Najważniejsze trendy Data Science w 2023 roku

Data science to obecnie jedna z najbardziej obiecujących dziedzin technicznych, okrzyknięta zawodem marzeń XXI wieku. Tak zachęcające, że dyrektor generalny Google, Sundar Pichai, porównał ciągły postęp sztucznej inteligencji (AI) w analizie danych do odkrycia ognia i elektryczności.

Nauka o danych drastycznie zmieni całe cywilizacje, rządy, a nawet globalne gospodarki w ciągu najbliższych dziesięciu lat. Planowana jest nawet przyszła ewolucja ludzkości. W biznesie dane stają się coraz ważniejsze w oddzielaniu zwycięzców od przegranych. We współczesnym świecie dane mogą być zbierane z wielu różnych źródeł, a technologia pozwalająca na zbieranie informacji staje się coraz bardziej dostępna.

Tsunami zmian cyfrowych, które ogarnie każdą branżę w 2023 r. i później, będzie napędzane przejściem na model biznesowy oparty na danych, w którym decyzje podejmowane są na podstawie tego, co wiemy, że jest prawdą, a nie na podstawie „intuicji”. W szczególności, gdy wojny i pandemie zakłócają normalny porządek rzeczy, pomaga nam zachowywać się pewnie w obliczu niepewności.

Jednak świat analityki i danych nieustannie się zmienia. Dostęp do informacji staje się coraz szybszy i dokładniejszy dzięki pojawiającym się technologiom. Oferujemy również nowe sugestie, jak wdrażać pojawiające się trendy w przemyśle i społeczeństwie.

Gromadzenie i analiza danych często odgrywają kluczową rolę w określaniu przyszłości każdego nowego segmentu rynku, niezależnie od tego, czy jest to branża opieki zdrowotnej, zdecentralizowane zatrudnienie, sklep internetowy, taki jak Amazon, internetowa sieć obsługi klienta, a nawet usługa bankowości internetowej, w ery, w której krajobraz biznesowy ewoluuje i zmienia się w szybkim tempie.

Postępy w analizie dużych zbiorów danych, nauce o danych i sztucznej inteligencji to tylko niektóre z ważnych zmian napędzających dzisiejszy przemysł i zmieniających sposób zarządzania firmami na całym świecie. Sektor analizy danych rozwija się stopniowo, ponieważ coraz więcej firm przyjmuje podejście oparte na danych. Kiedy po raz pierwszy pojawiła się pandemia COVID-19, analiza danych stała się jeszcze ważniejsza w przewidywaniu przyszłości, ponieważ coraz więcej branż zwróciło się ku analizie i interpretacji danych w celu przewidywania przyszłości. Aby udoskonalić, usprawnić i zoptymalizować sposób wykorzystania danych, analitycy i firmy coraz częściej ze sobą współpracują.

Nauka o danych: co to jest?

Nauka o danych to dziedzina nauki, która łączy wiedzę merytoryczną, umiejętności programowania oraz zrozumienie matematyki i statystyki w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń z danych. Aby stworzyć systemy sztucznej inteligencji (AI), które mogą wykonywać działania często wymagające ludzkiej inteligencji, analitycy danych wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego dla danych, tekstu, obrazów, wideo, audio i innych. Technologie te dostarczają następnie spostrzeżeń, które analitycy i użytkownicy biznesowi mogą przekształcić w rzeczywistą wartość ekonomiczną.

Aby podejmować mądre decyzje biznesowe, organizacje każdej wielkości i we wszystkich sektorach potrzebują danych. Aby to zrobić, potrzebni są specjaliści techniczni, którzy potrafią wydobywać wartość z historycznie dużych ilości nieprzetworzonych danych za pomocą statystyk i modelowania danych. Surowe dane są przekształcane w przydatne spostrzeżenia przez analityków danych przy użyciu analizy statystycznej, analizy danych i informatyki.

Technicznie rzecz biorąc, podstawowe obowiązki pracy analityków danych obejmują:

• Tworzenie aplikacji do przetwarzania języka naturalnego i pisanie kodu w celu uzyskiwania dostępu, manipulowania i analizowania danych
• Opracowywanie algorytmów uczenia maszynowego, które łączą uczenie głębokie i uczenie klasyczne
• Badanie danych historycznych w celu wykrycia trendów i podejmowania decyzji

Więcej na ten temat: Jak zbudować swoją karierę w nauce o danych ?

Nauka o danych: dlaczego jest ważna?

Dane działają jak magia. Branże potrzebują danych, aby pomóc w podejmowaniu świadomych decyzji. Nauka o danych przekształca nieustrukturyzowane dane w wartościowe spostrzeżenia. Branża wymaga zatem nauki o danych. Analityk danych to magik, który rozumie, jak pracować z danymi, aby tworzyć magię.

Wszelkie dane, na które się natknie, mogą być wydobywane w celu uzyskania przydatnych informacji przez wykwalifikowanego analityka danych. Kieruje biznesem na właściwą ścieżkę. Biznes potrzebuje go do podejmowania solidnych decyzji opartych na faktach.

Data Scientist posiada wiedzę w różnych poddziedzinach statystyki i informatyki. Rozwiązuje problemy korporacyjne, wykorzystując swoje zdolności analityczne.

Analitycy danych mają za zadanie identyfikować wzorce w danych i są wykwalifikowanymi specjalistami w rozwiązywaniu problemów. Chce zidentyfikować zbędne próbki i uczyć się na nich. Aby wyodrębnić informacje z danych, do analizy danych potrzebny jest szereg narzędzi.

Gromadzenie, archiwizacja i utrzymywanie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych leży w gestii analityka danych.

Zarządzanie danymi i analiza danych są podstawą pracy analityka danych, ale zależy to również od branży, w której specjalizuje się organizacja. W tym celu analityk danych musi posiadać wiedzę na temat tego konkretnego sektora biznesowego.

Jeśli chcesz wejść w dziedzinę nauki o danych i naprawdę profesjonalnie poznać jej głębię, możesz sprawdzić ten program certyfikacji Eduonix.

Sprawdźmy najważniejsze trendy Data Science na rok 2023

1. Sztuczna inteligencja

Szereg osiągnięć technicznych, takich jak między innymi uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja, robotyka i automatyzacja, zmieniło ostatnio sposób, w jaki organizacje na całym świecie prowadzą swoją działalność. Dzięki sztucznej inteligencji szybko postępuje analiza danych, zwiększając możliwości ludzkie na poziomie osobistym i zawodowym oraz pomagając organizacjom lepiej zrozumieć gromadzone przez nie dane. Od czasu COVID-19 środowisko komercyjne przeszło znaczące zmiany, przez co stare dane stały się nieco przestarzałe. W przeciwieństwie do klasycznych technik sztucznej inteligencji, obecnie na rynku dostępnych jest wiele innowacyjnych, skalowalnych i inteligentnych technik uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które mogą obsługiwać małe zbiory danych.

Firmy ostatecznie wiele zyskają na systemach sztucznej inteligencji, tworząc skuteczne i wydajne procedury. Sztuczną inteligencję można zastosować w celu zwiększenia wartości przedsiębiorstwa na różne sposoby. Wiąże się to z przewidywaniem popytu konsumentów w celu zwiększenia przychodów, zwiększaniem poziomu składowania w magazynach i przyspieszaniem terminów dostaw w celu zwiększenia zadowolenia klientów. Właściwy system sztucznej inteligencji może zabezpieczać dane osobowe, działać szybciej i oferować wyższy zwrot z inwestycji, a ponadto jest niezwykle elastyczny.

2. Demokratyzacja danych

Demokratyzacja danych ma na celu umożliwienie wszystkim pracownikom organizacji, niezależnie od biegłości technicznej, łatwego zajmowania się danymi i omawiania ich w sposób pewny, co ostatecznie skutkuje lepszymi decyzjami i doświadczeniami klientów. Jako podstawowy składnik każdego nowego projektu i znaczący czynnik komercyjny, analityka danych jest obecnie wykorzystywana przez przedsiębiorstwa. Bez pomocy zarządców danych, administratorów systemu lub specjalistów IT osoby nietechniczne mogą gromadzić i oceniać dane.

Narzędzie do szerzenia sprawiedliwości, zapewniania sprawiedliwej edukacji i podnoszenia standardu życia grup znajdujących się w niekorzystnej sytuacji, sztuczna inteligencja, w skrócie AI, okazuje się przydatne na całym świecie. Zespoły mogą szybciej podejmować decyzje, jeśli mają natychmiastowy dostęp do danych i wiedzę na ich temat. Demokratyczne środowisko danych ma kluczowe znaczenie dla zarządzania dużymi zbiorami danych i maksymalizowania ich wartości. W dzisiejszych czasach firmy są w stanie lepiej podejmować decyzje i oferować doskonałą obsługę klienta, gdy zapewniają swoim pracownikom niezbędne zasoby i wiedzę.

3. Przetwarzanie brzegowe

Przetwarzanie brzegowe otworzyło mnóstwo opcji w różnych firmach wraz z wprowadzeniem 5G. W świecie przetwarzania brzegowego przetwarzanie i przechowywanie danych można przybliżyć do punktu, w którym dane są generowane, poprawiając dokładność danych i zarządzanie nimi, obniżając koszty, dostarczając szybszy wgląd i działania oraz umożliwiając ciągłość operacji. Nie ma wątpliwości, że tempo przetwarzania danych na brzegu sieci dramatycznie wzrośnie, być może z obecnych 10% do 75% w 2025 r. Urządzenia IoT z wbudowanym przetwarzaniem brzegowym są w stanie zwiększyć elastyczność, szybkość i zwinność. Dodatkowo może umożliwiać autonomiczne zachowanie i przeprowadzać analizy w czasie rzeczywistym.

Ponieważ przetwarzanie brzegowe zużywa mniej przepustowości, zapewnia produktywny sposób przetwarzania ogromnych ilości danych. Ułatwia uruchamianie oprogramowania z odległych lokalizacji i obniża koszty rozwoju.

4. Rozszerzona analiza

Jednym z głównych osiągnięć, jakie można dziś zaobserwować w obszarze analityki predykcyjnej, jest analityka rozszerzona. Aby zautomatyzować przetwarzanie danych i uzyskać z nich wgląd, który normalnie byłby obsługiwany przez naukowca lub specjalistę ds. danych, analityka rozszerzona wykorzystuje uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego. Użytkownicy biznesowi i kadra kierownicza mogą zadawać trafne zapytania i szybciej uzyskiwać informacje za pomocą rozszerzonego rozwiązania analitycznego. Dodatkowo, nawet jeśli nie mają dogłębnego doświadczenia analitycznego, zaawansowani użytkownicy i analitycy mogą przeprowadzać bardziej szczegółową analizę i czynności związane z przygotowywaniem danych za pomocą rozszerzonej analityki.

5. Struktura danych

Termin „tkanina danych” odnosi się do zbioru architektur i usług, które zapewniają kompleksową funkcjonalność w szeregu punktów końcowych i kilku chmurach. Ustanawia standardową strategię zarządzania danymi i praktyczność, którą możemy rozszerzyć na różne lokalne chmury i urządzenia brzegowe, ponieważ jest to mocna architektura. Wreszcie sieć szkieletowa danych ogranicza czynności związane z projektowaniem, wdrażaniem i zarządzaniem danymi operacyjnymi o 70%, jednocześnie poprawiając wykorzystanie danych w organizacji. Więcej organizacji będzie polegać na tej platformie, ponieważ jest prosta w użyciu, łatwa do zmiany przeznaczenia i może być zintegrowana z umiejętnościami centrum danych, różnymi stylami integracji i innymi zmianami technologicznymi, gdy tempo biznesowe przyspiesza i wzrasta złożoność danych.

6. Dane jako usługa

Data as a Service, lub po prostu DaaS, to aplikacja oparta na chmurze, która może być używana do zarządzania i analizowania danych, w tym hurtowni danych i narzędzi Business Intelligence, i jest dostępna z dowolnego miejsca w dowolnym czasie. Zasadniczo zapewnia użytkownikom dostęp do danych cyfrowych, z których mogą korzystać i udostępniać je online. Od czasu pojawienia się pandemii COVID-19 rynek DaaS w sektorze opieki zdrowotnej był świadkiem możliwości ekspansji. Oczekuje się, że DaaS będzie szerzej stosowany wraz ze wzrostem dostępu klientów do szybkiego Internetu. DaaS ostatecznie doprowadzi do wzrostu produktywności firmy. Udostępnianie danych między działami i sektorami zostanie uproszczone dla analityków dzięki wykorzystaniu DaaS w analizie dużych zbiorów danych. DaaS stał się bardziej popularnym sposobem integrowania, zarządzania, przechowywania i analizowania danych, ponieważ coraz więcej firm korzysta z chmury do ulepszania swojej infrastruktury i obciążeń.

7. NLP (przetwarzanie języka naturalnego)

Jedną z wielu gałęzi informatyki, językoznawstwa i sztucznej inteligencji, które rozwinęły się w czasie, jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Zasadniczo dziedzina ta koncentruje się na interakcji języków ludzkich i komputerów, aw szczególności na tym, jak zaprogramować komputery, aby mogły rozpoznawać, badać i interpretować znaczną ilość danych pochodzących z języków naturalnych, zwiększając w ten sposób ich inteligencję. Celem NLP jest rozszyfrowanie i odczytanie ludzkiego języka. Przewiduje się, że w miarę jak organizacje będą wykorzystywać dane i informacje do opracowywania przyszłych planów, NLP będzie odgrywać większą rolę w monitorowaniu i śledzeniu informacji rynkowych. Potrzebne są algorytmy, które wykorzystują reguły gramatyczne do wydobywania kluczowych informacji z każdego zdania dla podejść NLP, takich jak analiza składniowa i semantyczna. Analiza składniowa koncentruje się na zdaniach i zagadnieniach gramatycznych związanych z danymi/tekstem, w przeciwieństwie do analizy semantycznej, która zajmuje się znaczeniem danych lub tekstu.

8. Automatyzacja analizy danych

Aby zmniejszyć potrzebę interwencji człowieka, automatyzacja analizy danych odnosi się do automatyzacji prac analitycznych przy użyciu systemów i procesów komputerowych. Automatyzacja procedur analizy danych może znacząco wpłynąć na efektywność wielu przedsiębiorstw. Ponadto otworzyło drzwi do automatyzacji procesów analitycznych (APA), która jest uznawana za pomocną w udostępnianiu predykcyjnych i nakazowych spostrzeżeń w celu szybszego zwycięstwa i większego zwrotu z inwestycji. Wykorzystanie danych ulegnie poprawie, a produktywność wzrośnie. Jedną z wyróżniających się cech tego narzędzia jest możliwość wyszukiwania danych kategorycznych i tworzenia listy odpowiednich funkcji. SAP, Apache Spark, IBM Analytics i Hadoop to jedne z najbardziej znanych programów do analizy danych.

9. Zarządzanie danymi

Proces zapewniania wysokiej jakości danych i udostępniania platformy umożliwiającej bezpieczne udostępnianie danych w całej organizacji przy jednoczesnym przestrzeganiu wszelkich przepisów dotyczących bezpieczeństwa danych i prywatności jest znany jako zarządzanie danymi. Strategia zarządzania danymi zapewnia bezpieczeństwo danych i maksymalizuje wartość danych poprzez wprowadzenie wymaganych środków bezpieczeństwa. Brak skutecznego programu zarządzania danymi może prowadzić do straconych szans, niezadowalającego szkolenia w zakresie modeli AI, naruszeń zgodności i kar, złej jakości danych, wpływania na wybory biznesowe, trudności w uzyskaniu odpowiednich danych i opóźnień w analizie. Dzięki demokratyzacji danych ma możliwość integrowania danych ze wszystkimi procesami decyzyjnymi, budowania zaufania użytkowników, zwiększania wartości marki i zmniejszania prawdopodobieństwa naruszeń zgodności.

10. Samoobsługowa analiza danych oparta na chmurze

Dzięki systemom zarządzania opartym na chmurze samoobsługowa analiza danych stała się kolejną wielką rzeczą w analizie danych. Liderzy w dziedzinie zasobów ludzkich i finansów napędzają ten trend, dokonując znacznych inwestycji w rozwiązania technologiczne oparte na chmurze, które zapewniają wszystkim użytkownikom łatwy dostęp do potrzebnych im danych. Ponieważ to oni ich potrzebują, analityka samoobsługowa przekazuje dane bezpośrednio w ręce i umysły użytkowników, którym ma służyć. Możesz wzmocnić swoją przewagę konkurencyjną i zwiększyć wydajność dzięki samoobsługowej analityce opartej na chmurze. Integrując analitykę opartą na chmurze z platformą kadrową lub finansową, możesz zagwarantować, że użytkownicy będą mieli dostęp tylko do tych danych, których potrzebują. Analityka samoobsługowa może całkowicie zmienić biznes od wewnątrz. Na przykład dyrektor finansowy (CFO) może przekazywać dane finansowe działom HR, marketingu, produktów, sprzedaży i operacji, aby mogły one przeprowadzić własne wyszukiwanie danych i analizę wizualną oraz ocenić skuteczność swoich działań.

Wniosek

Startupy, MŚP i duże przedsiębiorstwa coraz częściej wdrażają analitykę danych w miarę rozwoju cyfrowego świata, aby poprawić jakość obsługi klienta, obniżyć koszty, zoptymalizować bieżące procesy i dotrzeć do szerszej publiczności. Poza tym duże zbiory danych wzbudzają również zainteresowanie wielu firm ze względu na ich zdolność do poprawy bezpieczeństwa wrażliwych danych. W miarę postępów w tworzeniu sztucznej inteligencji przewiduje się, że coraz więcej trendów w analizie danych pojawi się i rozkwitnie w latach 2022, 2023 i później.

Na podstawie 10 najważniejszych trendów analitycznych omówionych w tym artykule możemy wyciągnąć wniosek, że firmy szybko zmierzają w kierunku skoncentrowania się na danych. Kluczowe znaczenie ma zrozumienie tych trendów w odniesieniu do rozwoju sztucznej inteligencji (AI), Internetu rzeczy (IoT) i automatyzacji w naszym codziennym życiu. W ten sposób przedsiębiorstwa mogą lepiej przygotować się na liczne zmiany i niepewności, które stają się coraz bardziej powszechne. Określ kluczowe trendy, które są zgodne ze strategicznymi celami biznesowymi, eksperymentuj z nimi i inwestuj w nie agresywnie. Aby uniknąć zaskoczenia technologią przyszłości, śledź bieżące wydarzenia. Eduonix jest tutaj, aby wspierać Cię w tym przedsięwzięciu za pomocą swojego programu Live , który może certyfikować Cię jako naukowca danych i zwiększyć Twoje perspektywy pracy w terenie.

Przeczytaj także: Czym są projekty oparte na danych lub architektury biznesowe?