5 najważniejszych trendów w nauce i analityce danych, które warto śledzić w 2023 r

Wraz z wprowadzeniem nowych technologii przedsiębiorstwa stają się coraz bardziej produktywne, zwiększając zwrot z inwestycji (ROI). Dzisiejsze zmiany w branży koncentrują się wokół analizy danych, sztucznej inteligencji, dużych zbiorów danych i nauki o danych. W całym krajobrazie korporacyjnym podmioty stosują podejście oparte na danych, aby usprawnić operacje i podejmować świadome decyzje, wykorzystując dogłębną wiedzę wynikającą z analizy danych.

Globalna pandemia spowodowała spustoszenie w różnych sektorach, zmuszając małe i duże przedsiębiorstwa do szybkiego dostosowania się do zmieniającego się krajobrazu. W rezultacie gwałtownie wzrosły inwestycje w analitykę i naukę danych, co doprowadziło do niemal powszechnego polegania organizacji na danych. Czytaj dalej ten artykuł, ponieważ omawia on najnowsze osiągnięcia w dziedzinie analityki danych oraz trendy branżowe w zakresie analizy danych i analityki, a także pokazuje, w jaki sposób udział w kursie odpowiednim dla branży może pomóc Ci wyprzedzić ten trend.

Współczesny dynamiczny krajobraz biznesowy wymaga, aby profesjonaliści byli na bieżąco z umiejętnościami i trendami w branży. Aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na podnoszenie kwalifikacji, czołowe instytucje indyjskie, takie jak IIT, oferują kursy akademickie dla aspirujących specjalistów, którzy chcą wspiąć się po drabinie korporacyjnej lub zmienić karierę.

Kursy nauki o danych IIT Madras skutecznie pomagają uczniom zdobyć pożądane umiejętności i wiedzę specjalistyczną w tej dziedzinie. Program nauczania jest zgodny z wzorcami branżowymi i obejmuje praktyczne studia przypadków ze świata rzeczywistego, aby zapewnić uczniom praktyczną znajomość narzędzi i technologii odpowiednich dla danej dziedziny. Oprócz omówienia teoretycznych i praktycznych aspektów analityki danych, kursy te pomagają także w rozwijaniu umiejętności uczenia się przez całe życie, co jest niezbędne na stale rozwijającym się rynku pracy.

Teraz, gdy już wiesz, jak wyprzedzić konkurencję, przejdźmy do omówienia 5 najważniejszych trendów w dziedzinie nauki i analityki danych, które będą obowiązywać w 2023 r.:

1. Wschodząca sztuczna inteligencja:

Zdolności wschodzące należą do umiejętności, które nagle i nieprzewidywalnie pojawiły się we współczesnych systemach sztucznej inteligencji. W ciągu ostatniego roku zaobserwowaliśmy rosnącą fascynację niezwykłymi możliwościami pojawiającymi się w inteligentnych maszynach. W miarę jak maszyny te zdobywają nowe umiejętności, nasze zrozumienie tego, co się w nich dzieje, staje się coraz bardziej złożone i mniej przejrzyste. Generative AI i ChatGPT stoją na czele nowej, ekscytującej fali technologii AI. Ten wyłaniający się trend w sztucznej inteligencji zrewolucjonizuje sposób pracy większości firm, oferując większą skalowalność, wszechstronność i możliwości adaptacji. Nadchodzące udoskonalenia sztucznej inteligencji umożliwią organizacjom wykorzystywanie sztucznej inteligencji w scenariuszach, które mogą wydawać się niepraktyczne, dzięki czemu sztuczna inteligencja będzie jeszcze bardziej rozpowszechniona i korzystna w różnych dziedzinach.

2. Demokratyzacja danych:

Demokratyzacja danych to kluczowy trend kładący nacisk na ciągłe wzmacnianie pozycji całych pracowników – nie tylko inżynierów danych i naukowców – umożliwiając im skuteczne wykorzystanie analityki. Ta zmiana rozpoczyna nową erę pracy rozszerzonej, w której różne narzędzia, aplikacje i urządzenia dostarczają każdemu pracownikowi cennych informacji na wyciągnięcie ręki, zwiększając ich wydajność i skuteczność.

Do przekonujących przykładów demokracji danych w działaniu zaliczają się prawnicy stosujący narzędzia do przetwarzania języka naturalnego (NLP) do przeglądania obszernych tomów dokumentów z zakresu orzecznictwa lub asystenci sprzedaży detalicznej korzystający z urządzeń przenośnych umożliwiających dostęp w czasie rzeczywistym do historii zakupów klientów, oferujących rekomendacje produktów w zakresie sprzedaży dodatkowej i możliwości sprzedaży krzyżowej. Według badań McKinsey firmy, które udostępniają dane wszystkim swoim pracownikom, 40 razy częściej zgłaszają pozytywny wpływ na przychody za pomocą analiz.

3. Optymalizacja wartości:

Wielu liderów zajmujących się danymi i analityką stoi przed wyzwaniem, jeśli chodzi o wyjaśnienie w codziennym języku biznesowym, w jaki sposób ich praca przynosi bezpośrednie korzyści organizacji. Aby naprawdę zmaksymalizować wartość wynikającą z wysiłków firmy w zakresie danych, analiz i sztucznej inteligencji (AI), kluczowe znaczenie ma posiadanie wszechstronnych umiejętności zarządzania wartością. Obejmuje to także skuteczne komunikowanie wygenerowanej wartości, analizowanie strumieni wartości, podejmowanie świadomych decyzji o tym, gdzie inwestować zasoby oraz ciągłe mierzenie i śledzenie wyników biznesowych, aby mieć pewność, że oczekiwana wartość stanie się rzeczywistością.

4. Zarządzanie danymi i regulacje:

Zarządzanie danymi będzie również ważną wiadomością w 2023 r., ponieważ coraz więcej rządów wprowadza przepisy mające na celu regulację wykorzystania danych osobowych i innych rodzajów danych. W ślad za europejskim RODO, kanadyjską PIPEDA i chińską PIPL inne kraje prawdopodobnie pójdą ich śladem i wprowadzą przepisy chroniące dane swoich obywateli. Analitycy Gartnera prognozują, że do 2023 roku 65% światowej populacji będzie objętych regulacjami na wzór RODO.

Oznacza to, że zarządzanie będzie zasadniczym zadaniem dla przedsiębiorstw w ciągu najbliższych 12 miesięcy, niezależnie od tego, gdzie się znajdują, ponieważ będą one starały się zapewnić odpowiednie udokumentowanie i zrozumienie swoich wewnętrznych procedur przetwarzania i postępowania z danymi. Dla wielu firm będzie to oznaczać dokładną kontrolę tego, jakie informacje posiadają, w jaki sposób są gromadzone, gdzie są przechowywane i co się z nimi dzieje. Choć może to brzmieć jak dodatkowa praca, w dłuższej perspektywie pomysł jest taki, że wszyscy na tym skorzystają, ponieważ konsumenci będą chętniej powierzać organizacjom swoje dane, jeśli będą mieli pewność, że będą pod dobrą opieką.

5. Chmura i dane jako usługa:

Koncepcje te są ze sobą powiązane, ponieważ chmura jest podstawową platformą umożliwiającą korzystanie z technologii danych jako usługi (DaaS). DaaS umożliwia firmom korzystanie ze źródeł danych skompilowanych i zarządzanych przez strony trzecie za pośrednictwem usług w chmurze, płacąc w oparciu o wykorzystanie lub subskrypcję. Takie podejście zmniejsza potrzebę budowania kosztownych, zastrzeżonych systemów gromadzenia i przechowywania danych do różnych zastosowań.

Oprócz zapewniania dostępu do surowych danych dostawcy DaaS oferują również narzędzia analityczne w ramach usług. Dane dostępne za pośrednictwem DaaS zazwyczaj uzupełniają dane gromadzone i przetwarzane wewnętrznie firmy, wzbogacając wiedzę. Chmura i DaaS znacząco przyczyniają się do demokratyzacji danych, umożliwiając przedsiębiorstwom korzystanie z danych bez konieczności konfigurowania i utrzymywania kosztownych, specjalistycznych operacji związanych z analityką danych. Prognozuje się, że w 2023 roku rynek takich usług osiągnie wartość 10,7 miliarda dolarów.

Aby być na bieżąco z najnowszymi trendami, kurs IIT Madras Data Science może pomóc Ci być na bieżąco z wymaganiami współczesnego rynku pracy. Rynek analityki danych szybko się rozwija, a wycena rynku platform do nauki danych w 2022 r. osiągnie 96,3 miliarda dolarów. Przewiduje się, że do 2030 roku wartość rynku wzrośnie do około 378,7 miliarda dolarów, co oznacza solidną złożoną roczną stopę wzrostu (CAGR) na poziomie 16,43% od 2023 r. do 2023 r. 2030. Nauka o danych to dynamiczna dziedzina, która obejmuje zarówno aspekty teoretyczne, jak i praktyczne, wykorzystując moc danych i technologii. Omówiliśmy kluczowe trendy w dziedzinie analityki danych, które według przewidywań będą kształtować jej przyszły krajobraz.