Prediksi Industri Ilmu Data Untuk 2022

Kita telah tiba di tahun baru—dan inilah saatnya untuk memprediksi tren yang sedang tren! Menurut ilmuwan data, akan ada lompatan besar dalam implementasi ilmu data pada tahun 2022. Berbagai algoritma ilmu data yang diterapkan pada kumpulan data besar akan membuat tugas jauh lebih permisif.

Menurut beberapa prediksi industri ilmu data , mulai tahun 2022, kinerja data dengan analitik akan menjadi lebih kritis terhadap misi. Menurut prediksi industri ilmu data Gartner 2022 , CEO, CIO, dan inovator analitik tampaknya meningkatkan rencana strategis mereka untuk produktivitas lebih melalui Ilmu Data terapan.

'Organisasi membuat pemotongan anggaran yang tegang di banyak bidang untuk mengatasi dampak COVID-19 dan menjaga bisnis mereka tetap berjalan,' kata Nick Elprin, Co-founder dan CEO Domino Data Labs. Dia juga menambahkan, 'Pada tahun 2022, kami memperkirakan bahwa banyak yang akan menyediakan atau meningkatkan investasi mereka dalam ilmu data untuk mendorong keputusan bisnis yang signifikan yang dapat membuat perbedaan antara kelangsungan hidup dan likuidasi.'

Menganalisis bisnis digital dan masa depannya menghadapkan kita dengan berbagai kemungkinan analitik data pada vertikal yang berbeda. Prediksi ilmu data tahun 2022 mengalami transformasi yang beragam dan memecahkan tantangan yang harus diadopsi dan diperkenalkan oleh CIO dan pemimpin analitik data dalam perencanaan mereka untuk strategi yang sukses. Lebih banyak implementasi, lebih banyak kesempatan kerja.

Itu juga akan mengembangkan inovasi dan aplikasi ilmu data di berbagai pasar, termasuk industri ritel, perawatan kesehatan, dan manufaktur. Mari kita lihat vertikal berbeda yang akan menyaksikan perubahan sesuai prediksi industri data science 2022 .

Prediksi Industri Ilmu Data 2022

Bisnis telah mulai mendemokratisasi data di seluruh organisasi dan industri sambil menargetkan lebih banyak karyawan untuk mengekstrak wawasan waktu nyata. Jika ada satu hal baik yang ditunjukkan oleh situasi COVID-19 kepada kita dengan lebih jelas, itu adalah lebih mengandalkan data. Untuk mendapatkan hasil maksimal dari data yang dihasilkan, organisasi perlu mengeluarkan lebih banyak untuk peluang kerja, inovasi, pendekatan pemecahan masalah, dan peningkatan keterampilan karyawan. Berikut adalah beberapa vertikal yang diprediksi industri ilmu data untuk menyaksikan pengayaan.

Berapa Banyak Peluang Kerja yang Akan Ada untuk Pakar Ilmu Data?

Lebih dari 2.50.000 perusahaan e-commerce ada di seluruh dunia. Oleh karena itu, jelas bahwa perusahaan-perusahaan ini akan membutuhkan tenaga kerja yang besar dari analis data dan ilmuwan data untuk menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan setiap hari. Menurut survei terbaru yang dilakukan oleh Analytics Insight, pada tahun 2022, lebih dari 3.037.810 lowongan pekerjaan baru akan bermunculan. Startup dan MNC memposting peran pekerjaan untuk pakar ilmu data secara global dan di AS. Ini dengan jelas menunjukkan bahwa data adalah agregator lowongan pekerjaan panas yang besar.

Masalah Baru yang Akan Dipecahkan Ilmu Data Secara Efisien

Tahun sebelumnya, sepertinya tahun 2022 adalah arus peluang bagi tren teknologi untuk berkembang. Menurut beberapa prediksi, hybrid cloud, mesin cerdas, Natural Language Processing (NLP), sistem perawatan kesehatan, industri manufaktur, dan ceruk luas lainnya sedang mempersiapkan pendekatan pemecahan masalah mereka melalui alat analisis data dan model pembelajaran mesin. Berikut adalah beberapa daftar masalah tren teratas yang akan dipecahkan oleh ilmu data.

o Sistem otomatisasi dan mesin cerdas yang didukung melalui ilmu data akan mendorong peran penting untuk mengotomatisasi tugas organisasi. Ini akan meningkatkan Proses Otomasi Robotik (RPA) untuk membawa upaya bernilai rendah dan fokus pada aktivitas bernilai tinggi. Mengumpulkan data dan memodelkan algoritme untuk mengekstrak intelijen dari data tersebut adalah target perusahaan.

Penerapan dan penggunaan cloud akan sepenuhnya menerapkan penggunaan analitik data. Karena kekuatan komputasi tumbuh secara eksponensial dan data semakin terjangkau dan mudah diakses, teknologi cloud dan tanpa server lebih fokus pada komputasi dan data yang ada di dalamnya untuk penyebaran dan analisis yang lebih mudah. Pada tahun 2022, kita juga akan melihat para ilmuwan data yang berfokus pada masalah kompleks teknologi tanpa server dan cloud hybrid memecahkan kesulitan yang mencolok dengan lebih efektif menggunakan analitik data.

Model NLP sekarang akan lebih murah hati dari sebelumnya. NLP akan mampu mensintesis masalah kompleks dan kumpulan data besar untuk menggerakkan percakapan manusia-mesin secara lebih efektif. Dalam hubungannya dengan analitik data, alat AI dan model ML akan secara efisien memanfaatkan berbagai tahapan analitik data.

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

NLP, bersama dengan algoritme ilmu data, mencoba mengekstrak pengenalan ucapan yang jelas dan juga diimplementasikan dalam berbagai bahasa asli lainnya. Algoritme ML yang disempurnakan akan lebih efisien membantu langkah-langkah pemrosesan bahasa seperti sintesis kalimat, tokenisasi kata, memprediksi bagian ucapan, penguraian ketergantungan, pengenalan entitas bernama, dll.

Inovasi dalam Ilmu Data

Ilmu data mendukung model pembelajaran mendalam untuk waktu yang lama sekarang. Menurut prediksi industri ilmu data 2022 , popularitas model pembelajaran mendalam skala besar akan meningkat. Perangkat pintar generasi berikutnya akan menghasilkan serta menggunakan data sensor dari Internet of Things.

Organisasi juga berencana untuk membuat komputasi cerdas ke tepi fungsi industri, memungkinkan perangkat untuk beroperasi di hampir setiap industri. Menambahkan kecerdasan ke sistem sensor ini juga akan membantu untuk berinteraksi mesin ini dengan manusia dan di antara satu sama lain tanpa komando dan kontrol terpusat (C&C). Ini pasti akan membuka rute baru inovasi di industri dan perusahaan.

Organisasi dan perusahaan juga menggunakan algoritme analisis data secara intensif di bidang media. Aplikasi seperti memahami audiens Anda, kerumunan media, dan menganalisis selera mereka membantu pembuat konten media menemukan konten yang akan disukai audiens mereka. Menurut prediksi ilmu data , perusahaan akan menganalisis kumpulan data besar yang dihasilkan oleh audiens dan pilihan mereka untuk menghadirkan konten media baru di platform yang pasti akan berkembang. Ini akan dimungkinkan dengan bantuan analitik data dan model pembelajaran mesin yang efisien.

Penelitian lain sedang dilakukan dengan Deep Reinforcement Learning dan Transfer Learning untuk menemukan cara baru dalam menulis algoritme yang efisien dan model ML yang lebih tepat, dan oleh karena itu, lebih akurat & tidak terlalu bias. Organisasi secara bertahap mulai menghargai nilai ekonomi dari ilmu data dan analitik. Menurut banyak perusahaan, aset digital yang tidak pernah aus menjadi lebih berharga seiring waktu karena lebih banyak digunakan.

Di antara praktisi ilmu data, pada tahun 2022, fokus besar juga akan berada pada potensi rekayasa fitur, prediksi Dr Ryohei Fujimaki, Pendiri dan CEO dot data. Rekayasa fitur berbicara tentang memanfaatkan pengetahuan domain untuk mengekstraksi fitur tambahan dari data yang belum diproses melalui penambangan data dan analisis data. Rekayasa fitur, alias AutoML 2.0, akan menyediakan generasi hipotesis otomatis yang akan mengeksplorasi ribuan dan jutaan pola hipotesis untuk mengotomatiskan penemuan dan rekayasa dengan lebih jelas, transparan, dan wawasan.

Aplikasi Ilmu Data dalam Industri Perawatan Kesehatan dan Manufaktur

Ilmu data dan analitik data sangat populer di bidang perawatan kesehatan dan industri manufaktur. Di cabang perawatan kesehatan, organisasi menggunakan ilmu data terapan untuk memprediksi kondisi kesehatan pasien, pemahaman citra medis, bantuan virtual untuk pasien, pelacakan & pemahaman mutasi penyakit, dan banyak lagi.

Sesuai prediksi industri ilmu data , pada tahun 2022, industri perawatan kesehatan akan banyak memanfaatkan Ilmu Data untuk memahami rahasia genetika dan memperluas penelitian genomik. Penemuan obat baru akan ada karena organisasi akan menggunakan kumpulan data komposisi obat untuk mensimulasikan komposisi mereka melalui analisis data dan algoritme ML. Ini melahirkan cabang baru kedokteran yang disebut Pengobatan Prediktif yang akan menggunakan analisis prediktif untuk membawa lebih banyak solusi untuk masalah.

Pendekatan analitik data juga menonjol di bidang manufaktur dan ritel untuk mendeteksi prediksi kesalahan dan pemeliharaan preventif. Organisasi menuntut peramalan dan sistem manajemen inventaris otonom untuk memahami dan meramalkan proses industri yang kompleks.

Organisasi berencana untuk memanfaatkan model pembelajaran mesin pencampuran ilmu data untuk mengoptimalkan harga produk dan logistik secara efisien. Model dan algoritme analisis ini memasuki level berikutnya pada tahun 2022 untuk memprediksi risiko rantai pasokan dan mengelolanya secara lebih akurat secara otomatis.

Mengapa Anda Tidak Dapat Melarikan Diri dari Meningkatkan Keterampilan Diri Anda?

Terlepas dari keterampilan, gelar, atau pengalaman, selalu ada jalan untuk mengejar Ilmu Data sebagai pilihan karir. Sesuai prediksi industri ilmu data 2022 , AS dan India adalah dua negara teratas yang menghasilkan permintaan lebih dari 50.000 ilmuwan data dan lebih dari 300.000 peluang kerja analis data.

Keterampilan yang diperlukan untuk mempersiapkan diri Anda sebagai analis data adalah Statistik, pemrograman (menggunakan Python atau R), Pembelajaran Mesin, Kalkulus Multivariabel, Perselisihan Data, Visualisasi Data, Intuisi Data, dan Komunikasi Data. upGrad memiliki koleksi kursus ilmu data yang tak tertandingi dengan harga dan durasi yang bervariasi.

• Program PG Eksekutif dalam Ilmu Data, IIIT-B
• Master of Science dalam Ilmu Data
• Sertifikat Lanjutan dalam Ilmu Data, IIIT-B

Kesimpulan

Analisis data tingkat lanjut, dikombinasikan dengan AI, menjadi solusi arus utama yang cepat dan efisien untuk sebagian besar organisasi. Untuk tetap kompetitif di pasar yang agresif, pakar industri memperkirakan bahwa perusahaan akan berusaha untuk mengadopsi analitik canggih dan menyesuaikan standar bisnis mereka dengan membentuk tim ilmu data khusus untuk memikirkan kembali & mendesain ulang strategi yang ada.