Основные тенденции науки о данных 2023 года

Наука о данных — одна из самых многообещающих технических областей на сегодняшний день, которую называют работой мечты двадцать первого века. Настолько обнадеживающим, что генеральный директор Google Сундар Пичаи сравнил продолжающееся развитие искусственного интеллекта (ИИ) в науке о данных с открытиями огня и электричества.

Наука о данных коренным образом изменит целые цивилизации, правительства и даже глобальную экономику в течение следующих десяти лет. Планируется даже будущее развитие человечества. В бизнесе данные становятся все более и более важными для отделения победителей от проигравших. В современном мире данные могут собираться из самых разных источников, а технологии для получения информации становятся все более доступными.

Цунами цифровых изменений, которое охватит каждую отрасль в 2023 году и далее, будет вызвано переходом к бизнес-модели, основанной на данных, в которой решения принимаются на основании того, что мы знаем, а не «внутреннего чутья». В частности, когда войны и пандемии нарушают нормальный порядок вещей, это помогает нам уверенно вести себя перед лицом неопределенности.

Однако мир аналитики и данных постоянно меняется. Доступ к информации становится быстрее и точнее благодаря новым технологиям. Мы также предлагаем новые предложения о том, как реализовать новые тенденции в промышленности и обществе в целом.

Сбор и анализ данных часто играют решающую роль в определении будущего каждого нового сегмента рынка, будь то отрасль здравоохранения, децентрализованная занятость, онлайн-ритейлер, такой как Amazon, сеть онлайн-обслуживания клиентов или даже служба онлайн-банкинга. Эпоха, когда бизнес-ландшафт развивается и меняется быстрыми темпами.

Достижения в области аналитики больших данных, науки о данных и искусственного интеллекта — это лишь некоторые из важных достижений, питающих сегодняшнюю отрасль и меняющих методы управления бизнесом во всем мире. Сектор анализа данных постепенно расширяется по мере того, как все больше компаний внедряют подходы, основанные на данных. Когда впервые возникла пандемия COVID-19, аналитика данных стала еще более важной для предсказания будущего, поскольку все больше и больше отраслей обращались к анализу и интерпретации данных, чтобы делать прогнозы на будущее. С целью уточнения, рационализации и оптимизации способов использования данных аналитики и компании все чаще сотрудничают.

Наука о данных: что это такое?

Наука о данных — это область исследования, которая объединяет знания в предметной области, навыки программирования и понимание математики и статистики для извлечения практических идей из данных. Для создания систем искусственного интеллекта (ИИ), которые могут выполнять действия, часто требующие человеческого интеллекта, специалисты по данным используют алгоритмы машинного обучения для данных, текста, изображений, видео, аудио и многого другого. Затем эти технологии дают информацию, которую аналитики и бизнес-пользователи могут преобразовать в реальную экономическую ценность.

Для принятия мудрых бизнес-решений организациям всех размеров и во всех секторах нужны данные. Для этого требуются технические специалисты, которые могут извлечь ценность из исторически больших объемов необработанных данных, используя статистику и моделирование данных. Исследователи данных преобразуют необработанные данные в полезную информацию с помощью статистического анализа, анализа данных и информатики.

С технической точки зрения, основные рабочие обязанности специалистов по данным состоят из:

• Создание приложений для обработки естественного языка и написание кода для доступа, обработки и анализа данных.
• Разработка алгоритмов машинного обучения, сочетающих глубокое обучение и классическое обучение.
• Изучение исторических данных для выявления тенденций и принятия обоснованных решений

Подробнее об этом: Как построить свою карьеру в науке о данных ?

Наука о данных: почему это важно?

Данные работают как по волшебству. Отраслям промышленности нужны данные, чтобы помочь в принятии обоснованных решений. Наука о данных превращает неструктурированные данные в ценную информацию. Поэтому индустрия требует науки о данных. Специалист по данным — это волшебник, который понимает, как работать с данными, чтобы творить чудеса.

Любые данные, с которыми он сталкивается, могут быть извлечены для получения полезной информации квалифицированным специалистом по данным. Он направляет бизнес в нужное русло. Бизнес нуждается в том, чтобы он принимал твердые решения, основанные на фактах.

Data Scientist хорошо разбирается в различных подобластях статистики и компьютерных наук. Он решает корпоративные трудности, используя свои аналитические способности.

Специалистам по данным поручено выявлять закономерности в данных, и они являются квалифицированными специалистами по решению проблем. Он хочет выявить избыточные образцы и извлечь из них уроки. Для науки о данных необходим ряд инструментов для извлечения информации из данных.

Сбор, архивирование и обслуживание структурированных и неструктурированных данных входят в компетенцию специалиста по данным.

Управление и анализ данных лежат в основе работы специалиста по данным, но это также зависит от отрасли, в которой специализируется организация. Для этого специалист по данным должен хорошо разбираться в этом конкретном секторе бизнеса.

Если вы заинтересованы в том, чтобы заняться наукой о данных и действительно профессионально изучить ее глубины, вы можете проверить эту программу сертификации от Eduonix.

Давайте посмотрим на главные тренды науки о данных на 2023 год .

1. Искусственный интеллект

Ряд технических разработок, таких как машинное обучение, искусственный интеллект, робототехника и автоматизация, в последнее время изменили то, как организации во всем мире осуществляют свою деятельность. Благодаря ИИ анализ данных быстро развивается, расширяя человеческие возможности на личном и профессиональном уровне и помогая организациям лучше понимать собираемые ими данные. После COVID-19 коммерческая среда претерпела значительные изменения, в результате чего старые данные несколько устарели. В отличие от классических методов искусственного интеллекта, в настоящее время на рынке доступно множество инновационных масштабируемых и интеллектуальных методов машинного обучения и искусственного интеллекта, которые могут обрабатывать небольшие наборы данных.

Компании в конечном итоге много выиграют от систем ИИ, создав эффективные и действенные процедуры. Искусственный интеллект можно применять для увеличения стоимости компании различными способами. Это влечет за собой прогнозирование потребительского спроса для увеличения доходов, повышение уровня складского хранения и ускорение сроков доставки для повышения удовлетворенности клиентов. Компетентная система искусственного интеллекта может защитить личную информацию, работать быстрее и предлагать более высокую отдачу от инвестиций, а также быть чрезвычайно адаптивной.

2. Демократизация данных

Демократизация данных направлена ​​на то, чтобы все сотрудники организации, независимо от их технических знаний, могли легко взаимодействовать с данными и уверенно обсуждать их, что в конечном итоге приводит к улучшению решений и улучшению качества обслуживания клиентов. Как фундаментальный компонент любого нового проекта и важный коммерческий фактор, аналитика данных в настоящее время используется предприятиями. Без помощи распорядителей данных, системных администраторов или ИТ-специалистов люди, не являющиеся техническими специалистами, могут собирать и оценивать данные.

Инструмент для продвижения справедливости, обеспечения справедливого образования и повышения уровня жизни малообеспеченных групп, искусственный интеллект или сокращенно ИИ, оказывается полезным во всем мире. Команды могут быстрее принимать решения, если у них есть мгновенный доступ к данным и знания о них. Для управления большими данными и максимизации их ценности решающее значение имеет демократическая среда данных. В настоящее время предприятия могут лучше принимать решения и предлагать превосходное обслуживание клиентов, когда они предоставляют своим сотрудникам необходимые ресурсы и знания.

3. Граничные вычисления

Пограничные вычисления открыли множество возможностей для различных предприятий с появлением 5G. В мире периферийных вычислений вычисления и хранение данных можно переместить ближе к точке, где данные генерируются, повышая точность данных и управляемость, снижая затраты, обеспечивая более быстрое понимание и действия, а также обеспечивая непрерывную работу. Нет никаких сомнений в том, что скорость обработки данных на периферии резко возрастет, возможно, с 10 % сегодня до 75 % в 2025 году. Устройства IoT со встроенными периферийными вычислениями способны повысить гибкость, скорость и маневренность. Кроме того, он может обеспечить автономное поведение и выполнять аналитику в реальном времени.

Поскольку граничные вычисления используют меньшую полосу пропускания, они обеспечивают продуктивный способ обработки огромных объемов данных. Это упрощает запуск программного обеспечения из удаленных мест и снижает затраты на разработку.

4. Дополненная аналитика

Одно из основных достижений в области предиктивной аналитики, которое вы увидите сегодня, — это дополненная аналитика. Для автоматизации обработки данных и извлечения из них информации, которой обычно занимается специалист по данным или специалист, расширенная аналитика использует машинное обучение и обработку естественного языка. Бизнес-пользователи и руководители могут задавать соответствующие вопросы и быстрее находить ценную информацию с помощью расширенного аналитического решения. Кроме того, даже если им не хватает глубокого аналитического опыта, опытные пользователи и аналитики могут выполнять более подробный анализ и подготовку данных с помощью расширенной аналитики.

5. Структура данных

Термин «фабрика данных» относится к набору архитектур и сервисов, которые обеспечивают сквозную функциональность для ряда конечных точек и нескольких облаков. Он устанавливает стандартную стратегию управления данными и практичность, которую мы можем расширить на различные локальные облачные и пограничные устройства, поскольку это мощная архитектура. Наконец, фабрика данных снижает объем работ по проектированию, развертыванию и управлению операционными данными на 70 %, одновременно улучшая использование данных внутри организации. Все больше организаций будут полагаться на эту платформу, поскольку она проста в использовании, легко перепрофилируется и может быть интегрирована с навыками работы с концентраторами данных, различными стилями интеграции и другими технологическими разработками, когда темпы бизнеса нарастают, а сложность данных возрастает.

6. Данные как услуга

Данные как услуга, или просто DaaS, — это облачное программное приложение, которое можно использовать для управления данными и их анализа, включая хранилища данных и инструменты бизнес-аналитики, доступное из любого места в любое время. По сути, это дает пользователям доступ к цифровым данным, которые они могут использовать и делиться ими в Интернете. С момента появления пандемии COVID-19 рынок DaaS в секторе здравоохранения стал свидетелем возможностей для расширения. Ожидается, что DaaS будет более широко использоваться по мере расширения доступа клиентов к высокоскоростному Интернету. DaaS в конечном итоге приведет к повышению производительности компании. Обмен данными между отделами и секторами станет проще для аналитиков за счет использования DaaS в аналитике больших данных. DaaS становится все более популярным способом интеграции, управления, хранения и анализа данных, поскольку все больше компаний используют облако для обновления своей инфраструктуры и рабочих нагрузок.

7. НЛП (обработка естественного языка)

Одной из многочисленных областей компьютерных наук, лингвистики и искусственного интеллекта, которые со временем развились, является обработка естественного языка (NLP). По сути, эта область фокусируется на том, как взаимодействуют человеческие языки и компьютеры, и, в частности, как программировать компьютеры, чтобы они могли распознавать, исследовать и интерпретировать значительное количество данных, поступающих с естественных языков, тем самым повышая их интеллект. Цель НЛП — расшифровать и прочитать человеческий язык. Предполагается, что по мере того, как организации будут использовать данные и информацию для разработки планов на будущее, НЛП будет играть все более важную роль в мониторинге и отслеживании информации о рынке. Необходимы алгоритмы, которые используют грамматические правила для извлечения важной информации из каждого предложения для таких подходов НЛП, как синтаксический и семантический анализ. Синтаксический анализ концентрируется на предложениях и грамматических вопросах, связанных с данными/текстом, в отличие от семантического анализа, который имеет дело со значением данных или текста.

8. Автоматизация анализа данных

Чтобы уменьшить потребность во вмешательстве человека, автоматизация анализа данных относится к автоматизации аналитической работы с использованием компьютерных систем и процессов. На эффективность многих предприятий может существенно повлиять автоматизация процедур анализа данных. Кроме того, он открыл двери для автоматизации аналитических процессов (APA), которая, как известно, помогает в выпуске прогнозных и предписывающих идей для более быстрых побед и большей рентабельности инвестиций. Использование данных будет улучшено, а производительность возрастет. Одной из выдающихся особенностей этого инструмента является его способность искать категориальные данные и создавать список соответствующих функций. SAP, Apache Spark, IBM Analytics и Hadoop — одни из самых известных программ для анализа данных.

9. Управление данными

Процесс обеспечения высокого качества данных и предоставления платформы для обеспечения безопасного обмена данными в рамках всей организации при соблюдении любых законов, касающихся безопасности и конфиденциальности данных, называется управлением данными. Стратегия управления данными обеспечивает безопасность данных и максимизирует ценность данных за счет принятия необходимых мер безопасности. Отсутствие эффективной программы управления данными может привести к упущенным возможностям, неудовлетворительному обучению модели ИИ, нарушениям нормативных требований и штрафам, плохому качеству данных, влиянию на выбор бизнеса, трудностям с получением соответствующих данных и задержкам в анализе. Демократизация данных позволяет интегрировать данные во все процессы принятия решений, укреплять доверие пользователей, повышать ценность бренда и снижать вероятность нарушений нормативных требований.

10. Облачная аналитика данных самообслуживания

Благодаря облачным системам управления самостоятельный анализ данных стал следующим важным шагом в аналитике данных. Лидеры в области управления персоналом и финансами поддерживают эту тенденцию, делая значительные инвестиции в облачные технологические решения, которые обеспечивают всем пользователям легкий доступ к необходимым им данным. Поскольку в этом нуждаются именно они, аналитика самообслуживания помещает данные прямо в руки и умы пользователей, для обслуживания которых она предназначена. Вы можете усилить свое конкурентное преимущество и повысить эффективность с помощью аналитики самообслуживания, основанной на облаке. Интегрируя облачную аналитику в свою платформу управления персоналом или финансов, вы можете гарантировать, что пользователи будут иметь доступ только к тем данным, которые им необходимы. Аналитика самообслуживания может полностью изменить бизнес изнутри. Например, главный финансовый директор (CFO) может предоставлять финансовые данные отделам кадров, маркетинга, продуктов, продаж и операций, чтобы они могли выполнять собственное обнаружение данных и визуальный анализ и оценивать эффективность своих действий.

Заключение

Стартапы, малые и средние предприятия и крупные предприятия все больше и больше внедряют аналитику данных по мере того, как цифровой мир продолжает развиваться, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, сократить расходы, оптимизировать текущие процессы и охватить более широкую аудиторию. Помимо этого, большие данные также вызывают интерес у многих предприятий из-за их способности повышать безопасность конфиденциальных данных. По мере того, как мы продвигаемся вперед в создании искусственного интеллекта, ожидается, что в 2022, 2023 и последующих годах будет появляться и процветать все больше и больше тенденций в области анализа данных.

Мы можем сделать вывод, что компании быстро движутся к тому, чтобы стать ориентированными на данные по всем направлениям, основываясь на 10 основных тенденциях аналитики, описанных в этой статье. Крайне важно понимать эти тенденции, поскольку они связаны с развитием искусственного интеллекта (ИИ), Интернета вещей (IoT) и автоматизации в нашей повседневной жизни. Поступая таким образом, предприятия могут лучше подготовиться к многочисленным изменениям и неопределенностям, которые становятся все более распространенными. Определите основные тенденции, которые соответствуют вашим стратегическим бизнес-целям, экспериментируйте с ними и активно инвестируйте в них. Чтобы не удивляться будущим технологиям, обязательно следите за нынешними разработками. Eduonix здесь, чтобы поддержать вас в этом начинании с их Live Program , которая может сертифицировать вас как специалиста по данным и увеличить ваши перспективы трудоустройства в этой области.

Читайте также: Что такое проекты, управляемые данными, или бизнес-архитектуры?