As 5 principais tendências de ciência de dados e análise a serem seguidas em 2023

Com a introdução de novas tecnologias, as empresas estão se tornando mais produtivas, aumentando o retorno sobre o investimento (ROI). As mudanças atuais na indústria giram em torno da análise de dados, inteligência artificial, big data e ciência de dados. Em todo o cenário corporativo, as entidades adotam abordagens baseadas em dados para agilizar as operações e tomar decisões informadas, aproveitando os insights profundos derivados da análise de dados.

A pandemia global causou estragos em vários sectores, obrigando pequenas e grandes empresas a adaptarem-se rapidamente ao cenário em mudança. Consequentemente, os investimentos em análise de dados e ciência de dados testemunharam um aumento acentuado, levando à dependência quase universal das organizações em relação aos dados. Continue lendo este artigo enquanto ele se aprofunda nos mais recentes desenvolvimentos em ciência de dados e nas tendências do setor em ciência e análise de dados e como seguir um curso relevante para o setor pode ajudá-lo a ficar à frente da tendência.

O cenário empresarial dinâmico e contemporâneo exige que os profissionais se mantenham atualizados com as habilidades e tendências do setor. Para fazer face à crescente procura de melhoria de competências, as principais instituições indianas, como os IIT, oferecem cursos académicos para aspirantes a profissionais que procuram subir na hierarquia empresarial ou mudar de carreira.

Os cursos de ciência de dados do IIT Madras ajudam os alunos a adquirir com eficiência as habilidades e conhecimentos exigidos na área. O currículo se alinha com os benchmarks do setor e incorpora estudos de caso práticos do mundo real para fornecer aos alunos familiaridade prática com ferramentas e tecnologias pertinentes à área. Além de abordar os aspectos teóricos e práticos da ciência de dados, esses cursos também ajudam a desenvolver competências de aprendizagem ao longo da vida, o que é fundamental para um mercado de trabalho em constante evolução.

Agora que você sabe como se manter à frente da curva, vamos nos aprofundar na discussão das 5 principais tendências de ciência de dados e análise a serem seguidas em 2023:

1. IA emergente:

As habilidades emergentes estão entre as habilidades que apareceram repentina e imprevisivelmente nos sistemas modernos de IA. Durante o ano passado, vimos um fascínio crescente pelas capacidades notáveis ​​emergentes em máquinas inteligentes. À medida que estas máquinas adquirem novas competências, a nossa compreensão do que acontece dentro delas torna-se cada vez mais complexa e menos transparente. A IA generativa e o ChatGPT estão na vanguarda de uma nova onda emocionante na tecnologia de IA. Esta tendência emergente em IA deverá revolucionar a forma como a maioria das empresas trabalha, oferecendo maior escalabilidade, versatilidade e adaptabilidade. Os próximos avanços da IA ​​capacitarão as organizações a utilizar a IA em cenários que podem parecer impraticáveis, tornando a IA ainda mais difundida e benéfica em vários domínios.

2. Democratização dos Dados:

A democratização dos dados representa uma tendência fundamental, enfatizando a capacitação contínua de toda a força de trabalho – além dos engenheiros e cientistas de dados – permitindo-lhes aproveitar a análise de forma eficaz. Esta mudança está a inaugurar uma nova era de trabalho aumentado, onde diversas ferramentas, aplicações e dispositivos fornecem informações valiosas ao alcance de cada trabalhador, melhorando a sua eficiência e eficácia.

Exemplos convincentes de democracia de dados em ação incluem advogados que empregam ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL) para examinar grandes volumes de documentos de jurisprudência ou assistentes de vendas no varejo que utilizam dispositivos portáteis capazes de acessar em tempo real os históricos de compras dos clientes, oferecendo recomendações de produtos para upsell e oportunidades de venda cruzada. De acordo com uma pesquisa da McKinsey, as empresas que disponibilizam dados para toda a sua força de trabalho têm 40 vezes mais probabilidade de reportar impactos positivos nas receitas através de análises.

3. Otimização de valor:

Muitos líderes em dados e análises enfrentam um desafio quando se trata de explicar como o seu trabalho beneficia diretamente a organização na linguagem empresarial do dia a dia. Para realmente maximizar o valor derivado dos esforços de dados, análises e inteligência artificial (IA) de uma empresa, é crucial possuir um conjunto completo de habilidades em gestão de valor. Também inclui comunicar eficazmente o valor gerado, analisar os fluxos de valor, tomar decisões informadas sobre onde investir recursos e medir e acompanhar continuamente os resultados do negócio para garantir que o valor esperado se torne realidade.

4. Governança e Regulamentação de Dados:

A governação de dados também será uma grande notícia em 2023, à medida que mais governos introduzem leis destinadas a regular a utilização de dados pessoais e de outros tipos. Na sequência de empresas como o GDPR europeu, o PIPEDA canadiano e o PIPL chinês, outros países provavelmente seguirão o exemplo e introduzirão legislação que proteja os dados dos seus cidadãos. Os analistas do Gartner previram que até 2023, 65% da população mundial estará coberta por regulamentações semelhantes ao GDPR.

Isto significa que a governação será uma tarefa essencial para as empresas nos próximos 12 meses, onde quer que estejam no mundo, à medida que se deslocam para garantir que os seus procedimentos internos de processamento e tratamento de dados são adequadamente documentados e compreendidos. Para muitas empresas, isto significará auditar precisamente quais informações possuem, como são coletadas, onde são armazenadas e o que é feito com elas. Embora isso possa parecer um trabalho extra, no longo prazo, a ideia é que todos se beneficiarão, pois os consumidores estarão mais dispostos a confiar seus dados às organizações se tiverem certeza de que serão bem cuidados.

5. Nuvem e dados como serviço:

Esses conceitos estão juntos porque a nuvem é a plataforma essencial para viabilizar a tecnologia de dados como serviço (DaaS). O DaaS permite que as empresas acessem fontes de dados compiladas e gerenciadas por terceiros por meio de serviços baseados em nuvem, pagando com base no uso ou na assinatura. Essa abordagem diminui a necessidade das empresas de construir sistemas proprietários e dispendiosos de coleta e armazenamento de dados para diversas aplicações.

Além de fornecer acesso a dados brutos, os provedores de DaaS também oferecem ferramentas analíticas com base em serviços. Os dados acessíveis via DaaS normalmente complementam os dados coletados e processados ​​internamente de uma empresa, enriquecendo os insights. A nuvem e o DaaS contribuem significativamente para a democratização dos dados, permitindo que as empresas interajam com os dados sem a necessidade de configurar e manter operações caras e especializadas de ciência de dados. Em 2023, o mercado para esses serviços deverá atingir 10,7 mil milhões de dólares.

Para ficar por dentro das últimas tendências, o curso IIT Madras Data Science pode ajudá-lo a se manter atualizado com as demandas do mercado de trabalho contemporâneo. O mercado de ciência de dados está evoluindo rapidamente, com o mercado de plataformas de ciência de dados atingindo uma avaliação de US$ 96,3 bilhões em 2022. Prevê-se que suba para aproximadamente US$ 378,7 bilhões até 2030, exibindo uma robusta taxa composta de crescimento anual (CAGR) de 16,43% de 2023 a 2030. A ciência de dados é um campo dinâmico que abrange aspectos teóricos e práticos, aproveitando o poder dos dados e da tecnologia. Discutimos as principais tendências da ciência de dados que deverão moldar seu cenário futuro.