Principales tendencias de ciencia de datos de 2023

La ciencia de datos es uno de los campos técnicos más prometedores de la actualidad y ha sido denominado el trabajo soñado del siglo XXI. Tan alentador, de hecho, que el CEO de Google, Sundar Pichai, comparó el avance continuo de la inteligencia artificial (IA) en la ciencia de datos con los descubrimientos del fuego y la electricidad.

La ciencia de datos alterará drásticamente civilizaciones enteras, gobiernos e incluso economías globales en los próximos diez años. Incluso se está planificando la evolución futura de la humanidad. En los negocios, los datos son cada vez más importantes para separar a los ganadores de los perdedores. En el mundo moderno, los datos se pueden recopilar de una amplia gama de fuentes, y la tecnología para obtener información está cada vez más disponible.

El tsunami del cambio digital que afectará a todas las industrias en 2023 y más allá será impulsado por un cambio a un modelo de negocio basado en datos, donde las decisiones se toman sobre lo que sabemos que es verdad en lugar de "instinto". En particular, cuando las guerras y las pandemias perturban el orden normal de las cosas, nos ayuda a comportarnos con seguridad ante la incertidumbre.

Sin embargo, el mundo de la analítica y los datos siempre está cambiando. El acceso a la información es cada vez más rápido y preciso gracias a las tecnologías emergentes. También ofrecemos nuevas sugerencias sobre cómo implementar las tendencias emergentes en la industria y la sociedad en general.

La recopilación y el análisis de datos con frecuencia juegan un papel crucial para determinar el futuro de cada nuevo segmento de mercado, ya sea la industria de la salud, el empleo descentralizado, un minorista en línea como Amazon, una red de servicio al cliente en línea o incluso un servicio de banca en línea, en un era en la que el panorama empresarial está evolucionando y cambiando a un ritmo acelerado.

Los avances en Big Data Analytics, Data Science e Inteligencia Artificial son algunos de los desarrollos importantes que impulsan la industria actual y cambian la forma en que se administran las empresas en todo el mundo. El sector del análisis de datos se está expandiendo gradualmente a medida que más empresas adoptan enfoques basados ​​en datos. Cuando surgió la pandemia de COVID-19, el análisis de datos se volvió aún más crucial para predecir el futuro a medida que más y más industrias recurrían al análisis y la interpretación de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Con el objetivo de refinar, simplificar y optimizar la forma en que se pueden usar los datos, los analistas y las empresas colaboran con mayor frecuencia.

Ciencia de datos: ¿Qué es?

La ciencia de datos es una rama de estudio que reúne la experiencia en la materia, las habilidades de programación y la comprensión de las matemáticas y las estadísticas para obtener conocimientos prácticos de los datos. Para crear sistemas de inteligencia artificial (IA) que puedan ejecutar actividades que a menudo requieren inteligencia humana, los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para datos, texto, imágenes, video, audio y más. Estas tecnologías luego producen información que los analistas y usuarios comerciales pueden transformar en valor económico real.

Para tomar decisiones comerciales acertadas, las organizaciones de todos los tamaños y en todos los sectores necesitan datos. Para hacer esto, se necesitan especialistas técnicos que puedan extraer valor de cantidades históricamente grandes de datos sin procesar mediante estadísticas y modelado de datos. Los científicos de datos convierten los datos sin procesar en información útil mediante el análisis estadístico, el análisis de datos y la informática.

Técnicamente hablando, las funciones principales de trabajo de los científicos de datos consisten en:

• Crear aplicaciones para el procesamiento del lenguaje natural y escribir código para acceder, manipular y analizar datos.
• Desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático que combinan aprendizaje profundo y aprendizaje clásico
• Examinar datos históricos para detectar tendencias e informar la toma de decisiones

Más sobre esto: ¿Cómo construir su carrera en ciencia de datos ?

Ciencia de datos: ¿Por qué es importante?

Los datos funcionan como magia. Las industrias requieren datos para ayudar a tomar decisiones informadas. La ciencia de datos transforma los datos no estructurados en información valiosa. La industria, por lo tanto, requiere ciencia de datos. Un científico de datos es un mago que entiende cómo trabajar con datos para hacer magia.

Cualquier dato que encuentre puede ser extraído para obtener información útil por un científico de datos calificado. Dirige el negocio por el camino adecuado. El negocio lo necesita para tomar decisiones sólidas que estén informadas por hechos.

El científico de datos tiene conocimientos en una variedad de subcampos de estadística e informática. Resuelve dificultades corporativas utilizando su destreza analítica.

Los científicos de datos tienen la tarea de identificar patrones en los datos y son hábiles para resolver problemas. Quiere identificar muestras redundantes y aprender de ellas. Se necesita una variedad de herramientas para la ciencia de datos con el fin de extraer información de los datos.

La recopilación, el archivo y el mantenimiento de datos estructurados y no estructurados están dentro del ámbito de un científico de datos.

La gestión y el análisis de datos son el núcleo del trabajo del científico de datos, pero también dependen de la industria en la que se especialice la organización. Para esto, el científico de datos debe tener conocimientos sobre ese sector específico de negocios.

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Veamos las principales tendencias de ciencia de datos para 2023

1. Inteligencia artificial

Una serie de desarrollos técnicos, como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la robótica y la automatización, entre otros, han alterado recientemente la forma en que las organizaciones de todo el mundo realizan sus operaciones. Con la IA, el análisis de datos avanza rápidamente, mejorando las capacidades humanas a nivel personal y profesional y ayudando a las organizaciones a comprender mejor los datos que recopilan. Desde COVID-19, el entorno comercial ha experimentado un cambio significativo, lo que hace que los datos antiguos estén algo desactualizados. A diferencia de las técnicas clásicas de IA, actualmente hay disponible en el mercado una amplia variedad de innovadoras técnicas escalables e inteligentes de aprendizaje automático y de IA que pueden manejar pequeños conjuntos de datos.

En última instancia, las empresas ganarán mucho con los sistemas de IA al crear procedimientos que sean efectivos y eficientes. La inteligencia artificial se puede aplicar para aumentar el valor corporativo de varias maneras. Esto implica anticipar la demanda de los consumidores para aumentar los ingresos, mejorar los niveles de almacenamiento en el almacén y acelerar los tiempos de entrega para aumentar el placer del cliente. Un sistema de IA competente puede proteger la información personal, ser más rápido y ofrecer un mayor retorno de la inversión, además de ser extremadamente adaptable.

2. Democratización de los datos

La democratización de datos se esfuerza por permitir que todos los empleados de una organización, independientemente de su competencia técnica, se involucren fácilmente con los datos y los discutan con seguridad, lo que en última instancia resulta en mejores decisiones y experiencias del cliente. Como un componente fundamental de cualquier proyecto nuevo y un importante motor comercial, las empresas ahora están adoptando el análisis de datos. Sin la ayuda de administradores de datos, administradores de sistemas o profesionales de TI, las personas sin conocimientos técnicos pueden recopilar y evaluar datos.

Una herramienta para hacer avanzar la justicia, proporcionar una educación equitativa y mejorar el nivel de vida de los grupos desfavorecidos, la inteligencia artificial, o IA para abreviar, está demostrando ser útil en todo el mundo. Los equipos pueden tomar decisiones más rápidamente si tienen acceso instantáneo y conocimiento de los datos. Para administrar big data y maximizar su valor, un entorno de datos democrático es crucial. Las empresas hoy en día están mejor capacitadas para tomar decisiones y ofrecer un excelente servicio al cliente cuando brindan a su personal los recursos y el conocimiento necesarios.

3. Computación perimetral

Edge Computing ha abierto una gran cantidad de opciones en una variedad de negocios con la introducción de 5G. En el mundo de la computación perimetral, la computación y el almacenamiento de datos se pueden acercar al punto donde se generan los datos, mejorando la precisión y la capacidad de administración de los datos, reduciendo los costos, brindando información y acciones más rápidas y permitiendo operaciones continuas. No hay duda de que la tasa de procesamiento de datos en el perímetro aumentará drásticamente, posiblemente del 10 % actual al 75 % en 2025. Los dispositivos IoT con computación perimetral integrada son capaces de aumentar la flexibilidad, la velocidad y la agilidad. Además, puede permitir un comportamiento autónomo y realizar análisis en tiempo real.

Debido a que la informática perimetral utiliza menos ancho de banda, proporciona una forma productiva de procesar enormes cantidades de datos. Facilita la ejecución del software desde ubicaciones remotas y reduce los gastos de desarrollo.

4. Análisis aumentado

Uno de los principales desarrollos que observará en el área del análisis predictivo en la actualidad es el análisis aumentado. Para automatizar el procesamiento de datos y obtener información que normalmente sería manejada por un científico o especialista en datos, el análisis aumentado utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Los usuarios comerciales y los ejecutivos pueden realizar consultas pertinentes y encontrar información más rápidamente con la ayuda de una solución de análisis aumentada. Además, incluso si carecen de una experiencia analítica profunda, los usuarios y analistas sofisticados pueden realizar análisis más detallados y actividades de preparación de datos con la ayuda de análisis aumentados.

5. Tejido de datos

El término "estructura de datos" se refiere a una colección de arquitecturas y servicios que brindan funcionalidad de extremo a extremo en una variedad de puntos finales y varias nubes. Establece una estrategia de gestión de datos estándar y una practicidad que podemos expandir a través de una variedad de dispositivos locales en la nube y de borde, ya que es una arquitectura sólida. Por último, el tejido de datos reduce las actividades de diseño, implementación y gestión de datos operativos en un 70 %, al tiempo que mejora el uso de los datos dentro de una organización. Más organizaciones confiarán en este marco, ya que es fácil de usar, fácil de reutilizar y se puede integrar con habilidades de centro de datos, varios estilos de integración y otros desarrollos tecnológicos cuando el ritmo comercial se acelera y aumenta la complejidad de los datos.

6. Datos como servicio

Data as a Service, o simplemente DaaS, es una aplicación de software basada en la nube que se puede usar para administrar y analizar datos, incluidos almacenes de datos y herramientas de inteligencia empresarial, y se puede acceder a ella desde cualquier lugar y en cualquier momento. En esencia, brinda a los usuarios acceso a datos digitales que pueden usar y compartir en línea. Desde que apareció la pandemia de COVID-19, el mercado DaaS del sector salud ha visto posibilidades de expansión. Se anticipa que DaaS se usará más ampliamente a medida que aumente el acceso de los clientes a Internet de alta velocidad. DaaS finalmente dará como resultado una mayor productividad para la empresa. El intercambio de datos entre departamentos y sectores se simplificará para los analistas mediante el uso de DaaS en el análisis de big data. DaaS se ha convertido en una forma más popular de integrar, administrar, almacenar y analizar datos a medida que más empresas utilizan la nube para actualizar su infraestructura y cargas de trabajo.

7. PNL (procesamiento del lenguaje natural)

Una de las numerosas ramas de la informática, la lingüística y la inteligencia artificial que ha crecido con el tiempo es el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Esencialmente, este campo se centra en cómo interactúan los lenguajes humanos y las computadoras y, en particular, cómo programar las computadoras para que puedan reconocer, examinar e interpretar una cantidad significativa de datos provenientes de los lenguajes naturales, aumentando así su inteligencia. El objetivo de la PNL es descifrar y leer el lenguaje humano. Se proyecta que a medida que las organizaciones utilicen datos e información para desarrollar planes futuros, la PNL jugará un papel más importante en el monitoreo y seguimiento de la inteligencia de mercado. Se necesitan algoritmos que usen reglas gramaticales para extraer la información crucial de cada oración para enfoques de PNL como el análisis sintáctico y semántico. El análisis sintáctico se concentra en las oraciones y las cuestiones gramaticales relacionadas con los datos/texto, a diferencia del análisis semántico, que se ocupa del significado de los datos o el texto.

8. Automatización del análisis de datos

Para reducir la necesidad de intervención humana, la automatización del análisis de datos se refiere a la automatización del trabajo analítico utilizando sistemas y procesos informáticos. La eficiencia de muchas empresas puede verse significativamente afectada por la automatización de los procedimientos de análisis de datos. Además, abrió la puerta a la automatización de procesos analíticos (APA), que se reconoce que ayuda a liberar conocimientos predictivos y prescriptivos para victorias más rápidas y un mayor retorno de la inversión. Se mejorará el uso de los datos y aumentará la productividad. Una característica destacada de esta herramienta es su capacidad para buscar datos categóricos y producir una lista de características pertinentes. SAP, Apache Spark, IBM Analytics y Hadoop son algunos de los programas de análisis de datos más conocidos.

9.Gobernanza de datos

El proceso de garantizar datos de alta calidad y proporcionar una plataforma para permitir el intercambio seguro de datos en toda una organización mientras se cumple con las leyes relacionadas con la seguridad y la privacidad de los datos se conoce como gobierno de datos. Una estrategia de gobierno de datos garantiza la seguridad de los datos y maximiza el valor de los datos al implementar las medidas de seguridad necesarias. La falta de un programa de gobierno de datos eficiente puede generar oportunidades perdidas, capacitación insatisfactoria del modelo de IA, infracciones y multas de cumplimiento, mala calidad de los datos, influencia en las elecciones comerciales, dificultades para obtener datos relevantes y demoras en el análisis. Al democratizar los datos, tiene la capacidad de integrarlos en todos los procesos de toma de decisiones, generar confianza en los usuarios, aumentar el valor de la marca y disminuir la probabilidad de infracciones de cumplimiento.

10. Análisis de datos de autoservicio basado en la nube

A través de los sistemas de gestión basados ​​en la nube, el análisis de datos de autoservicio se ha convertido en el próximo gran avance en el análisis de datos. Los líderes en recursos humanos y finanzas están impulsando esta tendencia al realizar importantes inversiones en soluciones tecnológicas basadas en la nube que brindan a todos los usuarios un fácil acceso a los datos que necesitan. Debido a que son ellos quienes lo necesitan, el análisis de autoservicio pone los datos justo en las manos y las mentes de los usuarios para los que está diseñado. Puede fortalecer su ventaja competitiva y aumentar su eficiencia con análisis de autoservicio impulsados ​​por la nube. Al integrar análisis basados ​​en la nube en su plataforma financiera o de recursos humanos, puede garantizar que los usuarios solo tendrán acceso a los datos que necesitan. El análisis de autoservicio tiene el potencial de cambiar completamente un negocio de adentro hacia afuera. Por ejemplo, el director financiero (CFO) puede proporcionar datos financieros a los departamentos de recursos humanos, marketing, productos, ventas y operaciones para que puedan realizar su propio descubrimiento de datos y análisis visual y evaluar la eficacia de sus acciones.

Conclusión

Las nuevas empresas, las pymes y las grandes empresas están adoptando cada vez más el análisis de datos a medida que el mundo digital continúa desarrollándose para mejorar la experiencia del cliente, reducir costos, optimizar los procesos actuales y llegar a una audiencia más amplia. Aparte de esto, el big data también está despertando el interés de numerosas empresas debido a su capacidad para mejorar la seguridad de los datos confidenciales. A medida que avanzamos con la creación de inteligencia artificial, se anticipa que aparecerán y florecerán más y más tendencias de análisis de datos en los años 2022, 2023 y más allá.

Podemos llegar a la conclusión de que las empresas se están moviendo rápidamente para centrarse en los datos en general según las 10 principales tendencias de análisis que se tratan en este artículo. Es fundamental comprender estas tendencias en relación con el desarrollo de la inteligencia artificial (IA), el Internet de las cosas (IoT) y la automatización en nuestra vida cotidiana. Al hacerlo, las empresas pueden prepararse mejor para los numerosos cambios e incertidumbres que se están volviendo más comunes. Determine las tendencias esenciales que están en línea con sus objetivos comerciales estratégicos, experimente con ellas y haga inversiones agresivas en ellas. Para evitar ser sorprendido por la tecnología futura, asegúrese de estar atento a los desarrollos actuales. Eduonix está aquí para apoyarte en este esfuerzo con su programa Live , que puede certificarte como científico de datos y aumentar tus perspectivas laborales en el campo.

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