6 แนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลส่งผลกระทบต่อโลกแห่งมืออาชีพในปี 2565

การวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในธุรกิจตลอดจนชีวิตประจำวันและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แนวโน้มของ Data Analytics กำลังสร้างความฮือฮาในทุกวันนี้และเปลี่ยนแปลงโลกของมืออาชีพ หากคุณเคยอยู่ในพื้นที่นี้หรือกำลังเข้าสู่พื้นที่นี้ ให้ระวังสิ่งเหล่านี้เพื่อให้ได้รับการอัปเดตและทันต่อเหตุการณ์ในเกมของคุณ!

มาดูแนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูล 6 อันดับแรก:

1. อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT)

Internet of Things (IoT) สามารถกำหนดได้ง่ายๆ ว่าเป็นระบบของอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ที่มีความสัมพันธ์กัน เครื่องจักรทางกลและดิจิทัล วัตถุ สัตว์ หรือคน ระบบของสิ่งต่าง ๆ ที่มีตัวระบุเฉพาะและความสามารถในการถ่ายโอนข้อมูลผ่านเครือข่าย ทั้งหมดนี้ โดยไม่ต้องมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับมนุษย์หรือระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์

เราได้เห็นเซ็นเซอร์ IoT รอบตัวเราเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยมีอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกันมากขึ้นเรื่อยๆ ปัจจุบันเทคโนโลยี IoT แพร่หลายในสิ่งของและสินค้าไลฟ์สไตล์ที่ขาดไม่ได้สำหรับเรา เช่น รถยนต์ของเรา นอกจากนี้ยังได้รับความสำคัญในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การขนส่ง พลังงาน และการดูแลสุขภาพ

ในแต่ละกรณี ข้อมูลจาก IoT จะถูกใช้ด้วยความแม่นยำที่เพิ่มขึ้นเพื่อทำให้ระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ เซ็นเซอร์สามารถปรับปรุงความปลอดภัยและลดต้นทุน ในขณะที่ในการดูแลสุขภาพ เซ็นเซอร์ได้อนุญาตให้มีการตรวจสอบผู้ป่วยจากระยะไกลและติดตามคำสั่งยา รวมถึงหน้าที่อื่นๆ

นอกเหนือจากการปรับปรุงประสิทธิภาพแล้ว ข้อมูลที่ได้จาก IoT ยังถูกใช้โดยบริษัทต่างๆ เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นในชีวิตของลูกค้า ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถกำหนดเป้าหมายการโฆษณาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สถานการณ์นี้ดูเหมือนว่าจะดำเนินต่อไปในปี 2020 และต่อไปในอนาคต Cisco ประมาณการว่าภายในปี 2020 จะมีเซ็นเซอร์ IoT มากถึง 50 พันล้านตัว และภายในปี 2030 Intel คาดการณ์ว่าจะมีเซ็นเซอร์มากกว่า 2 แสนล้านตัว เป็นที่ชัดเจนว่าขณะนี้เป็นเวลาที่จะเริ่มใช้เทคโนโลยีนี้และข้อมูลที่ได้จากเทคโนโลยีนี้ ราวกับว่าคุณไม่ทำเช่นนั้น คุณและธุรกิจของคุณอาจเผชิญกับความเสี่ยงร้ายแรงที่จะล้าสมัย บริษัทต่างๆ เช่น Amazon, AT&T และ Bosch ได้รับการขนานนามว่าเป็นผู้สนับสนุนรายใหญ่ที่สุดของการปฏิวัติ IoT ที่กำลังจะเกิดขึ้น

2. ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง

พูดง่ายๆ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เป้าหมายของมันคือเพื่อให้เกิดการพัฒนาคอมพิวเตอร์ที่สามารถทำสิ่งต่างๆ ที่คนทำตามปกติได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สิ่งที่เกี่ยวข้องกับคนที่ทำหน้าที่อย่างชาญฉลาด แม้แต่ภายใน AI ก็ยังมีการแยกทางกันโดยพิจารณาจาก 'Strong AI' หรือ 'Weak AI' และเพิ่มเติมว่า 'Narrow AI' หรือ 'General AI'

การเชื่อมโยงอย่างมากกับ IoT ทั้ง AI และ Machine Learning ถูกคาดการณ์ว่าจะเป็นปัจจัยก่อกวนที่ใหญ่ที่สุดในการวิเคราะห์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI ได้กลายมาเป็นส่วนสำคัญของเว็บไซต์หลายแห่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Facebook, Amazon และ Google และกำลังถูกใช้โดยบริษัทอินเทอร์เน็ตมากขึ้นเรื่อยๆ ในหลาย ๆ ด้านในขณะที่เทคโนโลยีพัฒนาขึ้น

เนื่องจากคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ คอมพิวเตอร์จึง ปฏิวัติศาสตร์แห่งการวิเคราะห์และการจัดการ ข้อมูลมากขึ้นกว่าเดิม อุตสาหกรรมนี้มุ่งสู่ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ เชิงรุกมากขึ้นเรื่อยๆ การวิเคราะห์ประเภทนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถควบคุมได้มากขึ้น เนื่องจากจะได้รับแจ้งทันทีถึงเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด และสามารถดำเนินการตามขั้นตอนเพื่อแก้ไขปัญหาหรือใช้ประโยชน์จากโอกาสต่างๆ

การใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างหนึ่งสามารถเห็นได้ในแชทบอท องค์ความรู้ ที่เพิ่มขึ้น ตัวอย่างเหล่านี้จะเป็น กล่องโต้ตอบการบริการลูกค้าแบบโต้ตอบ ที่ปรากฏขึ้นเมื่อไปถึงจุดใดจุดหนึ่งบนหน้าเว็บ แชทบอทเรียนรู้โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมและสามารถสื่อสารในการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติได้ เนื่องจากมีการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมาก จึงเริ่มมีการใช้งานในธุรกิจมากขึ้นเรื่อยๆ

การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งใช้อัลกอริทึมที่เรียนรู้จากข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์ค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจนว่าจะดูที่ไหน รถยนต์ Google ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง คำแนะนำโดย Amazon, Flipkart และ Netflix การรู้ว่าลูกค้าพูดถึงธุรกิจของคุณบน Twitter ว่าอย่างไร ล้วนเป็นตัวอย่างของการเรียนรู้ของเครื่องในขณะใช้งาน

ความแตกต่างระหว่าง AI และการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

พูดง่ายๆ ก็คือ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนย่อยหรือประเภทของ AI ในขณะที่ AI เป็นแนวคิดที่กว้างขึ้นของเครื่องจักรที่สามารถทำงานในลักษณะที่เราคิดว่า "ฉลาด" การเรียนรู้ด้วยเครื่องเป็นแอปพลิเคชันของ AI ตามแนวคิดที่ว่าเราควรให้ เครื่องเข้าถึงข้อมูลและ ให้พวกเขาเรียนรู้ ด้วยตนเอง

AI และแมชชีนเลิร์นนิงเป็นหัวใจสำคัญของแนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจและยังคงเปลี่ยนแปลงอนาคตของการทำงาน เนื่องจากองค์กรจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เริ่มใช้การวิเคราะห์และอัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อช่วยให้พวกเขาสามารถแข่งขันได้

3. ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส

ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สคือซอฟต์แวร์ที่มีซอร์สโค้ดที่ทุกคนสามารถตรวจสอบ แก้ไข และปรับปรุงได้

ด้วยบริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ทำซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางของพวกเขา การพัฒนาซอฟต์แวร์ประเภทนี้จึงดูเหมือนว่าจะเติบโตอย่างรวดเร็ว องค์กรที่ใช้โอเพ่นซอร์สไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ได้แก่ Google, Apple, IBM, Cisco และ Microsoft

องค์กรต่างๆ มักจะมองหาเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สมากขึ้นเป็นอันดับแรกเมื่อซื้อ ซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์กำลังถูกมองว่าเป็นทางตันอย่างช้าๆ (ผู้พัฒนาอาจหยุดทำงานกับซอฟต์แวร์) ในทางกลับกัน โอเพ่นซอร์สมีโอกาสมากขึ้นสำหรับ นวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากผู้คนจำนวนไม่จำกัดสามารถมีส่วนร่วมในกระบวนการพัฒนา
สำหรับผู้ขายที่ไม่มีองค์ประกอบโอเพนซอร์สสำหรับผลิตภัณฑ์ของตน ดูเหมือนว่าสิ่งต่างๆ จะยากขึ้นมากในปี 2020

4. จุดจบของกฎของมัวร์

กฎของมัวร์ – การสังเกตว่าจำนวนทรานซิสเตอร์ต่อตารางนิ้วของชิป เพิ่มขึ้นสองเท่าทุกๆ 2 ปี เป็นตัวทำนายที่แม่นยำของการพัฒนาทรานซิสเตอร์ในช่วง 50 ปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมนี้เห็นพ้องกันว่าการเติบโตแบบทวีคูณในระดับนี้ ไม่สามารถคงอยู่ได้นานกว่านี้ งานวิจัยบางชิ้นคาดการณ์ว่าปี 2020 อาจเป็นปีที่ข้อจำกัดทางกายภาพเริ่มส่งผลกระทบต่อการพัฒนา

ซึ่งหมายความว่าบริษัทต่างๆ ต้องเผชิญกับความจำเป็นในการสร้างสรรค์มากขึ้น เนื่องจากพยายามรักษาต้นทุนในการประมวลผลและการจัดเก็บให้ต่ำ ขณะนี้มีการสำรวจความเป็นไปได้หลายประการ ซึ่งรวมถึง: การปรับปรุงทั่วไปในการออกแบบชิป ชิปที่ กำหนดค่าใหม่ได้และชิปพิเศษ ที่ปรับให้เข้ากับอัลกอริธึมที่สำคัญบางอย่าง

ไม่รู้ว่ากฎของมัวร์จะมีประโยชน์ไปอีกนานแค่ไหน แต่ในปีนี้บริษัทจะได้เห็นบริษัทต่างๆ กำลังทำงานเพื่อ พัฒนาทางเลือกอื่น อย่างแน่นอน

5. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างดูเหมือนจะดำเนินต่อไปในปีใหม่ - หากมีการใช้มูลค่า ข้อมูลจาก อีเมล โซเชียลมีเดีย บันทึกของศูนย์บริการ และผลการสำรวจปลายเปิด มีความสำคัญมากขึ้นในการวิเคราะห์ จนถึงระดับที่เริ่มครอบงำภาคสนาม
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (แนวโน้มอุตสาหกรรมข้อมูลที่สำคัญอีกประการหนึ่ง) ต้องการทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ข้อมูลที่มีโครงสร้างสามารถให้ภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นกับการขายของบริษัท แต่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำเป็นต้องเข้าใจ ว่าทำไมจึงเกิดขึ้น

ขณะนี้ข้อมูลใหม่ส่วนใหญ่ไม่มีโครงสร้าง (เกือบ 80% ในปี 2558) และอาจก่อให้เกิดความท้าทาย บริษัทต่างๆ จะต้องให้ความสำคัญกับการค้นหาวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจะทำให้สามารถเข้าถึง ใช้งาน และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

6. แนวโน้มความสามารถในอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ข้อมูล

การเติบโตของอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลนำไปสู่แนวโน้มการจ้างงานใหม่ในสาขานี้ ซึ่งรวมถึง:

• ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีจำนวนมากขึ้น กำลังเคลื่อนเข้าสู่อุตสาหกรรมการวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากจำนวนตำแหน่งงานว่างสำหรับโพสต์การวิเคราะห์ข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้น ผู้คนที่มีทักษะด้านไอทีที่แข็งแกร่งจะใช้ประโยชน์จากโอกาสในการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ แนวโน้มนี้ดูเหมือนว่าจะดำเนินต่อไปได้ดีในปีหน้า
• บทบาทของวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังพัฒนา เนื่องจากความสามารถในการทำงานวิเคราะห์แบบอัตโนมัติมีการขยายตัว บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงมีการเปลี่ยนแปลงและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ดูเหมือนว่าไม่น่าเป็นไปได้ที่บทบาทนี้จะหายไปอย่างสมบูรณ์ ระบบอัตโนมัติอาจใช้การเตรียมข้อมูลซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลา 70-80% ของเวลาทั้งหมดในปัจจุบัน การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อาจเริ่มหรือไม่เริ่มในปี 2020 แต่มีแนวโน้มสูงที่จะเป็นคุณลักษณะในอีกห้าปีข้างหน้าหรือนานกว่านั้น

ด้วยการพัฒนาสำคัญๆ ที่เกิดขึ้นเป็นประจำในอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นเสมอที่จะคิดว่าอุตสาหกรรมนี้กำลังมุ่งหน้าไปที่ใดต่อไป แม้ว่า IoT และ AI ดูเหมือนจะมีบทบาทสำคัญที่สุดในปีหน้า องค์กรต่างๆ ยังต้องคำนึงถึงแนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ที่เราได้ระบุไว้ข้างต้น เนื่องจากสิ่งเหล่านี้จะมีความสำคัญต่อความสำเร็จส่วนบุคคลและส่วนรวมในด้านนี้ .

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว