Las cinco principales tendencias en análisis y ciencia de datos a seguir en 2023

Con la introducción de nuevas tecnologías, las empresas se vuelven más productivas, aumentando su retorno de la inversión (ROI). Los cambios actuales en la industria giran en torno al análisis de datos, la inteligencia artificial, el big data y la ciencia de datos. En todo el panorama corporativo, las entidades adoptan enfoques basados ​​en datos para optimizar las operaciones y tomar decisiones informadas, aprovechando los profundos conocimientos derivados del análisis de datos.

La pandemia mundial causó estragos en varios sectores, obligando a pequeñas y grandes empresas a adaptarse rápidamente al panorama cambiante. En consecuencia, las inversiones en análisis y ciencia de datos experimentaron un fuerte aumento, lo que llevó a la dependencia casi universal de las organizaciones de los datos. Continúe leyendo este artículo mientras profundiza en los últimos desarrollos en ciencia de datos y tendencias de la industria en ciencia y análisis de datos y cómo seguir un curso relevante para la industria puede ayudarlo a mantenerse a la vanguardia de la tendencia.

El dinámico panorama empresarial contemporáneo requiere que los profesionales se mantengan al día con las habilidades y tendencias de la industria. Para hacer frente a la creciente demanda de mejora de habilidades, las principales instituciones indias, como los IIT, ofrecen cursos académicos para aspirantes a profesionales que buscan ascender en la escala corporativa o cambiar de carrera.

Los cursos de ciencia de datos del IIT Madras ayudan de manera eficiente a los estudiantes a adquirir las habilidades y la experiencia en demanda en el campo. El plan de estudios se alinea con los puntos de referencia de la industria e incorpora estudios de casos prácticos del mundo real para brindar a los estudiantes una familiaridad práctica con las herramientas y tecnologías pertinentes al campo. Además de cubrir los aspectos teóricos y prácticos de la ciencia de datos, estos cursos también ayudan a desarrollar habilidades de aprendizaje permanente, lo cual es imperativo para un mercado laboral en constante evolución.

Ahora que sabe cómo mantenerse a la vanguardia, profundicemos en la discusión de las 5 principales tendencias de análisis y ciencia de datos a seguir en 2023:

1. IA emergente:

Las habilidades emergentes se encuentran entre las que han aparecido repentina e impredeciblemente en los sistemas de inteligencia artificial modernos. Durante el año pasado, hemos visto una creciente fascinación por las extraordinarias capacidades que emergen en las máquinas inteligentes. A medida que estas máquinas adquieren nuevas habilidades, nuestra comprensión de lo que sucede dentro de ellas se vuelve cada vez más compleja y menos transparente. La IA generativa y ChatGPT están a la vanguardia de una nueva y emocionante ola en tecnología de IA. Esta tendencia emergente en IA revolucionará la forma de trabajar de la mayoría de las empresas, ofreciendo mayor escalabilidad, versatilidad y adaptabilidad. Los próximos avances en IA permitirán a las organizaciones utilizar la IA en escenarios que pueden parecer poco prácticos, lo que hará que la IA sea aún más extendida y beneficiosa en diversos dominios.

2. democratización de datos:

La democratización de los datos se erige como una tendencia fundamental, que enfatiza el empoderamiento continuo de fuerzas laborales enteras, más allá de los ingenieros y científicos de datos, permitiéndoles aprovechar la analítica de manera efectiva. Este cambio está marcando el comienzo de una nueva era de trabajo aumentado, donde diversas herramientas, aplicaciones y dispositivos ofrecen información valiosa al alcance de cada trabajador, mejorando su eficiencia y eficacia.

Ejemplos convincentes de democracia de datos en acción incluyen abogados que emplean herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para examinar grandes volúmenes de documentos de jurisprudencia o asistentes de ventas minoristas que utilizan dispositivos portátiles capaces de acceder en tiempo real a los historiales de compras de los clientes, ofreciendo recomendaciones de productos para ventas adicionales y oportunidades de venta cruzada. Según una investigación de McKinsey, las empresas que hacen que los datos sean accesibles para toda su fuerza laboral tienen 40 veces más probabilidades de reportar impactos positivos en los ingresos a través de análisis.

3. Optimización del valor:

Muchos líderes en datos y análisis enfrentan un desafío cuando se trata de explicar cómo su trabajo beneficia directamente a la organización en el lenguaje empresarial cotidiano. Para maximizar verdaderamente el valor derivado de los esfuerzos de datos, análisis e inteligencia artificial (IA) de una empresa, es fundamental poseer un conjunto completo de habilidades en gestión de valor. También incluye comunicar eficazmente el valor generado, analizar los flujos de valor, tomar decisiones informadas sobre dónde invertir los recursos y medir y rastrear continuamente los resultados comerciales para garantizar que el valor esperado se convierta en realidad.

4. Gobernanza y regulación de datos:

La gobernanza de datos también será una gran noticia en 2023 a medida que más gobiernos introduzcan leyes diseñadas para regular el uso de datos personales y de otro tipo. A raíz de iniciativas como el GDPR europeo, la PIPEDA canadiense y la PIPL china, es probable que otros países sigan su ejemplo e introduzcan leyes que protejan los datos de sus ciudadanos. Los analistas de Gartner han predicho que para 2023, el 65% de la población mundial estará cubierta por regulaciones similares al GDPR.

Esto significa que la gobernanza será una tarea esencial para las empresas durante los próximos 12 meses, dondequiera que estén en el mundo, a medida que avanzan para garantizar que sus procedimientos internos de procesamiento y manejo de datos estén adecuadamente documentados y comprendidos. Para muchas empresas, esto significará auditar con precisión qué información tienen, cómo se recopila, dónde se almacena y qué se hace con ella. Si bien esto puede parecer un trabajo adicional, a largo plazo, la idea es que todos se beneficiarán, ya que los consumidores estarán más dispuestos a confiar sus datos a las organizaciones si están seguros de que estarán bien cuidados.

5. Nube y datos como servicio:

Estos conceptos están juntos porque la nube es la plataforma esencial para habilitar la tecnología de datos como servicio (DaaS). DaaS permite a las empresas acceder a fuentes de datos compiladas y administradas por terceros a través de servicios basados ​​en la nube, pagando según el uso o la suscripción. Este enfoque disminuye la necesidad de las empresas de construir costosos sistemas propietarios de recopilación y almacenamiento de datos para diversas aplicaciones.

Además de brindar acceso a datos sin procesar, los proveedores de DaaS también ofrecen herramientas de análisis por servicio. Los datos accesibles a través de DaaS generalmente complementan los datos recopilados y procesados ​​internamente por una empresa, lo que enriquece los conocimientos. La nube y DaaS contribuyen significativamente a la democratización de los datos, permitiendo a las empresas interactuar con los datos sin la necesidad de configurar y mantener costosas y especializadas operaciones de ciencia de datos. En 2023, se prevé que el mercado de dichos servicios alcance los 10.700 millones de dólares.

Para mantenerse al tanto de las últimas tendencias, el curso IIT Madras Data Science puede ayudarlo a mantenerse actualizado con las demandas del mercado laboral contemporáneo. El mercado de la ciencia de datos está evolucionando rápidamente: el mercado de plataformas de ciencia de datos alcanzará una valoración de 96 300 millones de dólares en 2022. Se prevé que aumente a aproximadamente 378 700 millones de dólares para 2030, lo que muestra una sólida tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 16,43 % de 2023 a 2030. La ciencia de datos es un campo dinámico que abarca aspectos tanto teóricos como prácticos, aprovechando el poder de los datos y la tecnología. Hemos discutido las tendencias clave de la ciencia de datos que se espera que den forma a su panorama futuro.