2022'de Profesyonel Dünyayı Etkileyen 6 Veri Analitiği Trendi

Veri analitiği, işletmelerde olduğu kadar günlük yaşamda da giderek daha önemli bir rol oynuyor ve sürekli gelişiyor. Veri Analitiği trendleri , bu günlerde bir vızıltı yaratıyor ve profesyonel dünyayı değiştiriyor. Zaten bu alandaysanız veya bu alana geçiş yapıyorsanız, bunların güncel kalması ve oyununuzun zirvesinde kalmasına dikkat edin!

İlk 6 veri analizi trendine bakalım:

1. Nesnelerin İnterneti (IoT)

Nesnelerin İnterneti (IoT), basitçe birbiriyle ilişkili bilgi işlem cihazları, mekanik ve dijital makineler, nesneler, hayvanlar veya insanlardan oluşan bir sistem olarak tanımlanabilir. Benzersiz tanımlayıcılar ve bir ağ üzerinden veri aktarma yeteneği ile sağlanan bir şeyler sistemi. Tüm bunlar, insandan insana veya insandan bilgisayara etkileşim gerektirmeden.

Gittikçe daha fazla bağlı cihazın yaygın olarak kullanılabilir hale gelmesiyle, çevremizdeki IoT sensörlerinin sayısında büyük bir artış gördük. IoT teknolojisi artık bizim için vazgeçilmez hale gelen şeylerde ve yaşam tarzı öğelerinde, örneğin arabalarımızda yaygın. Ulaşım, enerji ve sağlık gibi sektörlerde de önem kazanmıştır.

Her durumda, IoT'den gelen veriler, sistemleri daha verimli hale getirmek için artan bir doğrulukla kullanılmaktadır. Örneğin, petrol ve gaz endüstrisinde sensörler güvenliği artırıp maliyetleri düşürmeyi başarırken, sağlık hizmetlerinde diğer işlevlerin yanı sıra hastaların uzaktan izlenmesine ve ilaç siparişlerinin takibine izin verdi.

Verimliliği artırmanın yanı sıra, IoT'den elde edilen veriler, şirketler tarafından müşterilerinin yaşamları hakkında daha fazla bilgi elde etmek için kullanılır. Bu, reklamları daha etkili bir şekilde hedeflemelerini sağlar.

Bu senaryo 2020'de ve gelecekte de devam edecek gibi görünüyor. Cisco, 2020 yılına kadar 50 milyar IoT sensörü olacağını tahmin ediyor ve 2030 yılına kadar Intel, 200 milyardan fazla olacağını tahmin ediyor. Açıktır ki, bu teknolojiden ve ondan türetilen verilerden yararlanmaya başlamanın tam zamanıdır, sanki kullanmıyorsanız, siz ve işiniz ciddi bir modası geçmiş olma riskiyle karşı karşıya kalabilirsiniz. Amazon, AT&T ve Bosch gibi şirketler, yaklaşan IoT devriminin en büyük sağlayıcıları olarak lanse ediliyor.

2. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi

Basitçe söylemek gerekirse, yapay zeka (AI) bilgisayar biliminin bir parçasıdır. Amacı, normalde insanlar tarafından yapılan şeyleri, özellikle akıllıca hareket eden insanlarla ilgili şeyleri yapabilen bilgisayarların geliştirilmesini sağlamaktır. AI içinde bile, "Güçlü AI" veya "Zayıf AI" olmasına ve ayrıca "Dar AI" veya "Genel AI" olmasına bağlı olarak çatallanmalar vardır.

IoT ile güçlü bir şekilde bağlantılı olan hem AI hem de Makine Öğreniminin, önümüzdeki birkaç yıl içinde analitikte en büyük yıkıcı faktörler olacağı tahmin ediliyor. AI zaten birçok web sitesinin, özellikle de Facebook, Amazon ve Google'ın ayrılmaz bir parçasını oluşturuyor ve teknoloji geliştikçe internet şirketleri tarafından çeşitli şekillerde giderek daha fazla kullanılıyor.

Bilgisayarlar verilerden öğrenme yeteneğine sahip oldukça , analitik ve veri yönetimi biliminde her zamankinden daha fazla devrim yapmaya devam ediyorlar. Endüstri, proaktif, gerçek zamanlı veri analizine giderek daha fazla yöneliyor. Bu tür bir analiz, işletmelerin beklenmedik herhangi bir olaydan anında haberdar olmaları ve herhangi bir sorunu çözmek veya fırsatlardan yararlanmak için adımlar atabilmeleri nedeniyle daha fazla kontrol altında kalmalarını sağlar.

Yapay zekanın artan kullanımlarından biri, bilişsel sohbet robotlarının yükselişinde görülebilir. Bunlara bir örnek, bir web sayfasında belirli bir noktaya ulaşıldığında görünen etkileşimli bir müşteri hizmetleri iletişim kutusu olabilir. Chatbotlar, topladıkları verileri kullanmayı öğrenir ve doğal dil konuşmalarında iletişim kurabilir. Verimliliği önemli ölçüde artırdıkları için, iş dünyasında giderek daha fazla kullanılmaya başlıyorlar.

Makine öğrenimi , verilerden öğrenen algoritmaları kullanan bir veri analizi yöntemidir. Makine öğrenimi, bilgisayarların nereye bakacakları açıkça programlanmadan gizli bilgileri bulmasını sağlar. Kendi kendini süren Google arabaları, müşterilerin Twitter'da işletmeniz hakkında neler söylediğini bilen Amazon, Flipkart ve Netflix'in önerileri, makine öğreniminin oyundaki örnekleridir.

AI ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Çok basit bir şekilde ifade etmek gerekirse: makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesi veya türüdür. AI, görevleri "akıllı" olarak kabul edeceğimiz şekilde gerçekleştirebilen daha geniş bir makine kavramı olsa da, makine öğrenimi, yalnızca makinelere verilere erişim verebilmemiz gerektiği fikrine dayanan bir AI uygulamasıdır ve bırakın kendileri öğrensinler .

Yapay zeka ve makine öğrenimi, iş verileri analitiği trendlerinin merkezinde yer alıyor ve giderek daha fazla kuruluş rekabetçi kalmalarına yardımcı olmak için gelişmiş analitik ve algoritmaları özümsemeye başladıkça, işin geleceğini dönüştürmeye devam ediyor.

3. Açık Kaynak Yazılım

Açık kaynaklı yazılım, herkesin inceleyebileceği, değiştirebileceği ve geliştirebileceği kaynak kodlu yazılımdır.

Gittikçe daha fazla şirketin açık kaynak yazılımını yaklaşımlarının bir parçası haline getirmesiyle, bu tür yazılım geliştirme hızla büyüyecek gibi görünüyor. Açık kaynağı bir şekilde benimseyen kuruluşlar arasında Google, Apple, IBM, Cisco ve Microsoft bulunmaktadır.

Giderek, işletmelerin satın alırken ilk olarak açık kaynak teknolojisini aramaları muhtemeldir. Tescilli yazılım yavaş yavaş bir çıkmaz sokak olarak görülüyor (geliştiriciler yazılım üzerinde çalışmayı bırakabilir). Öte yandan, açık kaynak, sınırsız sayıda insan geliştirme sürecine katkıda bulunabileceğinden , sürekli yenilik için çok daha büyük olanaklar sunar.
Ürünlerinde açık kaynak öğesi olmayan satıcılar için 2020'de işler çok daha zorlaşabilir gibi görünüyor.

4. Moore Yasasının Sonu

Moore Yasası – çipin inç kare başına transistör sayısının kabaca her 2 yılda ikiye katlandığı gözlemi – son 50 yıldır transistör gelişiminin doğru bir tahmincisi olmuştur. Ancak endüstri, bu üstel büyüme seviyesinin çok daha uzun süre sürdürülemeyeceğini kabul ediyor. Hatta bazı araştırmalar, 2020'nin fiziksel kısıtlamaların gelişmeleri etkilemeye başladığı bir yıl olabileceğini bile öngördü.

Bu, şirketlerin düşük işleme ve depolama maliyetlerini korumaya çalıştıkça daha yaratıcı olma ihtiyacıyla karşı karşıya oldukları anlamına gelir. Şu anda birkaç olasılık araştırılıyor. Bunlar şunları içerir: çip tasarımında genel iyileştirmeler; belirli hayati algoritmalara göre ayarlanmış yeniden yapılandırılabilir çipler ve özel çipler .

Moore Yasasının ne kadar daha faydalı olacağı belli değil, ancak bu yıl şirketlerin buna alternatifler geliştirmeye çalıştığını kesinlikle göreceğiz.

5. Yapılandırılmamış Veriler

Yapılandırılmamış verilerin artan önemi, değerden yararlanılırsa yeni yılda da devam edecek gibi görünüyor. E-postalardan, sosyal medyadan, çağrı merkezi notlarından ve diğerlerinin yanı sıra açık uçlu anketlerin sonuçlarından elde edilen veriler, alana hakim olmaya başladığı ölçüde analitikte her zamankinden daha önemli hale geliyor.
Tahmine dayalı analitik (bir başka hayati veri endüstrisi eğilimi), doğru sonuçlar üretmek için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilere ihtiyaç duyar. Yapılandırılmış veriler, bir şirketin satışlarına ne olduğuna dair net bir resim verebilir, ancak bunun neden olduğunu anlamak için yapılandırılmamış verilere ihtiyaç vardır.

Yeni verilerin ezici çoğunluğu artık yapılandırılmamış durumda (2015'te neredeyse %80) ve bu zorluklar doğurabilir. Şirketlerin, kolayca erişmelerine, kullanmalarına ve analiz etmelerine olanak sağlayacak yapılandırılmamış verileri depolamanın bir yolunu bulmaya odaklanması gerekecek.

6. Veri Analitiği Sektöründe Yetenek Trendleri

Veri bilimi endüstrisinin büyümesi, bu alanda yeni istihdam eğilimlerine yol açmıştır. Bunlar şunları içerir:

• Giderek artan sayıda BT uzmanı , veri analitiği endüstrisine giriyor. Veri analitiği gönderileri için mevcut olan boş pozisyonların sayısı artmaya devam ettikçe, güçlü BT becerilerine sahip daha fazla insan, veri analizi becerilerini geliştirmek için fırsatlardan yararlanacak. Bu trend önümüzdeki yıl da devam edecek gibi görünüyor.
• Veri bilimi rolleri gelişiyor. Analitik görevlerinin otomatikleştirilme yeteneği genişledikçe, veri bilimcisinin rolü değişmeye ve gelişmeye devam ediyor. Ancak bu rolün tamamen ortadan kalkması pek olası görünmüyor. Otomasyon, veri bilimcilerinin şu anda zamanlarının %70-80'ini harcadıkları veri hazırlama görevlerini üstlenebilir. Bu değişiklikler 2020'de başlayabilir veya başlamayabilir, ancak önümüzdeki beş yıl veya daha uzun bir sürenin bir özelliği olması çok muhtemeldir.

Veri analitiği endüstrisinde düzenli olarak meydana gelen büyük gelişmelerle birlikte, endüstrinin nereye gideceğini düşünmek her zaman heyecan vericidir. IoT ve AI, önümüzdeki yıl en büyük rolleri oynayacak gibi görünse de, kuruluşların yukarıda sıraladığımız diğer veri analizi eğilimlerini de düşünmesi gerekecek, çünkü bunların tümü bu alanda daha fazla bireysel ve toplu başarı için hayati önem taşıyacak. .

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.