5 главных тенденций в области науки о данных и аналитике, которым нужно следовать в 2023 году

С внедрением новых технологий предприятия становятся более продуктивными, увеличивая рентабельность инвестиций (ROI). Сегодняшние изменения в отрасли вращаются вокруг анализа данных, искусственного интеллекта, больших данных и науки о данных. В корпоративной среде организации используют подходы, основанные на данных, для оптимизации операций и принятия обоснованных решений, используя глубокие знания, полученные в результате анализа данных.

Глобальная пандемия нанесла ущерб различным секторам экономики, вынудив малые и крупные предприятия быстро адаптироваться к меняющейся ситуации. Следовательно, инвестиции в аналитику данных и науку о данных резко возросли, что привело к почти повсеместной зависимости организаций от данных. Продолжайте читать эту статью, поскольку она посвящена последним разработкам в области науки о данных и отраслевым тенденциям в области науки о данных и аналитике, а также тому, как прохождение отраслевого курса может помочь вам опережать эту тенденцию.

Современный динамичный бизнес-ландшафт требует от профессионалов быть в курсе навыков и тенденций в отрасли. Чтобы удовлетворить растущий спрос на повышение квалификации, ведущие индийские вузы, такие как ИИТ, предлагают академические курсы для начинающих специалистов, желающих подняться по корпоративной лестнице или сменить карьеру.

Курсы по науке о данных IIT Madras эффективно помогают учащимся приобрести востребованные навыки и опыт в этой области. Учебная программа соответствует отраслевым стандартам и включает практические примеры из реальной жизни, чтобы предоставить учащимся практическое знакомство с инструментами и технологиями, подходящими для данной области. Помимо освещения теоретических и практических аспектов науки о данных, эти курсы также помогают развить навыки обучения на протяжении всей жизни, что крайне важно для постоянно развивающегося рынка труда.

Теперь, когда вы знаете, как оставаться на шаг впереди, давайте углубимся в обсуждение 5 главных тенденций в области науки о данных и аналитике, которым необходимо следовать в 2023 году:

1. Эмерджентный ИИ:

Эмерджентные способности относятся к числу навыков, которые внезапно и непредсказуемо появились в современных системах искусственного интеллекта. За последний год мы стали свидетелями растущего интереса к замечательным возможностям, открывающимся в интеллектуальных машинах. По мере того как эти машины приобретают новые навыки, наше понимание того, что происходит внутри них, становится все более сложным и менее прозрачным. Генеративный ИИ и ChatGPT находятся в авангарде новой волны технологий ИИ. Эта новая тенденция в области искусственного интеллекта призвана революционизировать работу большинства компаний, предлагая большую масштабируемость, универсальность и адаптируемость. Предстоящие достижения в области ИИ дадут организациям возможность использовать ИИ в сценариях, которые могут показаться непрактичными, что сделает ИИ еще более распространенным и полезным в различных областях.

2. Демократизация данных:

Демократизация данных является ключевой тенденцией, подчеркивающей постоянное расширение прав и возможностей всей рабочей силы — помимо инженеров данных и ученых — что позволяет им эффективно использовать аналитику. Этот сдвиг открывает новую эру расширенной работы, когда различные инструменты, приложения и устройства доставляют ценную информацию каждому работнику, повышая его эффективность и результативность.

Яркими примерами демократии данных в действии являются юристы, использующие инструменты обработки естественного языка (NLP) для анализа огромных объемов документов прецедентного права, или консультанты по розничным продажам, использующие портативные устройства, способные в режиме реального времени получать доступ к истории покупок клиентов, предлагающие рекомендации по продуктам для дополнительных продаж и возможности перекрестных продаж. Согласно исследованию McKinsey, компании, которые делают данные доступными для всего своего персонала, в 40 раз чаще сообщают о положительном влиянии на доходы с помощью аналитики.

3. Оптимизация стоимости:

Многие лидеры в области данных и аналитики сталкиваются с проблемой, когда им приходится объяснять на повседневном деловом языке, какую прямую пользу их работа приносит организации. Чтобы по-настоящему максимизировать ценность, получаемую от данных, аналитики и усилий компании по искусственному интеллекту (ИИ), крайне важно обладать всесторонним набором навыков в управлении стоимостью. Это также включает в себя эффективное информирование о созданной ценности, анализ потоков создания ценности, принятие обоснованных решений о том, куда инвестировать ресурсы, а также постоянное измерение и отслеживание результатов бизнеса, чтобы гарантировать, что ожидаемая ценность станет реальностью.

4. Управление и регулирование данных:

Управление данными также станет большой новостью в 2023 году, поскольку все больше правительств будут принимать законы, регулирующие использование личных и других типов данных. Вслед за европейским GDPR, канадским PIPEDA и китайским PIPL другие страны, вероятно, последуют этому примеру и введут законодательство, защищающее данные своих граждан. Аналитики Gartner прогнозируют, что к 2023 году на 65% населения мира будут распространяться правила, аналогичные GDPR.

Это означает, что управление станет важной задачей для предприятий в течение следующих 12 месяцев, где бы они ни находились, поскольку они стремятся обеспечить, чтобы их внутренние процедуры обработки и обработки данных были адекватно документированы и понятны. Для многих предприятий это будет означать точный аудит того, какой информацией они располагают, как она собирается, где она хранится и что с ней делается. Хотя это может показаться дополнительной работой, в долгосрочной перспективе идея заключается в том, что все выиграют, поскольку потребители будут более охотно доверять организациям свои данные, если они будут уверены, что о них будут хорошо заботиться.

5. Облако и данные как услуга:

Эти концепции объединены, поскольку облако является важной платформой для реализации технологии данных как услуги (DaaS). DaaS позволяет компаниям использовать источники данных, собранные и управляемые третьими сторонами через облачные сервисы, платя в зависимости от использования или подписки. Такой подход уменьшает потребность предприятий в создании дорогостоящих собственных систем сбора и хранения данных для различных приложений.

Помимо предоставления доступа к необработанным данным, поставщики DaaS также предлагают инструменты аналитики на сервисной основе. Данные, доступные через DaaS, обычно дополняют внутренние данные, собранные и обработанные компанией, обогащая понимание. Облако и DaaS вносят значительный вклад в демократизацию данных, позволяя предприятиям работать с данными без необходимости создавать и поддерживать дорогостоящие специализированные операции по обработке данных. По прогнозам, в 2023 году рынок таких услуг достигнет $10,7 млрд.

Чтобы оставаться в курсе последних тенденций, курс IIT Madras Data Science поможет вам оставаться в курсе потребностей современного рынка труда. Рынок науки о данных быстро развивается: в 2022 году рынок платформ для обработки данных достигнет 96,3 млрд долларов. По прогнозам, к 2030 году он вырастет примерно до 378,7 млрд долларов, демонстрируя устойчивый совокупный годовой темп роста (CAGR) 16,43% с 2023 по 2023 год. 2030. Наука о данных — это динамичная область, охватывающая как теоретические, так и практические аспекты, использующая возможности данных и технологий. Мы обсудили ключевые тенденции в области науки о данных, которые, как ожидается, будут формировать ее будущее.