6 tendințe de analiză a datelor care au impact asupra lumii profesionale în 2022

Analiza datelor joacă un rol din ce în ce mai important în afaceri, precum și în viața de zi cu zi și este în continuă evoluție. Tendințele de analiză a datelor creează zgomot în aceste zile și schimbă lumea profesională. Dacă vă aflați deja în acest spațiu sau faceți tranziția în el, aveți grijă ca acestea să rămână la curent și să fie în vârful jocului dvs.!

Să ne uităm la primele 6 tendințe de analiză a datelor:

1. Internetul lucrurilor (IoT)

Internetul lucrurilor (IoT) poate fi definit simplu ca un sistem de dispozitive de calcul interconectate, mașini mecanice și digitale, obiecte, animale sau oameni. Un sistem de lucruri care sunt furnizate cu identificatori unici și cu capacitatea de a transfera date printr-o rețea. Toate acestea, fără a necesita interacțiune de la om la om sau de la om la computer.

Am observat o creștere uriașă a numărului de senzori IoT din jurul nostru, din ce în ce mai multe dispozitive conectate devenind disponibile pe scară largă. Tehnologia IoT este acum răspândită în lucrurile și articolele de stil de viață care au devenit indispensabile pentru noi – mașinile noastre, de exemplu. De asemenea, a câștigat importanță în industrii precum transportul, energia și sănătatea.

În fiecare caz, datele din IoT sunt utilizate cu o acuratețe din ce în ce mai mare pentru a face sistemele mai eficiente. De exemplu, în industria petrolului și gazelor, senzorii au reușit să îmbunătățească siguranța și să reducă costurile, în timp ce în asistența medicală, au permis monitorizarea de la distanță a pacienților și urmărirea comenzilor de medicamente, printre alte funcții.

Pe lângă îmbunătățirea eficienței, datele derivate din IoT sunt folosite de companii pentru a obține o perspectivă mai bună asupra vieții clienților lor. Acest lucru le permite să vizeze publicitatea mai eficient.

Acest scenariu pare să continue în 2020 și mai departe în viitor. Cisco estimează că până în 2020 vor exista 50 de miliarde de senzori IoT și, până în 2030, Intel estimează că vor fi peste 200 de miliarde. Este clar că acum este momentul să începeți să utilizați această tehnologie și datele derivate din ea, deoarece, dacă nu o faceți, dvs. și afacerea dvs. vă puteți confrunta cu un risc serios de a deveni învechite. Companii precum Amazon, AT&T și Bosch sunt promovate ca fiind cei mai mari facilitatori ai viitoarei revoluții IoT.

2. Inteligența artificială (AI) și învățarea automată

Mai simplu spus, inteligența artificială (AI) este o parte a informaticii. Scopul său este de a permite dezvoltarea computerelor care sunt capabile să facă lucruri pe care le fac în mod normal de către oameni – în special, lucruri asociate cu oamenii care acționează inteligent. Chiar și în cadrul AI, există bifurcații în funcție de faptul că este „AI puternică” sau „IA slabă” și, mai departe, dacă este „AI îngustă” sau „AI generală”.

Strâns legate de IoT, atât AI, cât și Machine Learning se preconizează că vor fi cei mai mari factori perturbatori în analiză, în următorii câțiva ani. AI formează deja o parte integrantă a multor site-uri web, în ​​special Facebook, Amazon și Google și este folosită din ce în ce mai mult de companiile de internet, în mai multe moduri, pe măsură ce tehnologia se dezvoltă.

Pe măsură ce computerele devin capabile să învețe din date, mai mult ca niciodată, ele continuă să revoluționeze știința analizei și a gestionării datelor. Industria este orientată din ce în ce mai mult către analiza proactivă a datelor în timp real. Acest tip de analiză permite companiilor să păstreze mai mult controlul, deoarece sunt imediat notificate cu privire la orice eveniment neașteptat și pot lua măsuri pentru a rezolva orice probleme sau a valorifica oportunitățile.

Una dintre utilizările în creștere ale inteligenței artificiale poate fi observată în creșterea chatbot-urilor cognitive . Un exemplu dintre acestea ar fi o casetă de dialog interactivă cu serviciul clienți care apare la atingerea unui anumit punct pe o pagină web. Chatboții învață folosind datele pe care le colectează și pot comunica în conversații în limbaj natural. Deoarece îmbunătățesc în mod dramatic eficiența, încep să fie folosite din ce în ce mai mult în afaceri.

Învățarea automată este o metodă de analiză a datelor, care utilizează algoritmi care învață din date. Învățarea automată permite computerelor să găsească informații ascunse fără a fi programate în mod explicit unde să caute. Mașinile Google care se conduc singure, recomandările Amazon, Flipkart și Netflix, știind ce spun clienții despre afacerea dvs. pe Twitter, toate sunt exemple de învățare automată în joc.

Care este diferența dintre AI și machine learning?

Pentru a spune foarte simplu: învățarea automată este un subset sau un tip de IA. În timp ce AI este conceptul mai larg conform căruia mașinile sunt capabile să îndeplinească sarcini într-un mod pe care l-am considera „inteligent”, învățarea automată este o aplicație a AI bazată pe ideea că ar trebui să putem oferi mașinilor acces la date și lasa-i sa invete singuri.

Inteligența artificială și învățarea automată se află în centrul tendințelor de analiză a datelor de afaceri și continuă să transforme viitorul muncii – pe măsură ce tot mai multe organizații încep să utilizeze analize și algoritmi avansati pentru a le ajuta să rămână competitive.

3. Software cu sursă deschisă

Software-ul open source este un software cu cod sursă pe care oricine îl poate inspecta, modifica și îmbunătăți.

Cu tot mai multe companii care fac software-ul open source o parte a abordării lor, acest tip de dezvoltare de software pare să se dezvolte rapid. Organizațiile care au îmbrățișat open source într-un fel sau altul includ Google, Apple, IBM, Cisco și Microsoft.

Din ce în ce mai mult, este probabil ca întreprinderile să caute primele tehnologie open source atunci când cumpără. Software-ul proprietar este privit încet ca un punct mort (dezvoltatorii pot înceta să lucreze la software). Open Source, pe de altă parte, oferă posibilități mult mai mari de inovare continuă, deoarece un număr nelimitat de oameni pot contribui la procesul de dezvoltare.
Pentru vânzătorii fără un element open source pentru produsul lor, se pare că lucrurile ar putea deveni mult mai dificile în 2020.

4. Sfârșitul legii lui Moore

Legea lui Moore – observația că numărul de tranzistori pe inch pătrat de cip se dublează aproximativ la fiecare 2 ani – a fost un predictor precis al dezvoltării tranzistorilor în ultimii 50 de ani. Cu toate acestea, industria este de acord că acest nivel de creștere exponențială nu poate fi susținut pentru mult timp. Unele studii au prezis chiar că 2020 poate fi anul în care limitările fizice încep să afecteze evoluțiile.

Aceasta înseamnă că companiile se confruntă cu nevoia de a deveni mai creative în timp ce încearcă să mențină costuri scăzute de procesare și stocare. În prezent sunt explorate mai multe posibilități. Acestea includ: îmbunătățiri generale ale designului cipurilor; cipuri reconfigurabile și cipuri specializate care sunt reglate la anumiți algoritmi vitali.

Nu este sigur cât de mult va mai fi utilă Legea lui Moore, dar în acest an se vor vedea cu siguranță companii care lucrează pentru a dezvolta alternative la ea.

5. Date nestructurate

Importanța tot mai mare a datelor nestructurate pare să continue și în noul an – dacă valoarea este valorificată. Datele din e-mailuri, rețelele sociale, notițele de la call center și rezultatele sondajelor deschise, printre altele, devin din ce în ce mai importante în analiză, în măsura în care încep să domine domeniul.
Analiza predictivă (o altă tendință vitală în industria datelor) are nevoie atât de date structurate, cât și de date nestructurate pentru a produce rezultate precise. Datele structurate pot oferi o imagine clară a ceea ce se întâmplă cu vânzările unei companii, dar sunt necesare date nestructurate pentru a înțelege de ce se întâmplă acest lucru.

Majoritatea covârșitoare a datelor noi sunt acum nestructurate (aproape 80% în 2015) , iar acest lucru poate reprezenta provocări. Companiile vor trebui să se concentreze pe găsirea unei modalități de stocare a datelor nestructurate care să le permită să le acceseze, să le utilizeze și să le analizeze cu ușurință.

6. Tendințe de talent în industria de analiză a datelor

Creșterea industriei științei datelor a condus la noi tendințe de angajare în acest domeniu. Acestea includ:

• Un număr tot mai mare de profesioniști IT se mută în industria de analiză a datelor. Pe măsură ce numărul de posturi vacante disponibile pentru posturile de analiză a datelor continuă să crească, tot mai mulți oameni cu abilități IT puternice vor profita de oportunitățile pentru a-și dezvolta abilitățile de analiză a datelor. Această tendință pare să continue până în următorul an.
• Rolurile științei datelor evoluează. Pe măsură ce capacitatea sarcinilor de analiză de a fi automatizate se extinde, rolul cercetătorului de date continuă să se schimbe și să evolueze. Pare puțin probabil, totuși, ca acest rol să dispară complet. Automatizarea poate ocupa sarcinile de pregătire a datelor în care oamenii de știință în date își petrec în prezent 70-80% din timp. Aceste schimbări pot începe sau nu în 2020, dar este foarte probabil să fie o caracteristică a următorilor cinci ani sau mai mult.

Având în vedere evoluțiile majore care au loc în mod regulat în industria de analiză a datelor, este întotdeauna interesant să ne gândim unde se îndreaptă industria. Deși IoT și AI par să joace cele mai importante roluri în anul viitor, organizațiile vor trebui să se gândească și la celelalte tendințe de analiză a datelor pe care le-am enumerat mai sus, deoarece toate acestea vor fi vitale pentru succesul individual și colectiv în acest domeniu. .

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.