Top 5 des tendances en matière de science des données et d’analyse à suivre en 2023

Avec l’introduction de nouvelles technologies, les entreprises deviennent plus productives, augmentant ainsi leur retour sur investissement (ROI). Les changements actuels dans le secteur tournent autour de l'analyse des données, de l'intelligence artificielle, du Big Data et de la science des données. Dans le paysage de l'entreprise, les entités adoptent des approches basées sur les données pour rationaliser leurs opérations et prendre des décisions éclairées, en tirant parti des informations approfondies dérivées de l'analyse des données.

La pandémie mondiale a provoqué des ravages dans divers secteurs, obligeant les petites et grandes entreprises à s’adapter rapidement à un paysage en évolution. Par conséquent, les investissements dans l’analyse et la science des données ont connu une forte augmentation, conduisant les organisations à dépendre presque universellement des données. Continuez à lire cet article alors qu'il plonge dans les derniers développements en matière de science des données et les tendances de l'industrie en matière de science et d'analyse des données et comment suivre un cours pertinent pour l'industrie peut vous aider à garder une longueur d'avance sur la tendance.

Le paysage commercial dynamique et contemporain exige que les professionnels se tiennent au courant des compétences et des tendances du secteur. Pour faire face à la demande croissante de perfectionnement, les principales institutions indiennes, telles que les IIT, proposent des cours académiques aux futurs professionnels cherchant à gravir les échelons de l'entreprise ou à changer de carrière.

Les cours de science des données de l'IIT Madras aident efficacement les apprenants à acquérir les compétences et l'expertise recherchées dans le domaine. Le programme s'aligne sur les références de l'industrie et intègre des études de cas pratiques et réelles pour fournir aux apprenants une familiarité pratique avec les outils et les technologies pertinents dans le domaine. En plus de couvrir les aspects théoriques et pratiques de la science des données, ces cours contribuent également à développer des compétences d'apprentissage tout au long de la vie, ce qui est impératif pour un marché du travail en constante évolution.

Maintenant que vous savez comment garder une longueur d'avance, examinons les 5 principales tendances de la science des données et de l'analyse à suivre en 2023 :

1. IA émergente :

Les capacités émergentes font partie des compétences qui sont apparues de manière soudaine et imprévisible dans les systèmes d’IA modernes. Au cours de l’année écoulée, nous avons constaté une fascination croissante pour les capacités remarquables émergentes des machines intelligentes. À mesure que ces machines acquièrent de nouvelles compétences, notre compréhension de ce qui s'y passe devient de plus en plus complexe et moins transparente. L'IA générative et ChatGPT sont à l'avant-garde d'une nouvelle vague passionnante de technologie d'IA. Cette tendance émergente en matière d’IA est appelée à révolutionner le fonctionnement de la plupart des entreprises, en offrant une plus grande évolutivité, polyvalence et adaptabilité. Les progrès à venir en matière d’IA permettront aux organisations d’utiliser l’IA dans des scénarios qui peuvent sembler peu pratiques, rendant l’IA encore plus répandue et bénéfique dans divers domaines.

2. Démocratisation des données :

La démocratisation des données constitue une tendance charnière, mettant l'accent sur l'autonomisation continue de l'ensemble du personnel, au-delà des seuls ingénieurs et scientifiques des données, leur permettant d'exploiter efficacement l'analyse. Ce changement ouvre la voie à une nouvelle ère de travail augmenté, où divers outils, applications et appareils fournissent des informations précieuses à portée de main de chaque travailleur, améliorant ainsi son efficience et son efficacité.

Parmi les exemples convaincants de démocratie des données en action, citons les avocats employant des outils de traitement du langage naturel (NLP) pour passer au crible de vastes volumes de documents de jurisprudence ou les vendeurs au détail utilisant des appareils portables capables d'accéder en temps réel aux historiques d'achat des clients, proposant des recommandations de produits pour la vente incitative et opportunités de ventes croisées. Selon une étude de McKinsey, les entreprises qui rendent les données accessibles à l'ensemble de leur personnel sont 40 fois plus susceptibles de signaler des impacts positifs sur leurs revenus grâce à l'analyse.

3. Optimisation de la valeur :

De nombreux leaders du secteur des données et de l'analyse sont confrontés à un défi lorsqu'il s'agit d'expliquer dans le langage courant des affaires comment leur travail profite directement à l'organisation. Pour maximiser réellement la valeur dérivée des efforts d'une entreprise en matière de données, d'analyses et d'intelligence artificielle (IA), il est essentiel de posséder un ensemble complet de compétences en gestion de la valeur. Cela implique également de communiquer efficacement la valeur générée, d'analyser les flux de valeur, de prendre des décisions éclairées sur l'endroit où investir les ressources, ainsi que de mesurer et de suivre en permanence les résultats commerciaux pour garantir que la valeur attendue devienne une réalité.

4. Gouvernance et réglementation des données :

La gouvernance des données sera également une grande nouveauté en 2023, alors que de plus en plus de gouvernements introduisent des lois conçues pour réglementer l’utilisation des données personnelles et autres. Dans le sillage du RGPD européen, de la LPRPDE canadienne et de la PIPL chinoise, d'autres pays emboîteront probablement le pas et introduisent une législation protégeant les données de leurs citoyens. Les analystes de Gartner prédisent que d'ici 2023, 65 % de la population mondiale sera couverte par des réglementations similaires au RGPD.

Cela signifie que la gouvernance sera une tâche essentielle pour les entreprises au cours des 12 prochains mois, où qu'elles soient dans le monde, alors qu'elles s'efforceront de garantir que leurs procédures internes de traitement et de traitement des données sont correctement documentées et comprises. Pour de nombreuses entreprises, cela impliquera de vérifier précisément quelles informations dont elles disposent, comment elles sont collectées, où elles sont stockées et ce qui en est fait. Même si cela peut sembler un travail supplémentaire, à long terme, l’idée est que tout le monde en bénéficiera, car les consommateurs seront plus disposés à confier leurs données aux organisations s’ils sont sûrs qu’elles seront bien entretenues.

5. Cloud et données en tant que service :

Ces concepts sont réunis car le cloud est la plate-forme essentielle pour activer la technologie Data-as-a-Service (DaaS). Le DaaS permet aux entreprises d'exploiter des sources de données compilées et gérées par des tiers via des services basés sur le cloud, en payant en fonction de l'utilisation ou de l'abonnement. Cette approche réduit le besoin des entreprises de construire des systèmes coûteux et exclusifs de collecte et de stockage de données pour diverses applications.

En plus de fournir un accès aux données brutes, les fournisseurs DaaS proposent également des outils d'analyse sous forme de services. Les données accessibles via DaaS complètent généralement les données collectées et traitées en interne par une entreprise, enrichissant ainsi les informations. Le Cloud et le DaaS contribuent de manière significative à la démocratisation des données, permettant aux entreprises d'interagir avec les données sans avoir besoin de mettre en place et de maintenir des opérations de science des données spécialisées et coûteuses. En 2023, le marché de ces services devrait atteindre 10,7 milliards de dollars.

Pour rester au courant des dernières tendances, le cours IIT Madras Data Science peut vous aider à rester au courant des exigences du marché du travail contemporain. Le marché de la science des données évolue rapidement, le marché des plateformes de science des données atteignant une valorisation de 96,3 milliards de dollars en 2022. Il devrait atteindre environ 378,7 milliards de dollars d'ici 2030, affichant un solide taux de croissance annuel composé (TCAC) de 16,43 % de 2023 à 2023. 2030. La science des données est un domaine dynamique qui englobe à la fois des aspects théoriques et pratiques, exploitant la puissance des données et de la technologie. Nous avons discuté des principales tendances de la science des données qui devraient façonner son paysage futur.