6 Tren Analisis Data yang berdampak pada Dunia Profesional pada tahun 2022

Analisis data memainkan peran yang semakin penting dalam bisnis serta kehidupan sehari-hari dan terus berkembang. Tren Analisis Data menciptakan buzz akhir-akhir ini dan mengubah dunia profesional. Jika Anda sudah berada di ruang ini atau bertransisi ke dalamnya, hati-hati agar ini tetap diperbarui dan di atas permainan Anda!

Mari kita lihat 6 tren analitik data teratas:

1. Internet of Things (IoT)

Internet of Things (IoT) secara sederhana dapat didefinisikan sebagai sistem perangkat komputasi yang saling terkait, mesin mekanis dan digital, objek, hewan, atau manusia. Sebuah sistem yang dilengkapi dengan pengidentifikasi unik dan kemampuan untuk mentransfer data melalui jaringan. Semua ini, tanpa memerlukan interaksi manusia ke manusia atau manusia ke komputer.

Kami telah melihat peningkatan besar dalam jumlah sensor IoT di sekitar kami, dengan semakin banyak perangkat yang terhubung menjadi tersedia secara luas. Teknologi IoT sekarang lazim dalam hal-hal dan barang-barang gaya hidup yang telah menjadi sangat diperlukan bagi kita – mobil kita, misalnya. Ini juga menjadi penting dalam industri seperti transportasi, energi dan perawatan kesehatan.

Dalam setiap kasus, data dari IoT digunakan dengan akurasi yang meningkat untuk membuat sistem lebih efisien. Misalnya, dalam industri minyak dan gas, sensor telah mampu meningkatkan keamanan dan mengurangi biaya, sementara dalam perawatan kesehatan, sensor memungkinkan pemantauan jarak jauh terhadap pasien dan pelacakan pesanan obat, di antara fungsi lainnya.

Selain meningkatkan efisiensi, data yang diperoleh dari IoT digunakan oleh perusahaan untuk memperoleh wawasan yang lebih luas tentang kehidupan pelanggan mereka. Ini memungkinkan mereka untuk menargetkan iklan dengan lebih efektif.

Skenario ini tampaknya akan berlanjut pada tahun 2020 dan lebih jauh ke masa depan. Cisco memperkirakan bahwa pada tahun 2020 akan ada 50 miliar sensor IoT dan, pada tahun 2030, Intel memperkirakan akan ada lebih dari 200 miliar. Jelas bahwa sekaranglah saatnya untuk mulai memanfaatkan teknologi ini dan data yang diperoleh darinya, karena jika tidak, Anda dan bisnis Anda mungkin menghadapi risiko serius untuk menjadi usang. Perusahaan seperti Amazon, AT&T dan Bosch disebut-sebut sebagai pendukung terbesar dari revolusi IoT yang akan datang.

2. Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin

Sederhananya, kecerdasan buatan (AI) adalah bagian dari ilmu komputer. Tujuannya adalah untuk memungkinkan pengembangan komputer yang mampu melakukan hal-hal yang biasanya dilakukan oleh orang – khususnya, hal-hal yang berhubungan dengan orang yang bertindak secara cerdas. Bahkan di dalam AI, ada bifurkasi berdasarkan apakah itu 'AI Kuat' atau 'AI Lemah', dan lebih jauh lagi apakah itu 'AI Sempit' atau 'AI Umum.'

Sangat terkait dengan IoT, AI dan Machine Learning diprediksi menjadi faktor pengganggu terbesar dalam analitik, selama beberapa tahun ke depan. AI sudah menjadi bagian integral dari banyak situs web, terutama Facebook, Amazon dan Google dan semakin banyak digunakan oleh perusahaan internet, dalam beberapa cara, seiring berkembangnya teknologi.

Ketika komputer menjadi mampu belajar dari data, lebih dari sebelumnya, mereka terus merevolusi ilmu analitik dan manajemen data. Industri ini semakin diarahkan ke analisis data real-time yang proaktif. Jenis analisis ini memungkinkan bisnis untuk tetap memegang kendali karena mereka segera diberitahu tentang kejadian tak terduga dan dapat mengambil langkah-langkah untuk memecahkan masalah atau memanfaatkan peluang.

Salah satu penggunaan AI yang berkembang dapat dilihat pada munculnya chatbot kognitif . Contohnya adalah kotak dialog layanan pelanggan interaktif yang muncul saat mencapai titik tertentu di halaman web. Chatbots belajar menggunakan data yang mereka kumpulkan dan dapat berkomunikasi dalam percakapan bahasa alami. Karena mereka secara dramatis meningkatkan efisiensi, mereka mulai digunakan lebih dan lebih dalam bisnis.

Pembelajaran mesin adalah metode analisis data, yang menggunakan algoritme yang belajar dari data. Pembelajaran mesin memungkinkan komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara eksplisit ke mana harus mencari. Mobil Google yang dapat mengemudi sendiri, rekomendasi dari Amazon, Flipkart, dan Netflix, mengetahui apa yang dikatakan pelanggan tentang bisnis Anda di Twitter, semuanya adalah contoh pembelajaran mesin yang dimainkan.

Apa perbedaan antara AI dan pembelajaran mesin?

Sederhananya: pembelajaran mesin adalah subset atau jenis AI. Sementara AI adalah konsep mesin yang lebih luas yang dapat melakukan tugas dengan cara yang kita anggap "pintar", pembelajaran mesin adalah aplikasi berbasis AI pada gagasan bahwa kita seharusnya hanya dapat memberikan mesin akses ke data dan biarkan mereka belajar sendiri.

AI dan pembelajaran mesin adalah inti dari tren analitik data bisnis dan terus mengubah masa depan pekerjaan – karena semakin banyak organisasi mulai menyerap analitik dan algoritme canggih untuk membantu mereka tetap kompetitif.

3. Perangkat Lunak Sumber Terbuka

Perangkat lunak sumber terbuka adalah perangkat lunak dengan kode sumber yang dapat diperiksa, dimodifikasi, dan ditingkatkan oleh siapa saja.

Dengan semakin banyak perusahaan yang menjadikan perangkat lunak sumber terbuka sebagai bagian dari pendekatan mereka, jenis pengembangan perangkat lunak ini tampaknya akan berkembang pesat. Organisasi yang telah menganut open source dalam satu atau lain cara termasuk Google, Apple, IBM, Cisco dan Microsoft.

Semakin, perusahaan cenderung menjadi yang pertama mencari teknologi open source saat membeli. Perangkat lunak berpemilik perlahan-lahan dipandang sebagai jalan buntu (pengembang mungkin berhenti mengerjakan perangkat lunak). Open source, di sisi lain, menawarkan kemungkinan yang jauh lebih besar untuk inovasi lanjutan, karena jumlah orang yang tidak terbatas dapat berkontribusi pada proses pengembangan.
Untuk vendor tanpa elemen open source untuk produk mereka, sepertinya segalanya bisa menjadi jauh lebih sulit di tahun 2020.

4. Akhir dari Hukum Moore

Hukum Moore - pengamatan bahwa jumlah transistor per inci persegi chip berlipat ganda kira-kira setiap 2 tahun - telah menjadi prediktor akurat perkembangan transistor selama 50 tahun terakhir. Namun, industri setuju bahwa tingkat pertumbuhan eksponensial ini tidak dapat dipertahankan lebih lama lagi. Beberapa penelitian bahkan memprediksi bahwa tahun 2020 mungkin menjadi tahun dimana keterbatasan fisik mulai mempengaruhi perkembangan.

Ini berarti bahwa perusahaan menghadapi kebutuhan untuk menjadi lebih kreatif karena mereka mencoba mempertahankan biaya pemrosesan dan penyimpanan yang rendah. Beberapa kemungkinan saat ini sedang dijajaki. Ini termasuk: perbaikan umum pada desain chip; chip yang dapat dikonfigurasi ulang dan chip khusus yang disesuaikan dengan algoritme vital tertentu.

Tidak pasti berapa lama lagi Hukum Moore akan berguna, tetapi tahun ini pasti akan melihat perusahaan bekerja untuk mengembangkan alternatif untuk itu.

5. Data Tidak Terstruktur

Semakin pentingnya data tidak terstruktur tampaknya akan berlanjut di tahun baru – jika nilainya dimanfaatkan. Data dari email, media sosial, catatan call center dan hasil survei terbuka, antara lain, menjadi semakin penting dalam analitik, hingga mulai mendominasi lapangan.
Analisis prediktif (tren industri data penting lainnya) membutuhkan data terstruktur dan tidak terstruktur untuk menghasilkan hasil yang akurat. Data terstruktur dapat memberikan gambaran yang jelas tentang apa yang terjadi pada penjualan perusahaan, tetapi data tidak terstruktur diperlukan untuk memahami mengapa hal itu terjadi.

Sebagian besar data baru sekarang tidak terstruktur (hampir 80% pada tahun 2015) , dan ini dapat menimbulkan tantangan. Perusahaan perlu fokus menemukan cara untuk menyimpan data tidak terstruktur yang memungkinkan mereka mengakses, menggunakan, dan menganalisisnya dengan mudah.

6. Tren Bakat di Industri Analisis Data

Pertumbuhan industri ilmu data telah menyebabkan tren pekerjaan baru di bidang ini. Ini termasuk:

• Semakin banyak profesional TI yang pindah ke industri analitik data. Karena jumlah lowongan yang tersedia untuk posting analisis data terus bertambah, semakin banyak orang dengan keterampilan TI yang kuat akan memanfaatkan peluang untuk mengembangkan keterampilan analisis data mereka. Tren ini tampaknya akan terus berlanjut hingga tahun depan.
• Peran ilmu data terus berkembang. Karena kemampuan tugas analitik untuk diotomatisasi berkembang, peran ilmuwan data terus berubah dan berkembang. Tampaknya tidak mungkin, bagaimanapun, bahwa peran ini akan hilang sepenuhnya. Otomatisasi dapat mengambil tugas persiapan data di mana ilmuwan data saat ini menghabiskan 70-80% dari waktu mereka. Perubahan ini mungkin atau mungkin tidak dimulai pada tahun 2020, tetapi kemungkinan besar akan menjadi fitur dalam lima tahun ke depan atau lebih.

Dengan perkembangan besar yang terjadi secara teratur di industri analisis data, selalu menarik untuk memikirkan ke mana arah industri selanjutnya. Sementara IoT dan AI tampaknya akan memainkan peran terbesar di tahun mendatang, organisasi juga perlu memikirkan tren analitik data lainnya yang telah kami sebutkan di atas, karena semua ini akan sangat penting untuk kesuksesan individu dan kolektif lebih lanjut di bidang ini. .

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.