6 Datenanalyse-Trends, die die Berufswelt im Jahr 2022 beeinflussen

Data Analytics spielt sowohl in Unternehmen als auch im Alltag eine immer wichtigere Rolle und entwickelt sich ständig weiter. Data-Analytics-Trends sorgen derzeit für Aufsehen und verändern die Berufswelt. Wenn Sie sich bereits in diesem Bereich befinden oder dorthin übergehen, achten Sie auf diese, um auf dem Laufenden zu bleiben und auf dem Laufenden zu bleiben!

Schauen wir uns die 6 wichtigsten Datenanalysetrends an:

1. Das Internet der Dinge (IoT)

Das Internet der Dinge (IoT) kann einfach als ein System miteinander verbundener Computergeräte, mechanischer und digitaler Maschinen, Objekte, Tiere oder Menschen definiert werden. Ein System von Dingen, die mit eindeutigen Kennungen versehen sind und Daten über ein Netzwerk übertragen können. All dies, ohne dass eine Mensch-zu-Mensch- oder Mensch-zu-Computer-Interaktion erforderlich ist.

Wir haben einen enormen Anstieg der Anzahl von IoT-Sensoren um uns herum erlebt, wobei immer mehr vernetzte Geräte allgemein verfügbar werden. Die IoT-Technologie ist heute in Dingen und Lifestyle-Artikeln weit verbreitet, die für uns unverzichtbar geworden sind – zum Beispiel in unseren Autos. Es hat auch in Branchen wie Transport, Energie und Gesundheitswesen an Bedeutung gewonnen.

In jedem Fall werden Daten aus dem IoT immer genauer genutzt, um Systeme effizienter zu machen. In der Öl- und Gasindustrie konnten die Sensoren beispielsweise die Sicherheit verbessern und Kosten senken, während sie im Gesundheitswesen unter anderem die Fernüberwachung von Patienten und die Verfolgung von Medikamentenbestellungen ermöglichten.

Abgesehen von der Verbesserung der Effizienz werden die aus dem IoT gewonnenen Daten von Unternehmen genutzt, um einen besseren Einblick in das Leben ihrer Kunden zu gewinnen. Dadurch können sie Werbung gezielter ansprechen.

Dieses Szenario dürfte sich im Jahr 2020 und darüber hinaus fortsetzen. Cisco schätzt, dass es bis 2020 50 Milliarden IoT-Sensoren geben wird, und bis 2030 prognostiziert Intel, dass es mehr als 200 Milliarden sein werden. Es ist klar, dass es jetzt an der Zeit ist, diese Technologie und die daraus abgeleiteten Daten zu nutzen, denn wenn Sie dies nicht tun, könnten Sie und Ihr Unternehmen einem ernsthaften Risiko ausgesetzt sein, veraltet zu sein. Unternehmen wie Amazon, AT&T und Bosch werden als die größten Wegbereiter der bevorstehenden IoT-Revolution angepriesen.

2. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen

Einfach gesagt, künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilbereich der Informatik. Sein Ziel ist es, die Entwicklung von Computern zu ermöglichen, die in der Lage sind, Dinge zu tun, die normalerweise von Menschen erledigt werden – insbesondere Dinge, die mit intelligentem Handeln von Menschen verbunden sind. Sogar innerhalb der KI gibt es Verzweigungen, je nachdem, ob es sich um „starke KI“ oder „schwache KI“ handelt und ob es sich um „enge KI“ oder „allgemeine KI“ handelt.

Sowohl KI als auch maschinelles Lernen, die stark mit dem IoT verbunden sind, werden in den nächsten Jahren voraussichtlich die größten Störfaktoren in der Analytik sein. KI ist bereits ein integraler Bestandteil vieler Websites, insbesondere von Facebook, Amazon und Google, und wird im Zuge der technologischen Entwicklung zunehmend von Internetunternehmen auf verschiedene Weise eingesetzt.

Da Computer mehr denn je in der Lage sind, aus Daten zu lernen, revolutionieren sie die Wissenschaft der Analytik und des Datenmanagements. Die Industrie richtet sich immer mehr auf proaktive Datenanalysen in Echtzeit aus. Diese Art der Analyse ermöglicht es Unternehmen, mehr Kontrolle zu behalten, da sie sofort über unerwartete Ereignisse benachrichtigt werden und Maßnahmen ergreifen können, um Probleme zu lösen oder Chancen zu nutzen.

Einer der wachsenden Einsatzbereiche von KI ist der Aufstieg kognitiver Chatbots . Ein Beispiel dafür wäre ein interaktiver Kundenservice-Dialog , der beim Erreichen einer bestimmten Stelle auf einer Webseite erscheint. Chatbots lernen anhand der von ihnen gesammelten Daten und können in Gesprächen in natürlicher Sprache kommunizieren. Da sie die Effizienz dramatisch verbessern, werden sie zunehmend in Unternehmen eingesetzt.

Maschinelles Lernen ist eine Methode der Datenanalyse, die Algorithmen verwendet, die aus Daten lernen. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, verborgene Erkenntnisse zu finden, ohne explizit programmiert zu werden, wo sie suchen sollen. Selbstfahrende Google-Autos, Empfehlungen von Amazon, Flipkart und Netflix, das Wissen, was Kunden über Ihr Unternehmen auf Twitter sagen, sind Beispiele für maschinelles Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen?

Ganz einfach ausgedrückt: Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge oder Art von KI. Während KI das umfassendere Konzept von Maschinen ist, die in der Lage sind, Aufgaben auf eine Weise auszuführen, die wir als „intelligent“ bezeichnen würden, ist maschinelles Lernen eine Anwendung von KI, die auf der Idee basiert, dass wir Maschinen nur in der Lage sein sollten, Zugang zu Daten zu erhalten und lass sie selbst lernen .

KI und maschinelles Lernen stehen im Mittelpunkt der Trends in der Geschäftsdatenanalyse und verändern weiterhin die Zukunft der Arbeit – da immer mehr Unternehmen damit beginnen, fortschrittliche Analysen und Algorithmen zu nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

3. Open-Source-Software

Open-Source-Software ist Software mit Quellcode, die jeder einsehen, ändern und verbessern kann.

Da immer mehr Unternehmen Open-Source-Software zu einem Teil ihres Ansatzes machen, dürfte diese Art der Softwareentwicklung schnell wachsen. Zu den Unternehmen, die Open Source auf die eine oder andere Weise angenommen haben, gehören Google, Apple, IBM, Cisco und Microsoft.

Zunehmend suchen Unternehmen beim Kauf wahrscheinlich zuerst nach Open-Source-Technologie. Proprietäre Software wird langsam als Sackgasse angesehen (Entwickler hören möglicherweise auf, an der Software zu arbeiten). Open Source hingegen bietet viel größere Möglichkeiten für kontinuierliche Innovationen, da eine unbegrenzte Anzahl von Menschen zum Entwicklungsprozess beitragen kann.
Für Anbieter ohne Open-Source-Element in ihrem Produkt dürfte es 2020 deutlich schwieriger werden.

4. Das Ende von Moores Gesetz

Das Mooresche Gesetz – die Beobachtung, dass sich die Anzahl der Transistoren pro Quadratzoll Chip ungefähr alle 2 Jahre verdoppelt – war in den letzten 50 Jahren ein genauer Indikator für die Transistorentwicklung. Die Branche ist sich jedoch einig, dass dieses exponentielle Wachstum nicht mehr lange aufrechterhalten werden kann. Einige Studien haben sogar vorhergesagt, dass 2020 das Jahr sein könnte, in dem körperliche Einschränkungen beginnen, die Entwicklung zu beeinflussen.

Dies bedeutet, dass Unternehmen kreativer werden müssen, wenn sie versuchen, die Verarbeitungs- und Speicherkosten niedrig zu halten. Derzeit werden mehrere Möglichkeiten geprüft. Dazu gehören: allgemeine Verbesserungen des Designs von Chips; rekonfigurierbare Chips und spezialisierte Chips , die auf bestimmte lebenswichtige Algorithmen abgestimmt sind.

Es ist nicht sicher, wie lange das Moore'sche Gesetz noch nützlich sein wird, aber in diesem Jahr werden Unternehmen sicherlich daran arbeiten , Alternativen dazu zu entwickeln .

5. Unstrukturierte Daten

Die wachsende Bedeutung unstrukturierter Daten dürfte sich auch im neuen Jahr fortsetzen – wenn der Wert genutzt wird. Daten unter anderem aus E-Mails, sozialen Medien, Call-Center-Notizen und den Ergebnissen offener Umfragen werden in der Analytik immer wichtiger und beginnen, das Feld zu dominieren.
Predictive Analytics (ein weiterer wichtiger Trend in der Datenbranche) benötigt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Strukturierte Daten können ein klares Bild davon vermitteln, was mit den Verkäufen eines Unternehmens passiert, aber unstrukturierte Daten sind erforderlich, um zu verstehen, warum dies geschieht.

Die überwältigende Mehrheit neuer Daten ist heute unstrukturiert (fast 80 % im Jahr 2015) und dies kann Herausforderungen mit sich bringen. Unternehmen müssen sich darauf konzentrieren, einen Weg zum Speichern unstrukturierter Daten zu finden, der ihnen einen einfachen Zugriff, eine einfache Nutzung und Analyse ermöglicht.

6. Talenttrends in der Datenanalysebranche

Das Wachstum der Data-Science-Branche hat zu neuen Beschäftigungstrends in diesem Bereich geführt. Diese schließen ein:

• Immer mehr IT-Experten wechseln in die Datenanalysebranche. Da die Zahl der verfügbaren Stellen für Datenanalysestellen weiter zunimmt, werden immer mehr Menschen mit starken IT-Kenntnissen die Gelegenheiten nutzen, um ihre Datenanalysefähigkeiten zu entwickeln. Dieser Trend dürfte sich bis weit ins nächste Jahr hinein fortsetzen.
• Die Rollen in der Datenwissenschaft entwickeln sich weiter. Da die Fähigkeit zur Automatisierung von Analyseaufgaben zunimmt, ändert und entwickelt sich die Rolle des Datenwissenschaftlers weiter. Dass diese Rolle ganz verschwinden wird, scheint jedoch unwahrscheinlich. Die Automatisierung kann die Datenvorbereitungsaufgaben übernehmen, mit denen Data Scientists derzeit 70-80 % ihrer Zeit verbringen. Diese Veränderungen können 2020 beginnen oder auch nicht, aber sie werden sehr wahrscheinlich ein Merkmal der nächsten fünf Jahre oder länger sein.

Angesichts der regelmäßig stattfindenden großen Entwicklungen in der Datenanalysebranche ist es immer spannend, darüber nachzudenken, wohin sich die Branche als nächstes bewegt. Während IoT und KI im kommenden Jahr wahrscheinlich die größte Rolle spielen werden, müssen Unternehmen auch über die anderen oben aufgeführten Datenanalysetrends nachdenken, da all diese für den weiteren individuellen und kollektiven Erfolg in diesem Bereich von entscheidender Bedeutung sein werden .

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