Principales tendances de la science des données de 2023

La science des données est l'un des domaines techniques les plus prometteurs d'aujourd'hui et a été surnommée le travail de rêve du XXIe siècle. Si encourageant, en fait, que le PDG de Google, Sundar Pichai, a comparé les progrès continus de l'intelligence artificielle (IA) dans la science des données aux découvertes du feu et de l'électricité.

La science des données modifiera radicalement des civilisations entières, des gouvernements et même des économies mondiales au cours des dix prochaines années. Même l'évolution future de l'humanité est planifiée. En affaires, les données deviennent de plus en plus importantes pour distinguer les gagnants des perdants. Dans le monde moderne, les données peuvent être recueillies à partir d'un large éventail de sources, et la technologie pour glaner des informations devient de plus en plus disponible.

Le tsunami du changement numérique qui engloutira toutes les industries en 2023 et au-delà sera motivé par le passage à un modèle commercial basé sur les données, où les décisions sont prises sur ce que nous savons être vrai plutôt que sur "l'instinct". En particulier, lorsque les guerres et les pandémies perturbent l'ordre normal des choses, cela nous aide à nous comporter avec assurance face à l'incertitude.

Cependant, le monde de l'analyse et des données est en constante évolution. L'accès à l'information devient plus rapide et plus précis grâce aux technologies émergentes. Nous proposons également de nouvelles suggestions sur la manière de mettre en œuvre les tendances émergentes dans l'industrie et la société en général.

La collecte et l'analyse de données jouent souvent un rôle crucial pour déterminer l'avenir de chaque nouveau segment de marché, qu'il s'agisse de l'industrie de la santé, de l'emploi décentralisé, d'un détaillant en ligne comme Amazon, d'un réseau de service client en ligne ou même d'un service bancaire en ligne, dans un ère où le paysage des affaires évolue et change à un rythme rapide.

Les progrès de l'analyse des mégadonnées, de la science des données et de l'intelligence artificielle ne sont que quelques-uns des développements importants qui alimentent l'industrie d'aujourd'hui et changent la façon dont les entreprises sont gérées partout dans le monde. Le secteur de l'analyse de données se développe progressivement à mesure que de plus en plus d'entreprises adoptent des approches axées sur les données. Lorsque la pandémie de COVID-19 est apparue pour la première fois, l'analyse des données est devenue encore plus cruciale pour prédire l'avenir, car de plus en plus d'industries se sont tournées vers l'analyse et l'interprétation des données pour faire des prédictions sur l'avenir. Dans le but d'affiner, de rationaliser et d'optimiser l'utilisation des données, les analystes et les entreprises collaborent plus fréquemment.

La science des données : qu'est-ce que c'est ?

La science des données est une branche d'étude qui rassemble l'expertise en la matière, les capacités de programmation et la compréhension des mathématiques et des statistiques pour tirer des informations pratiques des données. Pour créer des systèmes d'intelligence artificielle (IA) capables d'exécuter des activités qui nécessitent souvent l'intelligence humaine, les scientifiques des données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour les données, le texte, les images, la vidéo, l'audio, etc. Ces technologies produisent ensuite des informations que les analystes et les utilisateurs métier peuvent transformer en véritable valeur économique.

Pour prendre des décisions commerciales judicieuses, les organisations de toutes tailles et de tous secteurs ont besoin de données. Pour ce faire, il faut des spécialistes techniques capables d'extraire de la valeur de quantités historiquement importantes de données brutes en utilisant des statistiques et la modélisation des données. Les données brutes sont converties en informations utiles par des spécialistes des données utilisant l'analyse statistique, l'analyse de données et l'informatique.

Techniquement parlant, les tâches principales des data scientists consistent à :

• Créer des applications pour le traitement du langage naturel et écrire du code pour accéder, manipuler et analyser des données
• Développer des algorithmes d'apprentissage automatique qui combinent l'apprentissage profond et l'apprentissage classique
• Examiner les données historiques pour repérer les tendances et éclairer la prise de décision

Plus à ce sujet : Comment construire votre carrière en science des données ?

Science des données : pourquoi est-ce important ?

Les données fonctionnent comme par magie. Les industries ont besoin de données pour les aider à prendre des décisions éclairées. La science des données transforme les données non structurées en informations précieuses. L'industrie a donc besoin de la science des données. Un data scientist est un magicien qui comprend comment travailler avec des données pour faire de la magie.

Toutes les données qu'il rencontre peuvent être extraites pour obtenir des informations utiles par un data scientist qualifié. Il dirige l'entreprise dans la voie appropriée. L'entreprise a besoin de lui pour prendre des décisions solides fondées sur des faits.

Le Data Scientist connaît une variété de sous-domaines de la statistique et de l'informatique. Il résout les difficultés des entreprises en utilisant ses prouesses analytiques.

Les scientifiques des données sont chargés d'identifier des modèles dans les données et sont des résolveurs de problèmes qualifiés. Il veut identifier les échantillons redondants et en tirer des leçons. Une gamme d'outils est nécessaire pour la science des données afin d'extraire des informations à partir des données.

La collecte, l'archivage et la maintenance de données structurées et non structurées relèvent de la compétence d'un data scientist.

La gestion et l'analyse des données sont au cœur du travail du data scientist, mais cela dépend également de l'industrie dans laquelle l'organisation est spécialisée. Pour cela, le data scientist doit connaître ce secteur d'activité spécifique.

Si vous souhaitez vous lancer dans le domaine de la science des données et en apprendre vraiment les profondeurs de manière professionnelle, vous pouvez consulter ce programme de certification d'Eduonix.

Découvrons les principales tendances de la science des données pour 2023

1. Intelligence artificielle

Un certain nombre de développements techniques, tels que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, la robotique et l'automatisation, entre autres, ont récemment modifié la façon dont les organisations du monde entier mènent leurs opérations. Avec l'IA, l'analyse des données progresse rapidement, renforçant les capacités humaines sur le plan personnel et professionnel et aidant les organisations à mieux comprendre les données qu'elles collectent. Depuis le COVID-19, l'environnement commercial a subi des changements importants, rendant les anciennes données quelque peu dépassées. Contrairement aux techniques d'IA classiques, une grande variété de techniques d'apprentissage automatique et d'IA innovantes, évolutives et intelligentes sont actuellement disponibles sur le marché et peuvent gérer de petits ensembles de données.

Les entreprises gagneront finalement beaucoup des systèmes d'IA en créant des procédures efficaces et efficientes. L'intelligence artificielle peut être appliquée pour augmenter la valeur de l'entreprise de diverses manières. Cela implique d'anticiper la demande des consommateurs pour augmenter les revenus, d'améliorer les niveaux de stockage des entrepôts et d'accélérer les délais de livraison pour augmenter le plaisir des clients. Un système d'IA compétent peut sécuriser les informations personnelles, être plus rapide et offrir un meilleur retour sur investissement en plus d'être extrêmement adaptatif.

2. Démocratisation des données

La démocratisation des données s'efforce de permettre à tous les employés d'une organisation, quelle que soit leur compétence technique, d'interagir facilement avec les données et d'en discuter avec assurance, ce qui se traduit finalement par de meilleures décisions et expériences client. En tant qu'élément fondamental de tout nouveau projet et moteur commercial important, l'analyse de données est désormais adoptée par les entreprises. Sans l'aide de gestionnaires de données, d'administrateurs système ou de professionnels de l'informatique, des personnes non techniques peuvent collecter et évaluer des données.

Un outil pour faire avancer la justice, fournir une éducation équitable et améliorer le niveau de vie des groupes défavorisés, l'intelligence artificielle, ou IA en abrégé, s'avère utile partout dans le monde. Les équipes peuvent avancer plus rapidement vers les décisions si elles ont un accès instantané et une connaissance des données. Pour gérer le Big Data et maximiser sa valeur, un environnement de données démocratique est crucial. De nos jours, les entreprises sont mieux en mesure de prendre des décisions et d'offrir un service client exceptionnel lorsqu'elles donnent à leur personnel les ressources et les connaissances nécessaires.

3. Informatique de périphérie

L'informatique de périphérie a ouvert une pléthore d'options dans une variété d'entreprises avec l'introduction de la 5G. Dans le monde de l'informatique de pointe, l'informatique et le stockage des données peuvent être rapprochés du point où les données sont générées, améliorant ainsi la précision et la gérabilité des données, réduisant les coûts, fournissant des informations et des actions plus rapides et permettant des opérations continues. Il ne fait aucun doute que le taux de traitement des données à la périphérie augmentera considérablement, passant peut-être de 10 % aujourd'hui à 75 % en 2025. Les appareils IoT avec informatique embarquée en périphérie sont capables d'augmenter la flexibilité, la vitesse et l'agilité. De plus, il peut permettre un comportement autonome et effectuer des analyses en temps réel.

Parce que l'edge computing utilise moins de bande passante, il offre un moyen productif de traiter d'énormes quantités de données. Il facilite l'exécution des logiciels à partir d'emplacements distants et réduit les dépenses de développement.

4. Analyse augmentée

L'un des développements majeurs que vous observerez aujourd'hui dans le domaine de l'analyse prédictive est l'analyse augmentée. Pour automatiser le traitement des données et en tirer des informations qui seraient normalement gérées par un scientifique ou un spécialiste des données, l'analyse augmentée utilise l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Les utilisateurs professionnels et les cadres peuvent poser des questions pertinentes et trouver des informations plus rapidement à l'aide d'une solution d'analyse augmentée. De plus, même s'ils manquent d'expérience analytique approfondie, les utilisateurs et analystes sophistiqués peuvent effectuer des analyses plus détaillées et des activités de préparation des données à l'aide d'analyses augmentées.

5. Structure de données

Le terme « data fabric » fait référence à un ensemble d'architectures et de services qui offrent des fonctionnalités de bout en bout sur une gamme de terminaux et plusieurs clouds. Il établit une stratégie de gestion des données standard et une fonctionnalité que nous pouvons étendre à une variété d'appareils cloud et de périphérie sur site, car il s'agit d'une architecture solide. Enfin, la structure de données réduit les activités de conception, de déploiement et de gestion des données opérationnelles de 70 % tout en améliorant l'utilisation des données au sein d'une organisation. De plus en plus d'organisations s'appuieront sur ce cadre car il est simple à utiliser, facile à réutiliser et peut être intégré à des compétences de hub de données, à divers styles d'intégration et à d'autres développements technologiques lorsque le rythme de l'entreprise s'accélère et que la complexité des données augmente.

6. Données en tant que service

Les données en tant que service, ou simplement DaaS, sont une application logicielle basée sur le cloud qui peut être utilisée pour gérer et analyser des données, y compris des entrepôts de données et des outils de business intelligence, et est accessible depuis n'importe où et à tout moment. Essentiellement, il donne aux utilisateurs un accès aux données numériques qu'ils peuvent utiliser et partager en ligne. Depuis l'apparition de la pandémie de COVID-19, le marché du DaaS du secteur de la santé a connu des possibilités d'expansion. Le DaaS devrait être plus largement utilisé à mesure que l'accès des clients à l'Internet haut débit augmente. Le DaaS se traduira finalement par une augmentation de la productivité de l'entreprise. Le partage de données entre les départements et les secteurs sera simplifié pour les analystes grâce à l'utilisation de DaaS dans l'analyse de données volumineuses. DaaS est devenu un moyen plus populaire d'intégrer, de gérer, de stocker et d'analyser des données, car de plus en plus d'entreprises utilisent le cloud pour mettre à niveau leur infrastructure et leurs charges de travail.

7. PNL (Traitement du Langage Naturel)

L'une des nombreuses branches de l'informatique, de la linguistique et de l'intelligence artificielle qui se sont développées au fil du temps est le traitement du langage naturel (TAL). Essentiellement, ce domaine se concentre sur la façon dont les langages humains et les ordinateurs interagissent, et en particulier, comment programmer les ordinateurs afin qu'ils puissent reconnaître, examiner et interpréter une quantité importante de données provenant des langues naturelles, augmentant ainsi leur intelligence. Le but de la PNL est de déchiffrer et de lire le langage humain. Il est prévu qu'à mesure que les organisations utilisent des données et des informations pour développer de futurs plans, la PNL jouera un rôle plus important dans la surveillance et le suivi des informations sur le marché. Des algorithmes sont nécessaires qui utilisent des règles grammaticales pour extraire les informations cruciales de chaque phrase pour les approches NLP comme l'analyse syntaxique et sémantique. L'analyse syntaxique se concentre sur les phrases et les problèmes grammaticaux liés aux données/texte, par opposition à l'analyse sémantique, qui traite du sens des données ou du texte.

8. Automatisation de l'analyse des données

Pour réduire le besoin d'intervention humaine, l'automatisation de l'analyse des données fait référence à l'automatisation du travail analytique à l'aide de systèmes et de processus informatiques. L'efficacité de nombreuses entreprises peut être considérablement affectée par l'automatisation des procédures d'analyse de données. De plus, cela a ouvert la porte à l'automatisation des processus analytiques (APA), qui est reconnue pour aider à publier des informations prédictives et prescriptives pour des victoires plus rapides et un meilleur retour sur investissement. L'utilisation des données sera améliorée et la productivité augmentera. Une caractéristique remarquable de cet outil est sa capacité à rechercher des données catégorielles et à produire une liste de fonctionnalités pertinentes. SAP, Apache Spark, IBM Analytics et Hadoop font partie des programmes d'analyse de données les plus connus.

9. Gouvernance des données

Le processus consistant à garantir des données de haute qualité et à fournir une plate-forme permettant le partage sécurisé des données dans toute une organisation tout en respectant les lois relatives à la sécurité et à la confidentialité des données est connu sous le nom de gouvernance des données. Une stratégie de gouvernance des données assure la sécurité des données et maximise la valeur des données en mettant en place les mesures de sécurité requises. L'absence d'un programme de gouvernance des données efficace peut entraîner des opportunités manquées, une formation insatisfaisante au modèle d'IA, des violations de conformité et des amendes, une mauvaise qualité des données, une influence sur les choix commerciaux, des difficultés à obtenir des données pertinentes et des retards dans l'analyse. En démocratisant les données, il a la capacité d'intégrer les données dans tous les processus de prise de décision, de renforcer la confiance des utilisateurs, de renforcer la valeur de la marque et de réduire la probabilité d'infractions à la conformité.

10. Analyse de données en libre-service basée sur le cloud

Grâce à des systèmes de gestion basés sur le cloud, l'analyse de données en libre-service est devenue la prochaine grande innovation en matière d'analyse de données. Les leaders des ressources humaines et de la finance sont à l'origine de cette tendance en réalisant des investissements importants dans des solutions technologiques basées sur le cloud qui permettent à tous les utilisateurs d'accéder facilement aux données dont ils ont besoin. Parce que ce sont eux qui en ont besoin, l'analyse en libre-service place les données entre les mains et l'esprit des utilisateurs qu'elles sont censées servir. Vous pouvez renforcer votre avantage concurrentiel et augmenter votre efficacité grâce à des analyses en libre-service alimentées par le cloud. En intégrant des analyses basées sur le cloud dans votre plateforme RH ou financière, vous pouvez garantir que les utilisateurs n'auront accès qu'aux données dont ils ont besoin. L'analyse en libre-service a le potentiel de changer complètement une entreprise de l'intérieur. Par exemple, le directeur financier (CFO) peut fournir des données financières aux départements RH, marketing, produits, ventes et opérations afin qu'ils puissent effectuer leur propre découverte de données et analyse visuelle et évaluer l'efficacité de leurs actions.

Conclusion

Les startups, les PME et les grandes entreprises adoptent de plus en plus l'analyse de données à mesure que le monde numérique continue de se développer afin d'améliorer l'expérience client, de réduire les coûts, d'optimiser les processus actuels et d'atteindre un public plus large. Par ailleurs, le big data suscite également l'intérêt de nombreuses entreprises en raison de sa capacité à améliorer la sécurité des données sensibles. Au fur et à mesure que nous avançons dans la création de l'intelligence artificielle, de plus en plus de tendances d'analyse de données devraient apparaître et prospérer dans les années 2022, 2023 et au-delà.

Nous pouvons tirer la conclusion que les entreprises évoluent rapidement vers une centralisation des données à tous les niveaux sur la base des 10 principales tendances analytiques couvertes dans cet article. Il est essentiel de comprendre ces tendances en ce qui concerne le développement de l'intelligence artificielle (IA), de l'Internet des objets (IoT) et de l'automatisation dans notre vie quotidienne. Ce faisant, les entreprises peuvent mieux se préparer aux nombreux changements et incertitudes qui deviennent de plus en plus courants. Déterminez les tendances essentielles qui correspondent à vos objectifs commerciaux stratégiques, expérimentez-les et faites des investissements agressifs dans celles-ci. Afin d'éviter d'être surpris par la technologie future, assurez-vous de garder un œil sur les développements actuels. Eduonix est là pour vous soutenir dans cette entreprise avec son programme Live , qui peut vous certifier en tant que data scientist et augmenter vos perspectives d'emploi dans le domaine.

Lisez également : Que sont les projets ou les architectures d'entreprise basés sur les données ?