6 trendów w analizie danych wpływających na świat profesjonalistów w 2022 r.

Analityka danych odgrywa coraz ważniejszą rolę zarówno w biznesie, jak iw życiu codziennym i stale się rozwija. Trendy Data Analytics wywołują w dzisiejszych czasach szum i zmieniają świat profesjonalistów. Jeśli już jesteś w tej przestrzeni lub przechodzisz do niej, uważaj na to, aby były na bieżąco i na bieżąco z twoją grą!

Spójrzmy na 6 najważniejszych trendów w analityce danych:

1. Internet rzeczy (IoT)

Internet rzeczy (IoT) można po prostu zdefiniować jako system powiązanych ze sobą urządzeń komputerowych, maszyn mechanicznych i cyfrowych, przedmiotów, zwierząt lub ludzi. System rzeczy wyposażonych w unikalne identyfikatory i możliwość przesyłania danych przez sieć. Wszystko to bez konieczności interakcji człowieka z człowiekiem lub człowieka z komputerem.

Zaobserwowaliśmy ogromny wzrost liczby otaczających nas czujników IoT, a coraz więcej podłączonych urządzeń staje się powszechnie dostępnych. Technologia IoT jest obecnie powszechna w rzeczach i elementach stylu życia, które stały się dla nas niezbędne – na przykład w naszych samochodach. Zyskał również na znaczeniu w branżach takich jak transport, energetyka i opieka zdrowotna.

W każdym przypadku dane z IoT są wykorzystywane z coraz większą dokładnością, aby systemy były bardziej wydajne. Na przykład w przemyśle naftowym i gazowym czujniki były w stanie poprawić bezpieczeństwo i obniżyć koszty, podczas gdy w opiece zdrowotnej umożliwiły między innymi zdalne monitorowanie pacjentów i śledzenie zamówień leków.

Oprócz poprawy wydajności, dane pochodzące z Internetu Rzeczy są wykorzystywane przez firmy do uzyskania lepszego wglądu w życie swoich klientów. Dzięki temu mogą skuteczniej kierować reklamy.

Wygląda na to, że ten scenariusz będzie kontynuowany w 2020 roku iw dalszej przyszłości. Cisco szacuje, że do 2020 r. będzie 50 miliardów czujników IoT, a do 2030 r. Intel przewiduje, że będzie ich ponad 200 miliardów. Oczywiste jest, że teraz nadszedł czas, aby zacząć korzystać z tej technologii i danych z niej pochodzących, ponieważ jeśli tego nie zrobisz, Ty i Twoja firma możecie stanąć w obliczu poważnego ryzyka dezaktualizacji. Firmy takie jak Amazon, AT&T i Bosch są reklamowane jako największe bodźce nadchodzącej rewolucji IoT.

2. Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe

Mówiąc najprościej, sztuczna inteligencja (AI) jest częścią informatyki. Jego celem jest umożliwienie rozwoju komputerów, które są w stanie robić rzeczy normalnie wykonywane przez ludzi – w szczególności rzeczy związane z inteligentnymi działaniami ludzi. Nawet w obrębie sztucznej inteligencji istnieją bifurkacje w zależności od tego, czy jest to „silna sztuczna inteligencja” czy „słaba sztuczna inteligencja”, a dalej, czy jest to „wąska sztuczna inteligencja” czy „ogólna sztuczna inteligencja”.

Przewiduje się, że zarówno sztuczna inteligencja, jak i uczenie maszynowe, silnie powiązane z Internetem Rzeczy, będą największymi czynnikami zakłócającymi analitykę w ciągu najbliższych kilku lat. Sztuczna inteligencja już stanowi integralną część wielu stron internetowych, w szczególności Facebooka, Amazona i Google, i jest coraz częściej wykorzystywana przez firmy internetowe, na wiele sposobów, w miarę rozwoju technologii.

Ponieważ komputery stają się zdolne do uczenia się na podstawie danych, bardziej niż kiedykolwiek, rewolucjonizują naukę analityki i zarządzania danymi. Branża jest coraz bardziej nastawiona na proaktywną analizę danych w czasie rzeczywistym. Ten rodzaj analizy pozwala firmom zachować większą kontrolę, ponieważ są natychmiast powiadamiane o każdym nieoczekiwanym zdarzeniu i mogą podejmować kroki w celu rozwiązania wszelkich problemów lub wykorzystania szans.

Jednym z rosnących zastosowań AI jest wzrost liczby chatbotów kognitywnych . Przykładem może być interaktywne okno dialogowe obsługi klienta, które pojawia się po dotarciu do określonego punktu na stronie internetowej. Chatboty uczą się na gromadzonych przez siebie danych i potrafią komunikować się w rozmowach w języku naturalnym. Ponieważ radykalnie poprawiają wydajność, zaczynają być coraz częściej wykorzystywane w biznesie.

Uczenie maszynowe to metoda analizy danych, która wykorzystuje algorytmy uczące się na danych. Uczenie maszynowe umożliwia komputerom znajdowanie ukrytych spostrzeżeń bez wyraźnego zaprogramowania, gdzie szukać. Samojezdne samochody Google, rekomendacje Amazon, Flipkart i Netflix, wiedza o tym, co klienci mówią o Twojej firmie na Twitterze, to przykłady uczenia maszynowego.

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?

Mówiąc najprościej: uczenie maszynowe jest podzbiorem lub typem sztucznej inteligencji. Chociaż sztuczna inteligencja to szersza koncepcja maszyn zdolnych do wykonywania zadań w sposób, który uznalibyśmy za „inteligentny”, uczenie maszynowe jest zastosowaniem sztucznej inteligencji opartej na założeniu, że powinniśmy być w stanie zapewnić maszynom dostęp do danych i niech się uczą .

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują się w centrum trendów analizy danych biznesowych i nadal zmieniają przyszłość pracy – ponieważ coraz więcej organizacji zaczyna wchłaniać zaawansowaną analitykę i algorytmy, aby pomóc im zachować konkurencyjność.

3. Oprogramowanie typu open source

Oprogramowanie typu open source to oprogramowanie z kodem źródłowym, który każdy może sprawdzać, modyfikować i ulepszać.

Ponieważ coraz więcej firm wprowadza oprogramowanie typu open source do swojego podejścia, ten rodzaj tworzenia oprogramowania będzie szybko się rozwijał. Organizacje, które w taki czy inny sposób przyjęły open source, to m.in. Google, Apple, IBM, Cisco i Microsoft.

Coraz częściej przedsiębiorstwa przy zakupie będą w pierwszej kolejności szukać technologii open source. Oprogramowanie zastrzeżone jest powoli postrzegane jako ślepy zaułek (programiści mogą przestać pracować nad oprogramowaniem). Z drugiej strony open source oferuje znacznie większe możliwości dla ciągłej innowacji, ponieważ nieograniczona liczba osób może przyczynić się do procesu rozwoju.
W przypadku dostawców, którzy nie mają elementu open source w swoim produkcie, wydaje się prawdopodobne, że w 2020 roku sprawy mogą stać się znacznie trudniejsze.

4. Koniec prawa Moore'a

Prawo Moore'a – obserwacja, że ​​liczba tranzystorów na cal kwadratowy chipa podwaja się mniej więcej co 2 lata – jest dokładnym predyktorem rozwoju tranzystorów przez ostatnie 50 lat. Jednak branża zgadza się, że ten poziom wykładniczego wzrostu nie może być utrzymany dłużej. Niektóre badania przewidują nawet, że rok 2020 może być rokiem, w którym ograniczenia fizyczne zaczną wpływać na rozwój.

Oznacza to, że firmy stają przed koniecznością większej kreatywności, starając się utrzymać niskie koszty przetwarzania i przechowywania. Obecnie bada się kilka możliwości. Należą do nich: ogólne ulepszenia konstrukcji chipów; rekonfigurowalne chipy i wyspecjalizowane chipy, które są dostrojone do pewnych istotnych algorytmów.

Nie jest pewne, jak długo jeszcze prawo Moore'a będzie przydatne, ale w tym roku z pewnością firmy będą pracować nad opracowaniem alternatyw dla niego.

5. Dane nieustrukturyzowane

Wygląda na to, że rosnące znaczenie danych nieustrukturyzowanych utrzyma się w nowym roku – jeśli wykorzystamy tę wartość. Dane z e-maili, mediów społecznościowych, notatek z call center i wyników otwartych ankiet stają się coraz ważniejsze w analityce, do tego stopnia, że ​​zaczynają dominować w tej dziedzinie.
Analityka predykcyjna (kolejny ważny trend w branży danych) wymaga zarówno danych ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych, aby uzyskać dokładne wyniki. Dane strukturalne mogą dać jasny obraz tego, co dzieje się ze sprzedażą firmy, ale dane nieustrukturyzowane są potrzebne, aby zrozumieć , dlaczego tak się dzieje.

Zdecydowana większość nowych danych jest obecnie nieustrukturyzowana (prawie 80% w 2015 r.) , co może stanowić wyzwanie. Firmy będą musiały skoncentrować się na znalezieniu sposobu na przechowywanie nieustrukturyzowanych danych, które umożliwią im łatwy dostęp, wykorzystanie i analizę.

6. Trendy talentów w branży analizy danych

Rozwój branży data science doprowadził do nowych trendów w zatrudnieniu w tej dziedzinie. Obejmują one:

• Coraz więcej specjalistów IT przechodzi do branży analizy danych. Ponieważ liczba wakatów dostępnych na stanowiska związane z analizą danych stale rośnie, coraz więcej osób o wysokich umiejętnościach informatycznych będzie korzystać z możliwości rozwijania swoich umiejętności w zakresie analizy danych. Wydaje się, że trend ten utrzyma się również w przyszłym roku.
• Role nauki o danych ewoluują. W miarę rozszerzania się możliwości automatyzacji zadań analitycznych rola analityka danych wciąż się zmienia i ewoluuje. Wydaje się jednak mało prawdopodobne, aby ta rola całkowicie zniknęła. Automatyzacja może zająć się zadaniami związanymi z przygotowaniem danych, w których naukowcy zajmujący się danymi spędzają obecnie 70-80% swojego czasu. Zmiany te mogą, ale nie muszą, rozpocząć się w 2020 r., ale jest bardzo prawdopodobne, że będą cechą kolejnych pięciu lub więcej lat.

Biorąc pod uwagę, że w branży analizy danych regularnie zachodzą ważne zmiany, zawsze ekscytujące jest myślenie o tym, dokąd zmierza branża. Podczas gdy IoT i sztuczna inteligencja prawdopodobnie odegrają największą rolę w nadchodzącym roku, organizacje będą musiały również pomyśleć o innych trendach w analityce danych, które wymieniliśmy powyżej, ponieważ wszystkie one będą kluczowe dla dalszego indywidualnego i zbiorowego sukcesu w tej dziedzinie .

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.