti de l’énorme augmentation des données stockées par les entreprises. Hadoop est un framework (ou structure logicielle) open-source destiné à augmenter considérablement la vitesse et l’efficacité de transformations des données brutes en informations utiles.

Forrester Research prévoit que cette technologie sera obligatoire pour les grandes entreprises dans les années à venir, toutes les entreprises cherchent donc à tirer le meilleur parti de ses données.

C’est un sujet d’actualité grâce aux tentatives de plusieurs gouvernements de prendre des mesures de répression contre lui. Cependant, de plus en plus d’entreprises reconnaissent l’importance du chiffrement intégral sur leurs données privées. Contrairement au chiffrement standard qui ne protège que les informations (tels que le contenu d’un email) en transit, le chiffrement de bout-en-bout garantit que les données sont gardées confidentielles même sur l’appareil de sorte que seul l’expéditeur et le destinataire peuvent les consulter.

Comme le chiffrement se démocratise, les principales applications tel que WhatsApp ont déployé un chiffrement de bout-en-bout afin de donner aux utilisateurs une sécurité supplémentaire sur leurs communications.