Top 5 tendințe de știință a datelor și analiză de urmat în 2023

Odată cu introducerea noilor tehnologii, afacerile devin mai productive, crescând rentabilitatea investiției (ROI). Schimbările din industria de astăzi gravitează în jurul analizei datelor, inteligenței artificiale, datelor mari și științei datelor. În peisajul corporativ, entitățile adoptă abordări bazate pe date pentru a eficientiza operațiunile și a lua decizii informate, valorificând informațiile profunde derivate din analiza datelor.

Pandemia globală a făcut ravagii în diverse sectoare, obligând întreprinderile mici și mari să se adapteze rapid la peisajul în schimbare. În consecință, investițiile în analiza datelor și știința datelor au înregistrat o creștere bruscă, ceea ce a dus la dependența aproape universală a organizațiilor de date. Continuați să citiți acest articol, deoarece analizează cele mai recente evoluții în știința datelor și tendințele industriei în știința datelor și analitică și modul în care urmarea unui curs relevant pentru industrie vă poate ajuta să rămâneți înaintea tendinței.

Peisajul afacerilor dinamice contemporane necesită profesioniști să fie la curent cu abilitățile și tendințele din industrie. Pentru a face față cererii în creștere de perfecționare, instituțiile indiene de prim rang, cum ar fi IIT-urile, oferă cursuri academice pentru profesioniști aspiranți care doresc să urce pe scara corporativă sau să schimbe cariera.

Cursurile de știință a datelor IIT Madras ajută în mod eficient cursanții să dobândească abilitățile și expertiza solicitate în domeniu. Curriculumul se aliniază cu reperele din industrie și încorporează studii de caz practice, din lumea reală, pentru a oferi cursanților familiaritate practică cu instrumentele și tehnologiile relevante pentru domeniu. Pe lângă faptul că acoperă aspectele teoretice și practice ale științei datelor, aceste cursuri ajută și la dezvoltarea abilităților de învățare pe tot parcursul vieții, ceea ce este imperativ pentru o piață a muncii în continuă evoluție.

Acum că știți cum să rămâneți în fruntea curbei, haideți să discutăm despre primele 5 tendințe de analiză și știință a datelor de urmat în 2023:

1. IA emergentă:

Abilitățile emergente se numără printre abilitățile care au apărut brusc și imprevizibil în sistemele AI moderne. În ultimul an, am observat o fascinație tot mai mare față de capabilitățile remarcabile apărute în mașinile inteligente. Pe măsură ce aceste mașini dobândesc noi abilități, înțelegerea noastră a ceea ce se întâmplă în ele devine din ce în ce mai complexă și mai puțin transparentă. AI generativ și ChatGPT sunt în fruntea unui nou val interesant în tehnologia AI. Această tendință emergentă în domeniul inteligenței artificiale este programată să revoluționeze modul în care funcționează majoritatea companiilor, oferind o scalabilitate, versatilitate și adaptabilitate mai mari. Progresele viitoare ale AI vor permite organizațiilor să utilizeze AI în scenarii care pot părea impracticabile, făcând AI și mai răspândită și mai benefică în diferite domenii.

2. Democratizarea datelor:

Democratizarea datelor reprezintă o tendință esențială, subliniind împuternicirea continuă a întregii forțe de muncă – dincolo de doar inginerii de date și oamenii de știință – permițându-le să utilizeze eficient analiza. Această schimbare deschide o nouă eră a muncii augmentate, în care diverse instrumente, aplicații și dispozitive oferă informații valoroase la îndemâna fiecărui lucrător, sporind eficiența și eficacitatea acestora.

Exemple convingătoare de democrație a datelor în acțiune includ avocații care folosesc instrumente de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a verifica volume extinse de documente de jurisprudență sau asistenți de vânzări cu amănuntul care utilizează dispozitive portabile capabile să acceseze în timp real istoria cumpărăturilor clienților, oferind recomandări de produse pentru vânzări suplimentare și oportunități de vânzare încrucișată. Potrivit cercetării McKinsey, companiile care fac datele accesibile întregii forțe de muncă au de 40 de ori mai multe șanse să raporteze impacturi pozitive asupra veniturilor prin analize.

3. Optimizarea valorii:

Mulți lideri în domeniul datelor și analizei se confruntă cu o provocare atunci când vine vorba de a explica modul în care munca lor beneficiază direct organizația în limbajul de afaceri de zi cu zi. Pentru a maximiza cu adevărat valoarea derivată din eforturile unei companii de date, analiză și inteligență artificială (AI), este esențial să posedeți un set complet de abilități în managementul valorii. De asemenea, include comunicarea eficientă a valorii generate, analiza fluxurilor de valoare, luarea de decizii informate cu privire la unde să investească resursele și măsurarea și urmărirea continuă a rezultatelor afacerii pentru a se asigura că valoarea așteptată devine realitate.

4. Guvernarea și reglementarea datelor:

Guvernanța datelor va fi, de asemenea, o veste importantă în 2023, deoarece mai multe guverne introduc legi menite să reglementeze utilizarea datelor personale și a altor tipuri de date. În urma GDPR european, PIPEDA canadian și PIPL chinez, este posibil ca alte țări să urmeze exemplul și să introducă legislație care protejează datele cetățenilor lor. Analiștii de la Gartner au prezis că până în 2023, 65% din populația lumii va fi acoperită de reglementări similare cu GDPR.

Aceasta înseamnă că guvernanța va fi o sarcină esențială pentru companii în următoarele 12 luni, oriunde s-ar afla în lume, deoarece acestea se deplasează pentru a se asigura că procedurile lor interne de procesare și manipulare a datelor sunt documentate și înțelese în mod adecvat. Pentru multe companii, acest lucru va însemna să auditeze exact ce informații au, cum sunt colectate, unde sunt stocate și ce se face cu ele. Deși acest lucru poate părea ca o muncă suplimentară, pe termen lung, ideea este că toată lumea va beneficia, deoarece consumatorii vor fi mai dispuși să aibă încredere în organizații cu datele lor, dacă sunt siguri că vor fi bine îngrijite.

5. Cloud și Data-as-a-Service:

Aceste concepte sunt împreună, deoarece cloud-ul este platforma esențială pentru activarea tehnologiei data-as-a-service (DaaS). DaaS permite companiilor să acceseze surse de date compilate și gestionate de terți prin servicii bazate pe cloud, plătind în funcție de utilizare sau abonament. Această abordare diminuează nevoia întreprinderilor de a construi sisteme de colectare și stocare a datelor costisitoare și proprietare pentru diverse aplicații.

Pe lângă faptul că oferă acces la datele brute, furnizorii DaaS oferă și instrumente de analiză pe bază de servicii. Datele accesibile prin DaaS completează de obicei datele colectate și procesate intern ale unei companii, îmbogățind informațiile. Cloud și DaaS contribuie în mod semnificativ la democratizarea datelor, permițând companiilor să se implice cu datele fără a fi nevoie să configureze și să mențină operațiuni costisitoare, specializate în știința datelor. În 2023, piața pentru astfel de servicii este estimată să ajungă la 10,7 miliarde de dolari.

Pentru a rămâne la curent cu cele mai recente tendințe, cursul IIT Madras Data Science vă poate ajuta să fiți la curent cu cerințele pieței muncii contemporane. Piața științei datelor evoluează rapid, piața platformelor științei datelor atingând o evaluare de 96,3 miliarde USD în 2022. Se estimează că va crește la aproximativ 378,7 miliarde USD până în 2030, afișând o rată de creștere anuală compusă (CAGR) robustă de 16,43% din 2023 până 2030. Știința datelor este un domeniu dinamic care cuprinde atât aspecte teoretice, cât și practice, valorificând puterea datelor și a tehnologiei. Am discutat despre tendințele cheie ale științei datelor care se așteaptă să-i modeleze peisajul viitor.