6 grandi fattori che modellano il futuro della scienza dei dati

Fondamentalmente, la scienza dei dati prevede l'uso di strumenti di apprendimento automatico, insieme all'applicazione dell'analisi per sbloccare il valore dei dati. Attualmente, c'è un'ondata di crescita che si sta diffondendo nel campo della scienza dei dati a causa dell'aumento della quantità di dati, di algoritmi avanzati di apprendimento automatico e di migliori risorse di calcolo.

A causa di queste caratteristiche e degli effetti indispensabili che la scienza dei dati ha e continuerà ad avere sulle nostre vite, questo articolo esporrà la necessità della scienza dei dati , le tendenze che portano al futuro della scienza dei dati(1) e come le aziende e gli individui possono prepararsi adeguatamente per il futuro .

• introduzione
• Futuro della scienza dei dati
• Come preparare
• Conclusione

Il futuro della scienza dei dati

Dopo aver elaborato il concetto di data science, è pertinente considerare alcuni fattori che dimostrano le grandi potenzialità evidenti nel futuro della data science . Questi fattori spiegano i motivi per cui le aziende e le organizzazioni contemporanee avranno e hanno iniziato a guardare al futuro positivo che la scienza dei dati riserva loro.

• Impossibilità delle aziende di gestire i dati

  Ogni minuto , diverse aziende e organizzazioni raccolgono costantemente dati per le rispettive transazioni. Tuttavia, il problema è che la maggior parte di queste organizzazioni condivide una sfida comune; che sta analizzando e classificando i dati che sono stati raccolti e archiviati.

  Pertanto, in situazioni così terribili, l'unica soluzione per le aziende è il servizio di un data scientist. Con la scienza dei dati correttamente eseguita, queste organizzazioni sperimenteranno un aumento della produttività attraverso una gestione dei dati adeguata e professionale.

  In effetti, il futuro della scienza dei dati porterà una soluzione all'incapacità delle aziende di gestire i dati in modo efficace.

• Regolamento sulla privacy dei dati modificato

  La realtà è che sempre più persone stanno esercitando una maggiore cautela e vigilanza quando si tratta di condividere i propri dati con le aziende. Un'ampia percentuale di individui è scettica sulla rinuncia a un certo grado di controllo alle aziende. Questo è semplicemente il risultato dell'aumento della consapevolezza del furto di dati e dei suoi effetti negativi.

  Pertanto, le aziende rispettabili sono sensibili e deliberate nel mantenere le informazioni dei propri clienti al sicuro e intatte. A sostegno di ciò, nel maggio 2018 gli stati dell'Unione Europea hanno approvato il GDPR – General Data Protection Regulation.

  È stato anche riferito che tale regolamento per la protezione dei dati sarà nuovamente approvato dalla California nel 2020. Pertanto, con le recenti normative sulla privacy dei dati riviste, il futuro della scienza dei dati è molto luminoso.

• La scienza dei dati è in continua evoluzione

  Così com'è, il cambiamento è l'unica cosa costante nella vita. Pertanto, qualsiasi campo senza potenziale di sviluppo è a rischio di estinzione. Deliziosamente, la scienza dei dati si sta evolvendo e sta subendo cambiamenti progressivi che garantiscono una miriade di opportunità nel prossimo futuro. In pochissimo tempo, le specifiche del lavoro nella scienza dei dati richiederebbero specializzazioni specifiche.

  Pertanto, le persone che decidono di intraprendere una carriera nella scienza dei dati possono massimizzare le proprie opportunità attraverso queste specializzazioni specifiche. In effetti, la comunità della scienza dei dati si sta evolvendo rapidamente; il treno è in movimento e molti stanno salendo a bordo .

• Una sorprendente inclinazione nella crescita dei dati

  Sai che generi una certa quantità di dati su base giornaliera? Sì, tutti consciamente o inconsciamente lo fanno. E con il passare del tempo, la quantità di dati che generiamo ogni giorno non farà che aumentare. È stato affermato che la quantità di dati attualmente disponibili oggi si moltiplicherà sporadicamente alla velocità della luce.

  Di conseguenza, è ovvio che con l'aumento dei dati, ci sarà ugualmente una forte domanda di data scientist in modo da gestire i set di dati e le strutture esistenti . L'equilibrio e la gestione di questo equilibrio di dati dipende molto dal futuro della scienza dei dati.

• La realtà virtuale sarà amichevole

  Senza dubbio, in tutto il mondo c'è un aumento dei contributi dell'intelligenza artificiale e molte aziende dipendono da essa. Con l'introduzione di concetti moderni e avanzati come Neutral Networking e Deep Learning, i potenziali clienti dei big data prospereranno sicuramente con queste innovazioni attuali.

  

  In quasi tutte le ramificazioni della vita, l'apprendimento automatico viene attualmente introdotto e utilizzato. Inoltre, VR – Realtà Virtuale e AR – Realtà Aumentata, stanno attraversando grandi processi di sviluppo. Inoltre, c'è un'alta probabilità che le interazioni e l'interdipendenza tra uomo e macchina si stiano dirigendo verso un aumento e un progresso monumentali.

  Pertanto, nel prossimo futuro, la realtà virtuale e altri concetti correlati saranno in gran parte molto amichevoli.

• Aggiornamento Blockchain con Data Science

  Blockchain si riferisce alla principale tecnologia che si occupa di criptovalute come Bitcoin. Affinché le transazioni di dati all'interno dello scambio Blockchain siano sicure e registrate, è necessaria la scienza dei dati. Con la sicurezza dei dati, ci sarà una crescita all'interno del settore. I data scientist avranno il compito di mantenere i dati e risolvere ogni problema relativo ai dati .

Leggi anche: Cos'è la scienza dei dati? Tutto quello che devi sapere

Come prepararsi per il futuro della scienza dei dati

Avendo capito che ci sono grandi potenzialità nel futuro della scienza dei dati , probabilmente ti starai chiedendo: come può prepararsi la mia azienda? Di seguito abbiamo evidenziato quattro modi principali per massimizzare le possibilità di eccellere in un mondo altamente digitalizzato con l' ascesa della scienza dei dati:

• Un'unità di scienza dei dati

  È importante sapere che se un'azienda o un'organizzazione ha una dimensione particolare; quindi la creazione di un'unità dedicata alla scienza dei dati è la decisione migliore da prendere. Il vantaggio della creazione di un'unità di analisi è che semplifica notevolmente il riutilizzo delle competenze dei dipendenti .

  Qualsiasi settore o azienda può creare e ottimizzare l'esistenza di un'unità di scienza dei dati; dal settore bancario e finanziario, assicurativo, accademico, agenzie governative anche alle società commerciali .

• Standardizzazione

  Altrettanto necessaria è la pratica di procedure standardizzate. Il vantaggio di fare questo è che rende molto facile la digitalizzazione e probabilmente l'automazione delle procedure nel prossimo futuro. Pertanto, i dati raccolti da processi automatizzati più facili da scalare sono generalmente meno complicati e meno soggetti a errori rispetto alle procedure raccolte manualmente.

• Adozione della scienza dei dati

  Poiché il mondo sta diventando più avanzato, è necessario che le aziende adottino la pratica dell'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e di utilizzare questi risultati nel prendere decisioni aziendali. Tuttavia, il problema qui è che la maggior parte dei dipendenti vedrebbe questo passaggio come un'annullamento della loro rilevanza nell'azienda.

  Pertanto, è fondamentale che i dipendenti uniscano le loro competenze esistenti con gli algoritmi, al fine di produrre decisioni aziendali tattiche ancora più elevate. Va notato che il futuro del lavoro dipende dal successo della cooperazione tra uomini e macchine .

• Sperimenta sempre

  La sperimentazione è sempre stata importante in qualsiasi campo. Pertanto, è necessario esplorare nuovi set di dati e testare come possono essere modificati per ottimizzare i modelli esistenti. Il fatto è che esiste una catena illimitata di dati inesplorati in attesa di essere utilizzati. Il punto è che, indipendentemente dalla possibilità di fallire durante la sperimentazione, non aver mai paura di tentare nuove esplorazioni di set di dati. Alla fine, saresti felice di aver continuato a provare.

Conclusione

È giunto il momento che la totalità degli esseri umani si avventuri nei potenziali non sfruttati nella scienza dei dati. Poiché la quantità di dati aumenta costantemente, diventa inevitabile per noi adattarci e massimizzare le opportunità nel futuro della scienza dei dati.

Altre risorse utili:

Perché la tecnologia della scienza dei dati è più grande dell'analisi dei big data

I migliori strumenti di analisi dei big data da considerare per le aziende

Che cos'è l'analisi dei big data? Guida per principianti