Die 5 wichtigsten Data Science- und Analytics-Trends, denen man im Jahr 2023 folgen sollte

Mit der Einführung neuer Technologien werden Unternehmen produktiver und steigern ihren Return on Investment (ROI). Die heutigen Veränderungen in der Branche drehen sich um Datenanalyse, künstliche Intelligenz, Big Data und Datenwissenschaft. In der gesamten Unternehmenslandschaft nutzen Unternehmen datengesteuerte Ansätze, um Abläufe zu rationalisieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie die tiefgreifenden Erkenntnisse aus der Datenanalyse nutzen.

Die globale Pandemie hat in verschiedenen Sektoren verheerende Auswirkungen gehabt und kleine und große Unternehmen gezwungen, sich schnell an die sich verändernde Landschaft anzupassen. Infolgedessen stiegen die Investitionen in Datenanalyse und Datenwissenschaft stark an, was dazu führte, dass Unternehmen fast überall auf Daten angewiesen waren. Lesen Sie diesen Artikel weiter, während er sich mit den neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft und den Branchentrends in der Datenwissenschaft und -analyse befasst und wie Ihnen die Teilnahme an einem branchenrelevanten Kurs dabei helfen kann, dem Trend immer einen Schritt voraus zu sein.

Die heutige dynamische Geschäftslandschaft erfordert von Fachleuten, dass sie über die Fähigkeiten und Trends in der Branche auf dem Laufenden bleiben. Um der steigenden Nachfrage nach Weiterbildung gerecht zu werden, bieten führende indische Institutionen wie IITs akademische Kurse für angehende Fachkräfte an, die die Karriereleiter erklimmen oder den Beruf wechseln möchten.

Die Data-Science-Kurse des IIT Madras helfen den Lernenden effizient dabei, die gefragten Fähigkeiten und Fachkenntnisse auf diesem Gebiet zu erwerben. Der Lehrplan orientiert sich an Branchen-Benchmarks und umfasst praktische, reale Fallstudien, um den Lernenden eine praktische Vertrautheit mit den für das Fachgebiet relevanten Werkzeugen und Technologien zu vermitteln. Diese Kurse decken nicht nur die theoretischen und praktischen Aspekte der Datenwissenschaft ab, sondern tragen auch zum Aufbau lebenslanger Lernfähigkeiten bei, was für einen sich ständig weiterentwickelnden Arbeitsmarkt unerlässlich ist.

Nachdem Sie nun wissen, wie Sie immer einen Schritt voraus sind, wollen wir uns mit der Diskussion der fünf wichtigsten Data Science- und Analytics-Trends im Jahr 2023 befassen:

1. Neue KI:

Emergente Fähigkeiten gehören zu den Fähigkeiten, die in modernen KI-Systemen plötzlich und unvorhersehbar zum Vorschein kommen. Im vergangenen Jahr haben wir eine wachsende Faszination für die bemerkenswerten Fähigkeiten intelligenter Maschinen beobachtet. Wenn diese Maschinen neue Fähigkeiten erwerben, wird unser Verständnis dessen, was in ihnen geschieht, immer komplexer und weniger transparent. Generative KI und ChatGPT stehen an der Spitze einer aufregenden neuen Welle der KI-Technologie. Dieser aufkommende KI-Trend wird die Arbeitsweise der meisten Unternehmen revolutionieren und eine größere Skalierbarkeit, Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit bieten. Die bevorstehenden KI-Fortschritte werden es Unternehmen ermöglichen, KI in Szenarien einzusetzen, die möglicherweise unpraktisch erscheinen, wodurch KI in verschiedenen Bereichen noch weiter verbreitet und vorteilhafter wird.

2. Datendemokratisierung:

Die Datendemokratisierung ist ein zentraler Trend, der die kontinuierliche Stärkung ganzer Arbeitskräfte – über Dateningenieure und Wissenschaftler hinaus – hervorhebt, damit sie Analysen effektiv nutzen können. Dieser Wandel läutet eine neue Ära der erweiterten Arbeit ein, in der verschiedene Tools, Anwendungen und Geräte jedem Mitarbeiter wertvolle Erkenntnisse liefern und so seine Effizienz und Effektivität steigern.

Zu den überzeugenden Beispielen für Datendemokratie in der Praxis gehören Anwälte, die Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) einsetzen, um umfangreiche Mengen an Rechtsprechungsdokumenten zu durchsuchen, oder Einzelhandelsverkäufer, die Handheld-Geräte verwenden, die in Echtzeit auf die Kaufhistorien von Kunden zugreifen und Produktempfehlungen für Upselling anbieten können Cross-Selling-Möglichkeiten. Einer Studie von McKinsey zufolge berichten Unternehmen, die Daten ihrer gesamten Belegschaft zugänglich machen, mit 40-mal höherer Wahrscheinlichkeit über positive Auswirkungen auf den Umsatz durch Analysen.

3. Wertoptimierung:

Viele Führungskräfte im Daten- und Analysebereich stehen vor der Herausforderung, in der alltäglichen Geschäftssprache zu erklären, wie ihre Arbeit dem Unternehmen direkt zugute kommt. Um den Wert der Daten-, Analyse- und künstlichen Intelligenz (KI)-Bemühungen eines Unternehmens wirklich zu maximieren, ist es von entscheidender Bedeutung, über umfassende Fähigkeiten im Wertmanagement zu verfügen. Dazu gehört auch die effektive Kommunikation des generierten Werts, die Analyse der Wertströme, das Treffen fundierter Entscheidungen darüber, wo Ressourcen investiert werden sollen, sowie die kontinuierliche Messung und Verfolgung der Geschäftsergebnisse, um sicherzustellen, dass der erwartete Wert Wirklichkeit wird.

4. Datenverwaltung und -regulierung:

Auch die Datenverwaltung wird im Jahr 2023 eine große Neuigkeit sein, da immer mehr Regierungen Gesetze einführen, die die Nutzung personenbezogener und anderer Arten von Daten regeln sollen. Im Zuge der europäischen DSGVO, der kanadischen PIPEDA und der chinesischen PIPL werden wahrscheinlich auch andere Länder diesem Beispiel folgen und Gesetze zum Schutz der Daten ihrer Bürger einführen. Analysten von Gartner haben vorausgesagt, dass bis 2023 65 % der Weltbevölkerung von Vorschriften betroffen sein werden, die der DSGVO ähneln.

Dies bedeutet, dass die Governance in den nächsten 12 Monaten eine wesentliche Aufgabe für Unternehmen sein wird, egal wo auf der Welt sie sich befinden, wenn sie sicherstellen, dass ihre internen Datenverarbeitungs- und -verarbeitungsverfahren angemessen dokumentiert und verstanden werden. Für viele Unternehmen bedeutet dies, dass sie genau prüfen müssen, welche Informationen sie haben, wie sie gesammelt werden, wo sie gespeichert werden und was damit geschieht. Auch wenn sich das nach zusätzlicher Arbeit anhört, besteht die Idee darin, dass auf lange Sicht alle davon profitieren werden, da die Verbraucher eher dazu bereit sind, Organisationen ihre Daten anzuvertrauen, wenn sie sicher sind, dass diese gut geschützt sind.

5. Cloud und Data-as-a-Service:

Diese Konzepte passen zusammen, weil die Cloud die wesentliche Plattform für die Ermöglichung der Data-as-a-Service-Technologie (DaaS) ist. DaaS ermöglicht es Unternehmen, über Cloud-basierte Dienste auf Datenquellen zuzugreifen, die von Dritten zusammengestellt und verwaltet werden, wobei die Bezahlung je nach Nutzung oder Abonnement erfolgt. Dieser Ansatz verringert die Notwendigkeit für Unternehmen, kostspielige, proprietäre Datenerfassungs- und Speichersysteme für verschiedene Anwendungen aufzubauen.

Neben dem Zugriff auf Rohdaten bieten DaaS-Anbieter auch Analysetools auf Servicebasis an. Die über DaaS zugänglichen Daten ergänzen typischerweise die intern erfassten und verarbeiteten Daten eines Unternehmens und bereichern die Erkenntnisse. Cloud und DaaS tragen erheblich zur Demokratisierung von Daten bei und ermöglichen es Unternehmen, mit Daten umzugehen, ohne teure, spezialisierte Data-Science-Betriebe einrichten und unterhalten zu müssen. Im Jahr 2023 wird der Markt für solche Dienste voraussichtlich 10,7 Milliarden US-Dollar erreichen.

Um über die neuesten Trends auf dem Laufenden zu bleiben, kann Ihnen der IIT Madras Data Science-Kurs dabei helfen, mit den Anforderungen des modernen Arbeitsmarktes auf dem Laufenden zu bleiben. Der Data-Science-Markt entwickelt sich rasant, wobei der Markt für Data-Science-Plattformen im Jahr 2022 einen Wert von 96,3 Milliarden US-Dollar erreicht. Es wird erwartet, dass er bis 2030 auf etwa 378,7 Milliarden US-Dollar ansteigt, was einer robusten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 16,43 % von 2023 bis 2023 entspricht 2030. Datenwissenschaft ist ein dynamisches Feld, das sowohl theoretische als auch praktische Aspekte umfasst und die Leistungsfähigkeit von Daten und Technologie nutzt. Wir haben die wichtigsten Data-Science-Trends besprochen, die voraussichtlich die zukünftige Landschaft prägen werden.