I 5 principali trend di data science e analisi da seguire nel 2023

Con l’introduzione delle nuove tecnologie, le aziende stanno diventando più produttive, aumentando il ritorno sull’investimento (ROI). I cambiamenti odierni del settore ruotano attorno all'analisi dei dati, all'intelligenza artificiale, ai big data e alla scienza dei dati. In tutto il panorama aziendale, le entità adottano approcci basati sui dati per semplificare le operazioni e prendere decisioni informate, sfruttando le profonde intuizioni derivate dall’analisi dei dati.

La pandemia globale ha provocato il caos in vari settori, costringendo le piccole e grandi imprese ad adattarsi rapidamente al panorama in evoluzione. Di conseguenza, gli investimenti nell’analisi e nella scienza dei dati hanno registrato un forte aumento, portando le organizzazioni a fare affidamento quasi universale sui dati. Continua a leggere questo articolo che approfondisce gli ultimi sviluppi nella scienza dei dati e le tendenze del settore in scienza e analisi dei dati e come seguire un corso pertinente al settore può aiutarti a stare al passo con le tendenze.

Il panorama aziendale dinamico contemporaneo richiede che i professionisti rimangano aggiornati con le competenze e le tendenze del settore. Per far fronte alla crescente domanda di miglioramento delle competenze, le principali istituzioni indiane, come gli IIT, offrono corsi accademici per aspiranti professionisti che desiderano salire sulla scala aziendale o cambiare carriera.

I corsi di scienza dei dati di IIT Madras aiutano in modo efficiente gli studenti ad acquisire le competenze e le competenze richieste nel settore. Il curriculum è in linea con i benchmark del settore e incorpora casi di studio pratici e reali per fornire agli studenti una familiarità pratica con gli strumenti e le tecnologie pertinenti al settore. Oltre a coprire gli aspetti teorici e pratici della scienza dei dati, questi corsi aiutano anche a sviluppare capacità di apprendimento permanente, che è fondamentale per un mercato del lavoro in continua evoluzione.

Ora che sai come stare al passo con i tempi, approfondiamo la discussione sulle 5 principali tendenze di data science e analisi da seguire nel 2023:

1. IA emergente:

Le abilità emergenti sono tra le abilità che sono apparse improvvisamente e imprevedibilmente nei moderni sistemi di intelligenza artificiale. Nell’ultimo anno abbiamo assistito ad un crescente interesse per le straordinarie capacità emergenti nelle macchine intelligenti. Man mano che queste macchine acquisiscono nuove competenze, la nostra comprensione di ciò che accade al loro interno diventa sempre più complessa e meno trasparente. L'intelligenza artificiale generativa e ChatGPT sono in prima linea in una nuova entusiasmante ondata di tecnologia AI. Questa tendenza emergente nell’intelligenza artificiale è destinata a rivoluzionare il modo in cui lavora la maggior parte delle aziende, offrendo maggiore scalabilità, versatilità e adattabilità. I prossimi progressi dell’intelligenza artificiale consentiranno alle organizzazioni di utilizzare l’intelligenza artificiale in scenari che potrebbero sembrare poco pratici, rendendo l’intelligenza artificiale ancora più diffusa e vantaggiosa in vari settori.

2. Democratizzazione dei dati:

La democratizzazione dei dati rappresenta una tendenza cruciale, che sottolinea il continuo empowerment di tutta la forza lavoro, oltre ai soli ingegneri e scienziati dei dati, consentendo loro di sfruttare l’analisi in modo efficace. Questo cambiamento sta inaugurando una nuova era di lavoro aumentato, in cui vari strumenti, applicazioni e dispositivi forniscono informazioni preziose a portata di mano di ogni lavoratore, migliorandone l’efficienza e l’efficacia.

Esempi convincenti di democrazia dei dati in azione includono avvocati che utilizzano strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per vagliare estesi volumi di documenti giurisprudenziali o assistenti alle vendite al dettaglio che utilizzano dispositivi portatili in grado di accedere in tempo reale alla cronologia degli acquisti dei clienti, offrendo consigli sui prodotti per l'upselling e opportunità di cross-selling. Secondo una ricerca di McKinsey, le aziende che rendono i dati accessibili a tutta la loro forza lavoro hanno 40 volte più probabilità di riportare impatti positivi sui ricavi attraverso l’analisi.

3. Ottimizzazione del valore:

Molti leader nel campo dei dati e dell’analisi si trovano ad affrontare una sfida quando si tratta di spiegare in che modo il loro lavoro avvantaggia direttamente l’organizzazione nel linguaggio aziendale quotidiano. Per massimizzare veramente il valore derivante dagli sforzi di un'azienda in termini di dati, analisi e intelligenza artificiale (AI), è fondamentale possedere competenze complete nella gestione del valore. Comprende anche comunicare in modo efficace il valore generato, analizzare i flussi di valore, prendere decisioni informate su dove investire le risorse e misurare e monitorare continuamente i risultati aziendali per garantire che il valore atteso diventi realtà.

4. Governance e regolamentazione dei dati:

Anche la governance dei dati sarà una grande novità nel 2023 poiché sempre più governi introdurranno leggi progettate per regolamentare l’uso dei dati personali e di altri tipi di dati. Sulla scia del GDPR europeo, del PIPEDA canadese e del PIPL cinese, altri paesi probabilmente seguiranno l’esempio e introdurranno leggi a protezione dei dati dei propri cittadini. Gli analisti di Gartner hanno previsto che entro il 2023, il 65% della popolazione mondiale sarà coperta da normative simili al GDPR.

Ciò significa che la governance sarà un compito essenziale per le aziende nei prossimi 12 mesi, ovunque si trovino nel mondo, mentre si muovono per garantire che le procedure interne di elaborazione e gestione dei dati siano adeguatamente documentate e comprese. Per molte aziende, ciò significherà verificare esattamente quali informazioni hanno, come vengono raccolte, dove vengono archiviate e cosa viene fatto con esse. Anche se questo può sembrare un lavoro extra, a lungo termine l’idea è che tutti ne trarranno vantaggio poiché i consumatori saranno più disposti a fidarsi delle organizzazioni con i propri dati se sono sicuri che saranno ben custoditi.

5. Cloud e dati come servizio:

Questi concetti sono uniti perché il cloud è la piattaforma essenziale per abilitare la tecnologia data-as-a-service (DaaS). DaaS consente alle aziende di attingere a fonti di dati compilate e gestite da terze parti attraverso servizi basati su cloud, pagando in base all'utilizzo o all'abbonamento. Questo approccio riduce la necessità delle aziende di costruire sistemi proprietari e costosi di raccolta e archiviazione dei dati per varie applicazioni.

Oltre a fornire l’accesso ai dati grezzi, i fornitori DaaS offrono anche strumenti di analisi come servizio. I dati accessibili tramite DaaS in genere integrano i dati raccolti ed elaborati internamente da un'azienda, arricchendo gli insight. Cloud e DaaS contribuiscono in modo significativo alla democratizzazione dei dati, consentendo alle aziende di interagire con i dati senza la necessità di impostare e mantenere operazioni di data science costose e specializzate. Nel 2023, si prevede che il mercato di tali servizi raggiungerà i 10,7 miliardi di dollari.

Per rimanere al passo con le ultime tendenze, il corso IIT Madras Data Science può aiutarti a rimanere aggiornato con le richieste del mercato del lavoro contemporaneo. Il mercato della scienza dei dati si sta evolvendo rapidamente, con il mercato delle piattaforme di scienza dei dati che raggiungerà una valutazione di 96,3 miliardi di dollari nel 2022. Si prevede che salirà a circa 378,7 miliardi di dollari entro il 2030, mostrando un robusto tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 16,43% dal 2023 al 2022. 2030. La scienza dei dati è un campo dinamico che comprende aspetti sia teorici che pratici, sfruttando la potenza dei dati e della tecnologia. Abbiamo discusso le principali tendenze della scienza dei dati che dovrebbero modellare il suo panorama futuro.