2023 年に注目されるデータ サイエンスと分析のトレンド トップ 5

新しいテクノロジーの導入により、ビジネスの生産性が向上し、投資収益率 (ROI) が向上しています。 今日の業界の変化は、データ分析、人工知能、ビッグデータ、データ サイエンスを中心に展開しています。 企業全体で、企業はデータ分析から得られる深い洞察を活用して、業務を合理化し、情報に基づいた意思決定を行うためにデータ駆動型のアプローチを採用しています。

世界的なパンデミックはさまざまなセクターに大混乱をもたらし、中小企業も大企業も状況の変化に迅速に適応する必要に迫られました。 その結果、データ分析とデータ サイエンスへの投資が急激に増加し、組織がほぼ普遍的にデータに依存するようになりました。 この記事では、データ サイエンスの最新の展開と、データ サイエンスと分析の業界トレンドについて詳しく説明し、業界関連のコースを受講することがトレンドの先を行くのにどのように役立つかについて詳しく説明していますので、読み続けてください。

現代のダイナミックなビジネス環境では、専門家が業界のスキルとトレンドを常に最新の状態に保つことが求められます。 スキルアップへの需要の高まりに対応するため、IIT などのインドの主要教育機関は、出世の階段を上ったり、キャリアを変えたりしたいと考えている意欲的な専門家向けに学術コースを提供しています。

IIT マドラスのデータ サイエンス コースは、学習者がこの分野で需要の高いスキルと専門知識を効率的に習得できるように支援します。 カリキュラムは業界のベンチマークに沿っており、実践的な実際のケーススタディが組み込まれており、学習者がこの分野に関連するツールやテクノロジーに実際に慣れることができます。 これらのコースは、データ サイエンスの理論的および実践的な側面をカバーするだけでなく、絶えず進化する雇用市場にとって不可欠な生涯学習スキルの構築にも役立ちます。

時代の先を行く方法がわかったところで、2023 年に従うべきデータ サイエンスと分析のトレンドのトップ 5 について詳しく説明しましょう。

1. 創発的な AI:

創発的能力は、現代の AI システムで突然、予期せぬ形で現れるスキルの 1 つです。 過去 1 年間、私たちはインテリジェント マシンに出現した驚くべき機能に対する関心が高まっているのを目にしてきました。 これらの機械が新しいスキルを獲得するにつれて、機械の中で何が起こっているかを私たちが把握することはますます複雑になり、透明性が低くなります。 Generative AI と ChatGPT は、AI テクノロジーにおけるエキサイティングな新しい波の最前線にあります。 AI におけるこの新たなトレンドは、ほとんどの企業の働き方に革命をもたらし、より優れたスケーラビリティ、多用途性、適応性を提供することになります。 今後の AI の進歩により、組織は非現実的と思われるシナリオでも AI を活用できるようになり、さまざまなドメインにわたって AI がさらに普及し、有益なものになるでしょう。

2. データの民主化:

データの民主化は極めて重要なトレンドであり、データ エンジニアや科学者だけでなく、従業員全体が分析を効果的に活用できるようにする継続的な権限付与を強調しています。 この変化は、さまざまなツール、アプリケーション、デバイスがすべての従業員の指先に貴重な洞察を提供し、従業員の効率と有効性を高める拡張作業の新時代の到来をもたらします。

データ民主主義が実践されている魅力的な例としては、自然言語処理 (NLP) ツールを使用して膨大な判例文書を精査する弁護士や、顧客の購入履歴にリアルタイムでアクセスできるハンドヘルド デバイスを使用してアップセルや販売のための製品推奨を提供する小売販売アシスタントが含まれます。クロスセルの機会。 マッキンゼーの調査によると、全従業員がデータにアクセスできるようにしている企業は、分析を通じて収益にプラスの効果があったと報告する可能性が 40 倍高くなります。

3. 価値の最適化:

データと分析のリーダーの多くは、自分の仕事が組織にどのように直接利益をもたらすかを日常のビジネス言語で説明する際に課題に直面しています。 企業のデータ、分析、人工知能 (AI) の取り組みから得られる価値を真に最大化するには、価値管理における総合的なスキルセットを所有することが重要です。 また、生成された価値を効果的に伝達すること、価値の流れを分析すること、リソースをどこに投資するかについて情報に基づいた意思決定を行うこと、期待される価値が確実に現実になるようにビジネスの成果を継続的に測定および追跡することも含まれます。

4. データガバナンスと規制:

個人データやその他の種類のデータの使用を規制する法律を導入する政府が増えるため、2023 年にはデータ ガバナンスも大きなニュースになるでしょう。 欧州の GDPR、カナダの PIPEDA、中国の PIPL などに続き、他の国々も追随して国民のデータを保護する法律を導入する可能性があります。 Gartner のアナリストは、2023 年までに世界人口の 65% が GDPR と同様の規制の対象となると予測しています。

これは、世界中のどこにいても、今後 12 か月間、企業にとってガバナンスが不可欠な課題となることを意味します。企業は、内部データの処理手順と取り扱い手順が適切に文書化され、理解されるよう努めています。 多くの企業にとって、これは、どのような情報を保有しているか、どのように収集され、どこに保管され、どのように処理されているかを正確に監査することを意味します。 これは余分な作業のように聞こえるかもしれませんが、長期的には、データがきちんと管理されると確信できる場合、消費者はデータを扱う組織をより信頼するようになるため、誰もが利益を得られるという考えです。

5. クラウドとサービスとしてのデータ:

クラウドはサービスとしてのデータ (DaaS) テクノロジーを実現するために不可欠なプラットフォームであるため、これらの概念は統合されています。 DaaS を使用すると、企業は、使用量またはサブスクリプションに基づいて支払いを行うクラウドベースのサービスを通じて、サードパーティによって編集および管理されるデータ ソースを利用できます。 このアプローチにより、企業はさまざまなアプリケーション向けに高価な独自のデータ収集およびストレージ システムを構築する必要性が軽減されます。

DaaS プロバイダーは、生データへのアクセスを提供するだけでなく、サービスベースの分析ツールも提供します。 DaaS 経由でアクセスできるデータは通常、企業が内部で収集および処理したデータを補完し、洞察を強化します。 クラウドと DaaS はデータの民主化に大きく貢献し、企業が高価な専門的なデータ サイエンス オペレーションをセットアップおよび維持することなくデータに取り組むことができるようになります。 2023 年には、こうしたサービスの市場は 107 億ドルに達すると予測されています。

最新のトレンドを常に把握するには、IIT マドラス データ サイエンス コースを受講することで、現代の雇用市場の需要に常に対応できます。 データ サイエンス市場は急速に進化しており、データ サイエンス プラットフォーム市場は 2022 年に評価額 963 億ドルに達します。2030 年までに約 3,787 億ドルに急増すると予測されており、2023 年から 2023 年までに 16.43% という堅調な年間平均成長率 (CAGR) を示しています。 2030 年。データ サイエンスは、データとテクノロジーの力を活用する、理論的側面と実践的側面の両方を含むダイナミックな分野です。 私たちは、データ サイエンスの将来の展望を形作ると予想される主要なデータ サイエンスのトレンドについて説明しました。