62022年にプロフェッショナルの世界に影響を与えるデータ分析のトレンド

データ分析は、日常生活だけでなくビジネスにおいてますます重要な役割を果たしており、絶えず進化しています。 データ分析のトレンドは、最近話題を呼んでおり、専門家の世界を変えています。 すでにこのスペースにいる場合、またはこのスペースに移行している場合は、これらが最新の状態に保たれ、ゲームのトップに立つように注意してください。

データ分析の上位6つのトレンドを見てみましょう。

1.モノのインターネット（IoT）

モノのインターネット（IoT）は、相互に関連するコンピューティングデバイス、機械的およびデジタルマシン、オブジェクト、動物、または人のシステムとして簡単に定義できます。 一意の識別子とネットワークを介してデータを転送する機能が提供されるシステム。 これらすべて、人間から人間へ、または人間からコンピューターへの相互作用を必要とせずに。

私たちの周りのIoTセンサーの数は大幅に増加しており、接続されたデバイスがますます広く利用できるようになっています。 IoTテクノロジーは、私たちにとって不可欠になったモノやライフスタイルアイテム、たとえば私たちの車に普及しています。 また、運輸、エネルギー、ヘルスケアなどの業界でも重要性を増しています。

いずれの場合も、システムをより効率的にするために、IoTからのデータがより正確に使用されています。 たとえば、石油およびガス業界では、センサーは安全性を向上させ、コストを削減することができましたが、ヘルスケアでは、センサーは、他の機能の中でも、患者のリモート監視や投薬注文の追跡を可能にしました。

効率の向上とは別に、IoTから得られたデータは、企業が顧客の生活についてより深い洞察を引き出すために使用されます。 これにより、広告をより効果的にターゲティングできます。

このシナリオは、2020年以降も継続する予定です。 シスコは、2020年までに500億のIoTセンサーが存在すると予測しており、2030年までにインテルは2,000億を超えると予測しています。 今こそ、このテクノロジーとそこから派生したデータの利用を開始する時期であることは明らかです。そうでない場合と同様に、あなたとあなたのビジネスは時代遅れになるという深刻なリスクに直面する可能性があります。 アマゾン、AT＆T、ボッシュなどの企業は、来たるIoT革命の最大の実現要因であると宣伝されています。

2.人工知能（AI）と機械学習

簡単に言えば、人工知能（AI）はコンピューターサイエンスの一部です。 その目標は、人々が通常行うこと、特にインテリジェントに行動する人々に関連することを実行できるコンピューターの開発を可能にすることです。 AI内でも、「強いAI」か「弱いAI」か、さらに「狭いAI」か「一般的なAI」かによって分岐点があります。

IoTと強く関連しているため、AIと機械学習の両方が、今後数年間で分析における最大の破壊的要因になると予測されています。 AIはすでに多くのウェブサイト、特にFacebook、Amazon、Googleの不可欠な部分を形成しており、テクノロジーの発展に伴い、インターネット企業によってさまざまな方法でますます使用されています。

コンピューターがデータから学習できるようになるにつれて、コンピューターは分析とデータ管理の科学に革命をもたらし続けています。 業界は、プロアクティブなリアルタイムのデータ分析にますます向けられています。 このタイプの分析により、予期しないイベントが発生した場合はすぐに通知され、問題を解決したり、機会を利用したりするための措置を講じることができるため、企業はより詳細に管理できます。

AIの使用が増えていることの1つは、コグニティブチャットボットの台頭に見られます。 これらの例としては、Webページの特定のポイントに到達すると表示されるインタラクティブなカスタマーサービスダイアログボックスがあります。 チャットボットは、収集したデータを使用して学習し、自然言語の会話でコミュニケーションをとることができます。 それらは劇的に効率を改善するので、それらはビジネスでますます使用され始めています。

機械学習は、データから学習するアルゴリズムを使用するデータ分析の方法です。 機械学習により、コンピューターはどこを見ればよいかを明示的にプログラムしなくても、隠れた洞察を見つけることができます。 自動運転のGoogle車、Amazon、Flipkart、Netflixによる推奨事項は、Twitterでのあなたのビジネスについて顧客が何を言っているかを知っており、すべて機械学習の例です。

AIと機械学習の違いは何ですか？

簡単に言うと、機械学習はAIのサブセットまたはタイプです。 AIは、機械が「スマート」と見なす方法でタスクを実行できるというより広い概念ですが、機械学習は、機械にデータへのアクセスを許可するだけでよいという考えに基づいたAIのアプリケーションです。彼らに自分で学ばせてください。

AIと機械学習は、ビジネスデータ分析のトレンドの中心であり、仕事の未来を変革し続けています。ますます多くの組織が、競争力を維持するために高度な分析とアルゴリズムを取り入れ始めています。

3.オープンソースソフトウェア

オープンソースソフトウェアは、誰でも検査、変更、拡張できるソースコードを備えたソフトウェアです。

オープンソースソフトウェアをアプローチの一部にする企業が増えるにつれ、このタイプのソフトウェア開発は急速に成長するように見えます。 何らかの形でオープンソースを採用している組織には、 Google、Apple、IBM、Cisco、Microsoftなどがあります。

ますます、企業は購入時に最初にオープンソーステクノロジーを探す傾向があります。 プロプライエタリソフトウェアは徐々に行き止まりと見なされています（開発者はソフトウェアでの作業をやめる可能性があります）。 一方、オープンソースは、無制限の数の人々が開発プロセスに貢献できるため、継続的なイノベーションの可能性がはるかに高くなります。
製品のオープンソース要素を持たないベンダーにとって、2020年には事態はさらに困難になる可能性があります。

4.ムーアの法則の終焉

ムーアの法則（チップの1平方インチあたりのトランジスタ数が約2年ごとに2倍になるという観察結果）は、過去50年間のトランジスタ開発の正確な予測因子でした。 ただし、業界は、このレベルの指数関数的成長をこれ以上長く持続させることはできないことに同意しています。 いくつかの研究は、2020年が物理的な制限が開発に影響を及ぼし始める年であるかもしれないとさえ予測しました。

これは、企業が処理と保管の低コストを維持しようとするため、より創造的になる必要性に直面していることを意味します。 現在、いくつかの可能性が検討されています。 これらには以下が含まれます：チップの設計に対する一般的な改善。 特定の重要なアルゴリズムに合わせて調整された再構成可能なチップと特殊なチップ。

ムーアの法則がどれだけ長く役立つかは定かではありませんが、今年は確かに企業がそれに代わるものを開発するために取り組んでいます。

5.非構造化データ

非構造化データの重要性の高まりは、価値が活用されれば、新年も続くと思われます。 電子メール、ソーシャルメディア、コールセンターのメモ、および自由形式の調査の結果などからのデータは、分析においてますます重要になり、この分野を支配し始めています。
予測分析（もう1つの重要なデータ業界のトレンド）では、正確な結果を生成するために構造化データと非構造化データの両方が必要です。 構造化データは、会社の売上に何が起こっているのかを明確に示すことができますが、なぜそれが起こっているのかを理解するには、非構造化データが必要です。

新しいデータの圧倒的多数は現在構造化されておらず（2015年にはほぼ80％） 、これは課題をもたらす可能性があります。 企業は、非構造化データに簡単にアクセス、使用、分析できるようにする方法を見つけることに集中する必要があります。

6.データ分析業界の才能の傾向

データサイエンス業界の成長は、この分野での新しい雇用動向につながっています。 これらには以下が含まれます：

• ますます多くのITプロフェッショナルがデータ分析業界に参入しています。 データ分析の投稿に利用できる空席の数が増え続けるにつれて、強力なITスキルを持つ人々がデータ分析スキルを開発する機会を利用するようになるでしょう。 この傾向は来年も続くと思われます。
• データサイエンスの役割は進化しています。 自動化される分析タスクの能力が拡大するにつれて、データサイエンティストの役割は変化し進化し続けています。 ただし、この役割が完全になくなる可能性は低いようです。 自動化は、データサイエンティストが現在、時間の70〜80％を費やしているデータ準備タスクを引き受ける可能性があります。 これらの変更は2020年に開始される場合と開始されない場合がありますが、今後5年以上の特徴となる可能性が非常に高くなります。

データ分析業界では主要な開発が定期的に行われているため、業界が次にどこに向かっているのかを考えることは常にエキサイティングです。 IoTとAIは来年に最大の役割を果たす可能性がありますが、組織は上記の他のデータ分析の傾向についても考慮する必要があります。これらはすべて、この分野での個人および集団の成功に不可欠であるためです。 。

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