2023년에 따라야 할 상위 5가지 데이터 과학 및 분석 동향

새로운 기술의 도입으로 기업의 생산성이 향상되고 ROI(투자 수익)가 높아집니다. 오늘날 업계의 변화는 데이터 분석, 인공 지능, 빅 데이터 및 데이터 과학을 중심으로 이루어집니다. 기업 환경 전반에 걸쳐 기업은 데이터 기반 접근 방식을 채택하여 운영을 간소화하고 정보에 입각한 결정을 내리며 데이터 분석에서 파생된 심오한 통찰력을 활용합니다.

글로벌 팬데믹은 다양한 부문에 큰 혼란을 가져왔고, 중소기업과 대기업이 변화하는 환경에 신속하게 적응하도록 강요했습니다. 결과적으로, 데이터 분석 및 데이터 과학에 대한 투자가 급격히 증가하여 조직이 거의 보편적으로 데이터에 의존하게 되었습니다. 데이터 과학의 최신 개발 상황과 데이터 과학 및 분석 분야의 업계 동향, 그리고 업계 관련 과정을 수강하는 것이 추세를 앞서가는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보려면 이 기사를 계속 읽어보세요.

현대의 역동적인 비즈니스 환경에서는 전문가가 업계의 기술과 동향을 최신 상태로 유지해야 합니다. 기술 향상에 대한 수요 증가에 대처하기 위해 IIT와 같은 인도 최고의 교육 기관에서는 기업에서 승진하거나 경력 전환을 원하는 야심 찬 전문가를 위한 학술 과정을 제공합니다.

IIT 마드라스 데이터 과학 과정은 학습자가 해당 분야에서 수요가 많은 기술과 전문 지식을 습득하도록 효율적으로 돕습니다. 커리큘럼은 업계 벤치마크에 맞춰져 있으며 실용적인 실제 사례 연구를 통합하여 학습자가 해당 분야와 관련된 도구 및 기술에 직접적으로 익숙해질 수 있도록 합니다. 데이터 과학의 이론적이고 실용적인 측면을 다루는 것 외에도 이 과정은 끊임없이 진화하는 취업 시장에 필수적인 평생 학습 기술을 구축하는 데도 도움이 됩니다.

이제 앞서가는 방법을 알았으니 2023년에 따라야 할 상위 5가지 데이터 과학 및 분석 동향에 대해 자세히 알아보겠습니다.

1. 신흥 AI:

창발 능력은 현대 AI 시스템에 갑자기 예측할 수 없게 나타나는 기술 중 하나입니다. 지난 한 해 동안 우리는 지능형 기계에서 나타나는 놀라운 기능에 점점 더 매료되는 것을 보았습니다. 이러한 기계가 새로운 기술을 습득함에 따라 기계 내에서 일어나는 일에 대한 우리의 이해는 점점 더 복잡해지고 덜 투명해집니다. 생성적 AI(Generative AI)와 ChatGPT는 AI 기술의 흥미로운 새 물결을 주도하고 있습니다. AI에서 새롭게 떠오르는 이러한 추세는 대부분의 기업이 업무를 수행하는 방식을 혁신하여 확장성, 다양성 및 적응성을 향상시킬 것입니다. 다가오는 AI 발전은 조직이 비현실적으로 보일 수 있는 시나리오에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하여 AI를 다양한 영역에 걸쳐 더욱 광범위하고 유익하게 만들 것입니다.

2. 데이터 민주화:

데이터 민주화는 데이터 엔지니어와 과학자뿐만 아니라 전체 인력이 분석을 효과적으로 활용할 수 있도록 지속적으로 권한을 부여하는 것을 강조하는 중추적인 추세입니다. 이러한 변화는 다양한 도구, 애플리케이션 및 장치가 모든 작업자에게 귀중한 통찰력을 제공하여 효율성과 효율성을 향상시키는 증강 작업의 새로운 시대를 열고 있습니다.

데이터 민주주의가 실행되는 설득력 있는 사례에는 자연어 처리(NLP) 도구를 사용하여 방대한 양의 판례 법률 문서를 조사하는 변호사나 고객 구매 내역에 실시간으로 액세스할 수 있는 휴대용 장치를 활용하고 상향 판매를 위한 제품 추천을 제공하는 소매 판매 보조원이 포함됩니다. 교차 판매 기회. McKinsey의 연구에 따르면, 전체 직원이 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 기업은 분석을 통해 수익에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 40배 더 높습니다.

3. 가치 최적화:

데이터 및 분석 분야의 많은 리더들은 일상적인 비즈니스 언어로 자신의 업무가 조직에 직접적으로 어떻게 도움이 되는지 설명하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기업의 데이터, 분석, 인공 지능(AI) 노력에서 파생된 가치를 진정으로 극대화하려면 가치 관리에 있어 다재다능한 기술을 보유하는 것이 중요합니다. 또한 생성된 가치를 효과적으로 전달하고, 가치 흐름을 분석하고, 자원을 어디에 투자할지에 대한 정보에 입각한 결정을 내리고, 비즈니스 결과를 지속적으로 측정 및 추적하여 기대 가치가 현실화되도록 하는 것도 포함됩니다.

4. 데이터 거버넌스 및 규제:

더 많은 정부가 개인 및 기타 유형의 데이터 사용을 규제하기 위해 고안된 법률을 도입함에 따라 데이터 거버넌스도 2023년에 큰 뉴스가 될 것입니다. 유럽 ​​GDPR, 캐나다 PIPEDA, 중국 PIPL 등의 뒤를 이어 다른 국가에서도 이에 따라 시민 데이터를 보호하는 법안을 도입할 가능성이 높습니다. Gartner의 분석가들은 2023년까지 전 세계 인구의 65%가 GDPR과 유사한 규정의 적용을 받게 될 것이라고 예측했습니다.

이는 기업이 내부 데이터 처리 및 처리 절차를 적절하게 문서화하고 이해하도록 하기 위해 앞으로 12개월 동안 전 세계 어디에서나 거버넌스가 필수적인 작업이 될 것임을 의미합니다. 많은 기업에서 이는 보유하고 있는 정보가 무엇인지, 해당 정보가 어떻게 수집되는지, 어디에 저장되어 있는지, 그 정보로 무엇을 하는지 정확하게 감사하는 것을 의미합니다. 이것이 추가 작업처럼 들릴 수도 있지만, 장기적으로는 소비자가 자신의 데이터가 잘 관리될 것이라고 확신할 경우 조직에 데이터를 더 신뢰하게 되므로 모든 사람이 이익을 얻을 수 있다는 생각입니다.

5. 클라우드 및 서비스로서의 데이터:

클라우드는 DaaS(Data-as-a-Service) 기술을 구현하는 데 필수적인 플랫폼이기 때문에 이러한 개념이 함께 사용됩니다. DaaS를 통해 기업은 클라우드 기반 서비스를 통해 제3자가 편집하고 관리하는 데이터 소스를 활용하고 사용량 또는 구독에 따라 비용을 지불할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 기업이 다양한 애플리케이션을 위해 값비싼 독점 데이터 수집 및 저장 시스템을 구축해야 할 필요성을 줄여줍니다.

원시 데이터에 대한 액세스를 제공하는 것 외에도 DaaS 제공업체는 서비스 기반으로 분석 도구도 제공합니다. DaaS를 통해 액세스할 수 있는 데이터는 일반적으로 회사가 내부적으로 수집하고 처리한 데이터를 보완하여 통찰력을 강화합니다. 클라우드와 DaaS는 데이터의 민주화에 크게 기여하여 기업이 값비싼 전문 데이터 과학 운영을 설정하고 유지 관리할 필요 없이 데이터에 참여할 수 있도록 해줍니다. 2023년에는 이러한 서비스 시장이 107억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

최신 동향을 파악하기 위해 IIT Madras 데이터 과학 과정은 현대 취업 시장의 요구에 부응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 과학 시장은 빠르게 진화하고 있으며, 데이터 과학 플랫폼 시장은 2022년에 963억 달러의 가치를 기록했습니다. 2030년까지 약 3,787억 달러로 급증하여 2023년부터 2023년까지 16.43%의 견고한 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 예상됩니다. 2030. 데이터 과학은 데이터와 기술의 힘을 활용하여 이론적 측면과 실무적 측면을 모두 포괄하는 역동적인 분야입니다. 우리는 미래 환경을 형성할 것으로 예상되는 주요 데이터 과학 동향에 대해 논의했습니다.