6 важных факторов, формирующих будущее науки о данных

По сути, наука о данных включает в себя использование инструментов машинного обучения, а также применение аналитики для раскрытия ценности данных. В настоящее время в области науки о данных наблюдается волна роста в результате увеличения объема данных, передовых алгоритмов машинного обучения и лучших вычислительных ресурсов.

В связи с этими незаменимыми функциями и эффектами , которые наука о данных оказывает и будет оказывать на нашу жизнь, в этой статье будут изложены потребности в науке о данных , тенденции, ведущие к будущему науки о данных(1) , и то, как компании и отдельные лица могут адекватно подготовиться к будущему .

• Введение
• Будущее науки о данных
• Как приготовиться
• Вывод

Будущее науки о данных

Разработав концепцию науки о данных, уместно рассмотреть некоторые факторы, которые демонстрируют большой потенциал, очевидный в будущем науки о данных . Эти факторы объясняют причины, по которым современные предприятия и организации будут и уже начали смотреть в будущее, которое наука о данных приготовила для них.

• Неспособность компаний обрабатывать данные

  Каждую минуту различные предприятия и организации постоянно собирают данные о своих транзакциях. Однако проблема в том, что у большинства этих организаций есть общая проблема; который анализирует и классифицирует данные, которые были собраны и сохранены.

  Таким образом, в таких тяжелых ситуациях единственным выходом для компаний являются услуги специалиста по данным. При правильном выполнении науки о данных эти организации увеличат производительность за счет адекватной и профессиональной обработки данных.

  Действительно, будущее науки о данных принесет решение проблемы неспособности компаний эффективно обрабатывать данные.

• Пересмотренные правила конфиденциальности данных

  Реальность такова, что все больше и больше людей проявляют все большую осторожность и бдительность, когда дело доходит до обмена своими данными с предприятиями. Большой процент людей скептически относится к передаче определенной степени контроля компаниям. Это просто в результате повышения осведомленности о краже данных и ее негативных последствиях.

  Таким образом, авторитетные компании деликатно и предусмотрительно заботятся о безопасности и неприкосновенности информации своих клиентов. Чтобы подкрепить это, в мае 2018 года государствами Европейского Союза был принят GDPR — Общий регламент по защите данных.

  Также сообщалось , что такое положение о защите данных должно быть снова принято Калифорнией в 2020 году. Следовательно, с учетом недавнего пересмотра положений о конфиденциальности данных будущее науки о данных очень светлое.

• Наука о данных постоянно развивается

  Как бы то ни было, изменение — единственная постоянная вещь в жизни. Поэтому любое месторождение, не имеющее потенциала для развития, находится под угрозой исчезновения. Восхитительно, что наука о данных развивается и претерпевает прогрессивные изменения, которые гарантируют множество возможностей в ближайшем будущем. В кратчайшие сроки спецификации работы в области науки о данных потребуют определенных специализаций.

  Таким образом, люди, решившие продолжить карьеру в области науки о данных, могут максимально использовать свои возможности благодаря этим конкретным специализациям. Действительно, сообщество специалистов по данным быстро развивается; поезд движется, и многие садятся в него .

• Удивительный наклон в росте данных

  Знаете ли вы, что ежедневно генерируете определенное количество данных? Да, все сознательно или подсознательно так делают. И со временем количество данных, которые мы генерируем каждый день, будет только расти. Утверждалось, что объем данных, доступных сегодня, будет спорадически увеличиваться со скоростью молнии.

  Следовательно, очевидно, что с увеличением объема данных в равной степени будет расти спрос на специалистов по данным, чтобы управлять существующими наборами данных и структурами . Баланс и управление этим равновесием данных во многом зависит от будущего науки о данных.

• Виртуальная реальность будет дружелюбной

  Без сомнения, во всем мире наблюдается рост вклада искусственного интеллекта, и многие предприятия зависят от него. С введением модернизированных и передовых концепций, таких как нейтральная сеть и глубокое обучение, перспективы больших данных, несомненно, будут процветать благодаря этим текущим инновациям.

  

  Машинное обучение в настоящее время внедряется и используется почти во всех сферах жизни. Кроме того, VR — виртуальная реальность и AR — дополненная реальность проходят через большие процессы развития. Кроме того, существует высокая вероятность того, что взаимодействие и взаимозависимость между людьми и машинами будут стремиться к монументальному росту и прогрессу.

  Таким образом, в ближайшем будущем виртуальная реальность и другие родственные концепции будут во многом очень дружелюбны.

• Обновление блокчейна с помощью науки о данных

  Блокчейн относится к основной технологии, которая имеет дело с криптовалютами, такими как биткойн. Чтобы транзакции данных в рамках обмена блокчейнами были безопасными и записывались, необходима наука о данных. С безопасностью данных будет рост в отрасли. Специалистам по данным будет поручено поддерживать данные и решать все проблемы , связанные с данными .

Читайте также: Что такое наука о данных? Все, что Вам нужно знать

Как подготовиться к будущему науки о данных

Поняв, что в будущем у науки о данных есть большой потенциал , вы, вероятно, задаетесь вопросом: как моя компания может подготовиться? Ниже мы выделили четыре основных способа максимизировать шансы преуспеть в цифровизированном мире с развитием науки о данных:

• Отдел науки о данных

  Важно знать, что если бизнес или организация имеют определенный размер; тогда создание специального подразделения по обработке и анализу данных — лучшее решение. Преимущество создания аналитического подразделения заключается в том, что оно значительно упрощает повторное использование навыков сотрудников .

  Любая отрасль или компания может создать и оптимизировать существование отдела обработки данных; от банковского дела и финансов, страхования, академических кругов, государственных учреждений до коммерческих корпораций .

• Стандартизация

  Столь же необходима практика стандартизированных процедур. Преимущество этого заключается в том, что в ближайшем будущем это упрощает цифровизацию и, возможно, автоматизацию процедур. Таким образом, данные, собранные с помощью более простых в масштабировании автоматизированных процессов, обычно менее сложны и менее подвержены ошибкам, чем данные, собранные вручную.

• Принятие науки о данных

  Поскольку мир становится все более продвинутым, компаниям необходимо перенять практику использования алгоритмов машинного обучения и использовать эти результаты при принятии корпоративных решений. Однако проблема здесь в том, что большинство сотрудников воспримут этот шаг как аннулирование их значимости в компании.

  Поэтому крайне важно, чтобы сотрудники сочетали свои существующие навыки с алгоритмами, чтобы принимать еще более высокие тактические решения компании. Следует отметить , что будущее работы зависит от успеха сотрудничества человека и машины.

• Всегда экспериментируйте

  Эксперимент всегда был важен в любой области. Таким образом, необходимо изучить новые наборы данных и проверить, как их можно изменить для оптимизации существующих моделей. Дело в том, что существует безграничная цепочка неисследованных данных, ожидающих использования. Дело в том, что, несмотря на вероятность неудачи при экспериментировании, никогда не бойтесь пробовать новые исследования наборов данных. В конце концов, вы были бы рады, что продолжили попытки.

Вывод

Настало время всем людям рискнуть использовать неиспользованный потенциал науки о данных. Поскольку количество данных постоянно увеличивается, для нас становится неизбежным адаптироваться и максимально использовать возможности науки о данных в будущем.

Другие полезные ресурсы:

Почему технология Data Science больше, чем аналитика больших данных

Лучшие инструменты анализа больших данных для бизнеса

Что такое аналитика больших данных? Руководство для начинающих