6 Tendenze dell'analisi dei dati che influiranno sul mondo professionale nel 2022

L'analisi dei dati sta svolgendo un ruolo sempre più importante nelle aziende e nella vita di tutti i giorni ed è in continua evoluzione. Le tendenze dell'analisi dei dati stanno creando scalpore in questi giorni e stanno cambiando il mondo professionale. Se ti trovi già in questo spazio o ci stai effettuando la transizione, fai attenzione che questi rimangano aggiornati e al passo con il tuo gioco!

Diamo un'occhiata alle prime 6 tendenze di analisi dei dati:

1. L'Internet delle cose (IoT)

L'Internet of Things (IoT) può essere semplicemente definito come un sistema di dispositivi informatici interconnessi, macchine meccaniche e digitali, oggetti, animali o persone. Un sistema di cose dotato di identificatori univoci e la possibilità di trasferire dati su una rete. Tutto questo, senza richiedere l'interazione da uomo a uomo o da uomo a computer.

Abbiamo assistito a un enorme aumento del numero di sensori IoT intorno a noi, con sempre più dispositivi connessi che sono diventati ampiamente disponibili. La tecnologia IoT è ora prevalente negli oggetti e negli articoli di stile di vita che sono diventati indispensabili per noi, ad esempio le nostre auto. Ha anche acquisito importanza in settori come i trasporti, l'energia e la sanità.

In ogni caso, i dati dell'IoT vengono utilizzati con crescente precisione per rendere i sistemi più efficienti. Ad esempio, nell'industria petrolifera e del gas, i sensori sono stati in grado di migliorare la sicurezza e ridurre i costi, mentre nel settore sanitario hanno consentito il monitoraggio remoto dei pazienti e il monitoraggio degli ordini di farmaci, tra le altre funzioni.

Oltre a migliorare l'efficienza, i dati derivati ​​dall'IoT vengono utilizzati dalle aziende per ottenere maggiori informazioni sulla vita dei propri clienti. Ciò consente loro di indirizzare la pubblicità in modo più efficace.

Questo scenario sembra destinato a continuare nel 2020 e nel futuro. Cisco stima che entro il 2020 ci saranno 50 miliardi di sensori IoT e, entro il 2030, Intel prevede che ce ne saranno più di 200 miliardi. È chiaro che ora è il momento di iniziare a utilizzare questa tecnologia e i dati da essa derivati, come se non lo facessi, tu e la tua azienda potreste correre il serio rischio di diventare obsoleti. Aziende come Amazon, AT&T e Bosch vengono pubblicizzate come i maggiori fattori abilitanti dell'imminente rivoluzione IoT.

2. Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning

In poche parole, l'intelligenza artificiale (AI) fa parte dell'informatica. Il suo obiettivo è consentire lo sviluppo di computer in grado di fare cose normalmente eseguite dalle persone, in particolare cose associate a persone che agiscono in modo intelligente. Anche all'interno dell'IA, ci sono biforcazioni in base al fatto che sia "IA forte" o "IA debole" e inoltre se sia "IA stretta" o "IA generale".

Fortemente legati all'IoT, si prevede che sia l'IA che l'apprendimento automatico saranno i maggiori fattori dirompenti nell'analisi nei prossimi anni. L'intelligenza artificiale è già parte integrante di molti siti Web, in particolare Facebook, Amazon e Google e viene utilizzata sempre più dalle società Internet, in diversi modi, man mano che la tecnologia si sviluppa.

Man mano che i computer diventano in grado di imparare dai dati, più che mai, continuano a rivoluzionare la scienza dell'analisi e della gestione dei dati. Il settore è sempre più orientato verso l'analisi dei dati proattiva e in tempo reale. Questo tipo di analisi consente alle aziende di mantenere un maggiore controllo poiché vengono immediatamente informate di qualsiasi evento imprevisto e possono intervenire per risolvere eventuali problemi o sfruttare le opportunità.

Uno degli usi crescenti dell'IA può essere visto nell'ascesa dei chatbot cognitivi . Un esempio di questi potrebbe essere una finestra di dialogo interattiva del servizio clienti che appare quando si raggiunge un certo punto su una pagina web. I chatbot imparano usando i dati che raccolgono e possono comunicare in conversazioni in linguaggio naturale. Dal momento che migliorano notevolmente l'efficienza, stanno iniziando a essere utilizzati sempre di più negli affari.

L' apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati, che utilizza algoritmi che apprendono dai dati. L'apprendimento automatico consente ai computer di trovare informazioni nascoste senza essere programmati in modo esplicito su dove cercare. Le auto Google a guida autonoma, i consigli di Amazon, Flipkart e Netflix, sapere cosa dicono i clienti sulla tua attività su Twitter, sono tutti esempi di machine learning in gioco.

Qual è la differenza tra AI e machine learning?

Per dirla molto semplicemente: l'apprendimento automatico è un sottoinsieme o un tipo di intelligenza artificiale. Sebbene l'intelligenza artificiale sia il concetto più ampio di macchine in grado di svolgere attività in un modo che considereremmo "intelligenti", l'apprendimento automatico è un'applicazione dell'intelligenza artificiale basata sull'idea che dovremmo essere in grado di fornire alle macchine l'accesso ai dati e lascia che imparino da soli.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono al centro delle tendenze dell'analisi dei dati aziendali e continuano a trasformare il futuro del lavoro, poiché sempre più organizzazioni iniziano ad assorbire analisi e algoritmi avanzati per aiutarli a rimanere competitivi.

3. Software open source

Il software open source è un software con codice sorgente che chiunque può ispezionare, modificare e migliorare.

Con sempre più aziende che fanno del software open source una parte del loro approccio, questo tipo di sviluppo software sembra destinato a crescere rapidamente. Le organizzazioni che hanno abbracciato l'open source in un modo o nell'altro includono Google, Apple, IBM, Cisco e Microsoft.

È sempre più probabile che le aziende cerchino per la prima volta la tecnologia open source al momento dell'acquisto. Il software proprietario viene lentamente visto come un vicolo cieco (gli sviluppatori potrebbero smettere di lavorare sul software). L'open source, d'altra parte, offre possibilità molto maggiori di innovazione continua, poiché un numero illimitato di persone può contribuire al processo di sviluppo.
Per i fornitori senza un elemento open source per il loro prodotto, sembra probabile che le cose potrebbero diventare molto più difficili nel 2020.

4. La fine della legge di Moore

La legge di Moore – l'osservazione che il numero di transistor per pollice quadrato di chip raddoppia all'incirca ogni 2 anni – è stata un predittore accurato dello sviluppo dei transistor negli ultimi 50 anni. Tuttavia, l'industria concorda sul fatto che questo livello di crescita esponenziale non può essere mantenuto a lungo. Alcuni studi hanno persino previsto che il 2020 potrebbe essere l'anno in cui le limitazioni fisiche inizieranno a influenzare gli sviluppi.

Ciò significa che le aziende devono affrontare la necessità di diventare più creative mentre cercano di mantenere bassi i costi di elaborazione e archiviazione. Attualmente si stanno esplorando diverse possibilità. Questi includono: miglioramenti generali alla progettazione dei chip; chip riconfigurabili e chip specializzati che sono sintonizzati su determinati algoritmi vitali.

Non è certo per quanto tempo ancora la legge di Moore sarà utile, ma quest'anno sicuramente le aziende lavoreranno per sviluppare alternative ad essa.

5. Dati non strutturati

La crescente importanza dei dati non strutturati sembra destinata a continuare nel nuovo anno, se il valore viene sfruttato. I dati provenienti da e-mail, social media, note di call center e risultati di sondaggi aperti, tra gli altri, stanno diventando sempre più importanti nell'analisi, nella misura in cui stanno iniziando a dominare il campo.
L'analisi predittiva (un'altra tendenza fondamentale nel settore dei dati) necessita di dati strutturati e non strutturati per produrre risultati accurati. I dati strutturati possono fornire un quadro chiaro di ciò che sta accadendo alle vendite di un'azienda, ma sono necessari dati non strutturati per capire perché sta accadendo.

La stragrande maggioranza dei nuovi dati non è ora strutturata (quasi l'80% nel 2015) e questo può porre delle sfide. Le aziende dovranno concentrarsi sulla ricerca di un modo per archiviare dati non strutturati che consenta loro di accedervi, utilizzarli e analizzarli facilmente.

6. Tendenze dei talenti nel settore dell'analisi dei dati

La crescita del settore della scienza dei dati ha portato a nuove tendenze occupazionali in questo campo. Questi includono:

• Un numero crescente di professionisti IT si sta spostando nel settore dell'analisi dei dati. Poiché il numero di posti vacanti disponibili per i posti di analisi dei dati continua a crescere, sempre più persone con forti competenze informatiche trarranno vantaggio dalle opportunità per sviluppare le proprie capacità di analisi dei dati. Questa tendenza sembra destinata a continuare anche nel prossimo anno.
• I ruoli della scienza dei dati si stanno evolvendo. Poiché la capacità di automatizzare le attività di analisi è in espansione, il ruolo del data scientist continua a cambiare ed evolversi. Sembra improbabile, tuttavia, che questo ruolo scompaia del tutto. L'automazione può occupare le attività di preparazione dei dati in cui i data scientist attualmente trascorrono il 70-80% del loro tempo. Questi cambiamenti possono iniziare o meno nel 2020, ma è molto probabile che saranno una caratteristica dei prossimi cinque anni o più.

Con i principali sviluppi che si verificano regolarmente nel settore dell'analisi dei dati, è sempre emozionante pensare a quale sarà la prossima direzione del settore. Mentre l'IoT e l'IA sembrano svolgere i ruoli più importanti nel prossimo anno, le organizzazioni dovranno anche pensare alle altre tendenze di analisi dei dati che abbiamo elencato sopra, poiché tutte queste saranno vitali per un ulteriore successo individuale e collettivo in questo campo .

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