6 тенденций в области анализа данных, которые повлияют на профессиональный мир в 2022 году

Аналитика данных играет все более важную роль как в бизнесе, так и в повседневной жизни и постоянно развивается. Тенденции аналитики данных в наши дни вызывают ажиотаж и меняют профессиональный мир. Если вы уже находитесь в этом пространстве или переходите в него, следите за обновлениями и будьте в курсе вашей игры!

Давайте рассмотрим 6 основных тенденций в области анализа данных:

1. Интернет вещей (IoT)

Интернет вещей (IoT) можно просто определить как систему взаимосвязанных вычислительных устройств, механических и цифровых машин, объектов, животных или людей. Система вещей, которые снабжены уникальными идентификаторами и возможностью передачи данных по сети. Все это без необходимости взаимодействия человека с человеком или человека с компьютером.

Мы наблюдаем огромный рост числа датчиков IoT вокруг нас, и все больше и больше подключенных устройств становятся широко доступными. Технология IoT теперь широко распространена в вещах и предметах образа жизни, которые стали для нас незаменимыми, например, в наших автомобилях. Он также приобрел значение в таких отраслях, как транспорт, энергетика и здравоохранение.

В каждом случае данные из Интернета вещей используются с возрастающей точностью, чтобы сделать системы более эффективными. Например, в нефтяной и газовой промышленности датчики смогли повысить безопасность и снизить затраты, а в здравоохранении они, среди прочих функций, позволили удаленно контролировать пациентов и отслеживать заказы на лекарства.

Помимо повышения эффективности, данные, полученные из Интернета вещей, используются компаниями для более глубокого понимания жизни своих клиентов. Это позволяет им более эффективно таргетировать рекламу.

Этот сценарий, похоже, продолжится в 2020 году и в будущем. По оценкам Cisco, к 2020 году будет 50 миллиардов датчиков IoT, а к 2030 году, по прогнозам Intel, их будет более 200 миллиардов. Понятно, что сейчас самое время начать использовать эту технологию и данные, полученные на ее основе, поскольку, если вы этого не сделаете, вы и ваш бизнес можете столкнуться с серьезным риском устаревания. Такие компании, как Amazon, AT&T и Bosch, рекламируются как крупнейшие участники грядущей революции IoT.

2. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение

Проще говоря, искусственный интеллект (ИИ) — это часть информатики. Его цель — обеспечить разработку компьютеров, способных делать то, что обычно делают люди, в частности, то, что связано с разумными действиями людей. Даже внутри ИИ существуют бифуркации, основанные на том, является ли он «сильным ИИ» или «слабым ИИ», а также является ли он «узким ИИ» или «общим ИИ».

Прогнозируется, что искусственный интеллект и машинное обучение, тесно связанные с Интернетом вещей, станут самыми разрушительными факторами в аналитике в ближайшие несколько лет. ИИ уже является неотъемлемой частью многих веб-сайтов, в первую очередь Facebook, Amazon и Google, и по мере развития технологий все чаще используется интернет-компаниями различными способами.

По мере того, как компьютеры становятся способными учиться на данных, больше, чем когда-либо, они продолжают революционизировать науку аналитики и управления данными. Отрасль все больше ориентируется на упреждающий анализ данных в режиме реального времени. Этот тип анализа позволяет предприятиям лучше контролировать ситуацию, поскольку они немедленно уведомляются о любом неожиданном событии и могут предпринять шаги для решения любых проблем или использования возможностей.

Одно из растущих применений ИИ можно увидеть в появлении когнитивных чат-ботов . Примером этого может быть интерактивное диалоговое окно обслуживания клиентов, которое появляется при достижении определенного места на веб-странице. Чат-боты учатся, используя данные, которые они собирают, и могут общаться на естественном языке. Поскольку они резко повышают эффективность, их начинают все больше и больше использовать в бизнесе.

Машинное обучение — это метод анализа данных, в котором используются алгоритмы, обучающиеся на основе данных. Машинное обучение позволяет компьютерам находить скрытые идеи без явного программирования того, где искать. Самоуправляемые автомобили Google, рекомендации Amazon, Flipkart и Netflix, знание того, что клиенты говорят о вашем бизнесе в Twitter, — все это примеры машинного обучения в действии.

В чем разница между ИИ и машинным обучением?

Проще говоря: машинное обучение — это подмножество или тип ИИ. В то время как ИИ — это более широкая концепция машин, способных выполнять задачи таким образом, который мы считаем «умным», машинное обучение — это применение ИИ, основанное на идее, что мы должны просто предоставлять машинам доступ к данным и пусть учатся сами.

ИИ и машинное обучение лежат в основе тенденций анализа бизнес-данных и продолжают преобразовывать будущее работы — по мере того, как все больше и больше организаций начинают внедрять расширенную аналитику и алгоритмы, чтобы оставаться конкурентоспособными.

3. Программное обеспечение с открытым исходным кодом

Программное обеспечение с открытым исходным кодом — это программное обеспечение с исходным кодом, которое каждый может проверять, изменять и улучшать.

Поскольку все больше и больше компаний делают программное обеспечение с открытым исходным кодом частью своего подхода, похоже, что этот тип разработки программного обеспечения будет быстро расти. Организации, которые так или иначе используют открытый исходный код, включают Google, Apple, IBM, Cisco и Microsoft.

Все чаще предприятия при покупке, вероятно, в первую очередь обращают внимание на технологии с открытым исходным кодом. Несвободное программное обеспечение постепенно рассматривается как тупиковое (разработчики могут прекратить работу над программным обеспечением). Открытый исходный код, с другой стороны, предлагает гораздо больше возможностей для постоянных инноваций, поскольку в процесс разработки может вносить свой вклад неограниченное количество людей.
Для поставщиков, не имеющих элемента с открытым исходным кодом в своем продукте, вполне вероятно, что в 2020 году все может стать намного сложнее.

4. Конец закона Мура

Закон Мура — наблюдение, что количество транзисторов на квадратный дюйм микросхемы удваивается примерно каждые 2 года — был точным предиктором развития транзисторов за последние 50 лет. Тем не менее, представители отрасли согласны с тем, что такой уровень экспоненциального роста не может продолжаться долго. Некоторые исследования даже предсказывают, что 2020 год может стать годом, когда физические ограничения начнут влиять на развитие событий.

Это означает, что компании сталкиваются с необходимостью проявлять больше творчества, пытаясь поддерживать низкие затраты на обработку и хранение. В настоящее время изучаются несколько возможностей. К ним относятся: общие улучшения конструкции микросхем; реконфигурируемые чипы и специализированные чипы , настроенные на определенные жизненно важные алгоритмы.

Неизвестно, как долго закон Мура будет полезен, но в этом году компании наверняка будут работать над разработкой его альтернатив .

5. Неструктурированные данные

Растущее значение неструктурированных данных, по-видимому, сохранится и в новом году — если будет использована ценность. Данные из электронных писем, социальных сетей, заметок колл-центра и результатов открытых опросов, среди прочего, становятся все более важными в аналитике, до такой степени, что они начинают доминировать в этой области.
Прогнозная аналитика (еще одна важная тенденция отрасли данных) требует как структурированных, так и неструктурированных данных для получения точных результатов. Структурированные данные могут дать четкое представление о том, что происходит с продажами компании, но неструктурированные данные необходимы, чтобы понять , почему это происходит.

Подавляющее большинство новых данных в настоящее время неструктурировано (почти 80% в 2015 г.) , и это может создавать проблемы. Компании должны будут сосредоточиться на поиске способа хранения неструктурированных данных, который позволит им легко получать к ним доступ, использовать и анализировать их.

6. Тенденции талантов в индустрии аналитики данных

Рост отрасли науки о данных привел к новым тенденциям занятости в этой области. Это включает:

• Все больше ИТ-специалистов переходят в индустрию аналитики данных. Поскольку количество вакансий, доступных для должностей по анализу данных, продолжает расти, все больше и больше людей с сильными навыками в области ИТ будут использовать возможности для развития своих навыков анализа данных. Похоже, эта тенденция сохранится и в следующем году.
• Роли науки о данных развиваются. По мере расширения возможностей автоматизации аналитических задач роль специалиста по данным продолжает меняться и развиваться. Однако маловероятно, что эта роль полностью исчезнет. Автоматизация может взять на себя задачи подготовки данных, на которые в настоящее время специалисты по данным тратят 70-80% своего времени. Эти изменения могут начаться или не начаться в 2020 году, но, скорее всего, они станут характерной чертой следующих пяти или более лет.

В связи с тем, что в отрасли аналитики данных регулярно происходят важные события, всегда интересно подумать о том, в каком направлении движется отрасль дальше. Хотя Интернет вещей и ИИ, вероятно, будут играть наибольшую роль в наступающем году, организациям также необходимо будет подумать о других тенденциях в области анализа данных, которые мы перечислили выше, поскольку все они будут иметь жизненно важное значение для дальнейшего индивидуального и коллективного успеха в этой области. .

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.