Veri Biliminin Geleceğini Şekillendiren 6 Büyük Faktör

Yayınlanan: 2020-02-21

Temel olarak, veri bilimi, verilerdeki değeri ortaya çıkarmak için analitik uygulamasının yanı sıra makine öğrenimi araçlarının kullanımını içerir. Şu anda, veri miktarındaki artışın, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının ve daha iyi bilgi işlem kaynaklarının bir sonucu olarak veri bilimi alanında genişleyen bir büyüme dalgası var.

Veri biliminin hayatımız üzerinde sahip olduğu ve sahip olmaya devam edeceği bu vazgeçilmez özellikler ve etkiler nedeniyle, bu makalede veri bilimine duyulan ihtiyaç, veri biliminin geleceğine yön veren trendler (1) ve şirketlerin ve bireylerin bunu nasıl yapabileceği açıklanacaktır. geleceğe yeterince hazırlanın .

İçerik tablosu
  • Tanıtım
  • Veri Bilimi Geleceği
  • Nasıl hazırlanır
  • Çözüm

Veri Biliminin Geleceği

Veri bilimi kavramını detaylandırdıktan sonra, veri biliminin geleceğinde ortaya çıkacak büyük potansiyeli gösteren belirli faktörleri göz önünde bulundurmak yerinde olacaktır . Bu faktörler, çağdaş işletmelerin ve kuruluşların, veri biliminin kendileri için sahip olduğu olumlu geleceğe bakmaya ve bakmaya başlamalarının nedenlerini açıklıyor.

  • Şirketlerin Verileri İşleyememeleri

    Her dakika , farklı işletmeler ve kuruluşlar, ilgili işlemleri için sürekli olarak veri toplar. Ancak sorun şu ki, bu kuruluşların çoğu ortak bir sorunu paylaşıyor; toplanan ve saklanan verileri analiz eden ve kategorize eden.

    Dolayısıyla böylesi zor durumlarda şirketler için tek çözüm veri bilimci hizmetidir. Düzgün yürütülen veri bilimi ile bu kuruluşlar, verilerin yeterli ve profesyonel şekilde işlenmesi yoluyla üretkenlikte artış yaşayacaklardır .

    Gerçekten de veri biliminin geleceği, şirketlerin verileri etkin bir şekilde işleyememesine bir çözüm getirecektir.

  • Gözden Geçirilmiş Veri Gizliliği Düzenlemeleri

    Gerçek şu ki, giderek daha fazla insan, verilerini işletmelerle paylaşmaya geldiğinde artan bir dikkat ve uyanıklık sergiliyor . Bireylerin büyük bir yüzdesi, belirli bir derecede kontrolü şirketlere bırakma konusunda şüphecidir. Bu sadece veri hırsızlığı ve bunun olumsuz etkileri konusundaki farkındalığın artmasının bir sonucudur.

    Bu nedenle, saygın şirketler, müşterilerinin bilgilerini güvenli ve eksiksiz tutma konusunda hassas ve bilinçlidir. Bunu desteklemek için, Mayıs 2018'de Avrupa Birliği ülkeleri tarafından GDPR - Genel Veri Koruma Yönetmeliği kabul edildi.

    Ayrıca, bu tür bir veri koruma düzenlemesinin 2020'de Kaliforniya tarafından tekrar geçirileceği bildirildi. Bu nedenle, yakın zamanda yapılan Revize Edilmiş Veri Gizliliği Düzenlemeleri ile veri biliminin geleceği çok parlak.

  • Veri Bilimi Sürekli Gelişiyor

    Olduğu gibi, değişim hayattaki tek sabit şeydir. Bu nedenle gelişme potansiyeli olmayan her alan yok olma tehlikesiyle karşı karşıyadır. Ne mutlu ki, veri bilimi gelişiyor ve yakın gelecekte çok sayıda fırsatı garanti eden ilerici değişikliklerden geçiyor. Hiçbir zaman, veri bilimindeki iş spesifikasyonları belirli uzmanlıklar gerektirecektir.

    Böylece, veri bilimi alanında kariyer yapmaya karar veren bireyler, bu özel uzmanlıklar aracılığıyla fırsatlarını en üst düzeye çıkarabilirler. Gerçekten de, veri bilimi topluluğu hızla gelişiyor; tren hareket ediyor ve birçoğu gemiye biniyor .

  • Veri Büyümesinde Şaşırtıcı Bir Eğim

    Günlük olarak belirli bir miktarda veri ürettiğinizi biliyor musunuz? Evet, herkes bilinçli veya bilinçsiz olarak yapar. Ve zaman geçtikçe, her gün ürettiğimiz veri miktarı sadece artacak. Günümüzde mevcut olan veri miktarının ara sıra yıldırım hızıyla katlanacağı iddia edildi.

    Sonuç olarak, verilerdeki artışla birlikte, mevcut veri kümelerini ve yapılarını yönetecek veri bilimcilerine de aynı şekilde yüksek bir talep olacağı açıktır . Bu veri dengesinin dengesi ve yönetimi büyük ölçüde veri biliminin geleceğine bağlıdır .

  • Sanal Gerçeklik Dost Olacak

    Şüphesiz, tüm dünyada yapay zekanın katkılarında bir artış var ve birçok işletme buna bağlı. Neutral Networking ve Deep Learning gibi modernize edilmiş ve gelişmiş kavramların tanıtılmasıyla birlikte, büyük veri beklentileri bu güncel yeniliklerle kesinlikle gelişecektir.

    Hayatın hemen hemen her dalında, makine öğrenimi şu anda tanıtılmakta ve kullanılmaktadır. Ayrıca VR – Sanal Gerçeklik ve AR – Artırılmış Gerçeklik büyük gelişim süreçlerinden geçiyor. Ayrıca, insanlarla makine arasındaki etkileşimlerin ve karşılıklı bağımlılığın muazzam bir artışa ve ilerlemeye doğru gitme olasılığı yüksektir.

    Bu nedenle, yakın gelecekte Sanal Gerçeklik ve diğer ilgili kavramlar büyük ölçüde çok dostane olacaktır.

  • Veri bilimi ile Blockchain Güncellemesi

    Blockchain, Bitcoin gibi kripto para birimleriyle ilgilenen ana teknolojiyi ifade eder. Blockchain borsası içindeki veri işlemlerinin güvenli ve kayıt altına alınabilmesi için veri bilimine ihtiyaç vardır. Veri güvenliği ile sektörde bir büyüme olacaktır. Veri bilimcileri, verileri korumak ve verilerle ilgili her sorunu çözmekle görevlendirilecektir .

Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi Nedir? Bilmen gereken her şey

Veri Biliminin Geleceğine Nasıl Hazırlanılır?

Veri biliminin geleceğinde büyük potansiyeller olduğunu anladıktan sonra muhtemelen şunu merak ediyorsunuz: Şirketim nasıl hazırlanabilir? Veri biliminin yükselişiyle son derece dijitalleşmiş bir dünyada mükemmelleşme şansını en üst düzeye çıkarmanın dört ana yolunu aşağıda vurguladık:

  • Bir Veri Bilimi Birimi

    Şunu bilmek önemlidir ki, bir işletme veya kuruluş belirli bir büyüklüğe sahipse; o zaman özel bir veri bilimi biriminin oluşturulması, verilecek en iyi karardır. Bir analitik birimi oluşturmanın yararı, çalışanların becerilerini yeniden kullanmayı çok daha kolay hale getirmesidir.

    Herhangi bir endüstri veya şirket , bir veri bilimi biriminin varlığını oluşturabilir ve optimize edebilir; bankacılık ve finanstan, sigortadan, akademiden, devlet kurumlarından ticari şirketlere kadar .

  • Standardizasyon

    Standart prosedürlerin uygulanması da eşit derecede gereklidir. Bunu yapmanın avantajı, yakın gelecekte prosedürlerin dijitalleşmesini ve muhtemelen otomasyonunu çok kolaylaştırmasıdır. Bu nedenle, ölçeklenmesi daha kolay otomatik süreçlerden toplanan veriler, genellikle daha az karmaşıktır ve manuel olarak toplanan prosedürlerden daha az hataya açıktır.

  • Veri Biliminin Kabulü

    Dünya ilerledikçe, şirketlerin makine öğrenmesi algoritmalarını kullanma ve bu çıktıları şirket kararlarında kullanma pratiğini benimsemeleri gerekiyor. Ancak buradaki sorun, çoğu çalışanın bu adımı şirketle alakalarının geçersiz kılınması olarak görmesidir.

    Bu nedenle, daha yüksek taktik şirket kararları üretmek için çalışanların mevcut becerilerini algoritmalarla birleştirmeleri çok önemlidir. Unutulmamalıdır ki , işin geleceği, insan ve makine işbirliğinin başarısına bağlıdır.

  • Daima Deneyin

    Deney, her alanda her zaman önemli olmuştur. Bu nedenle, yeni veri kümelerini keşfetmek ve mevcut modellerinizi optimize etmek için nasıl değiştirilebileceğini test etmek gerekir. Gerçek şu ki, kullanılmayı bekleyen sınırsız bir keşfedilmemiş veri zinciri var. Mesele şu ki, deney yaparken başarısız olma şansı ne olursa olsun, daha yeni veri kümeleri araştırmalarını denemekten asla korkmayın. Sonunda, denemeye devam etmene sevineceksin.

Çözüm

İnsanların tamamının veri bilimindeki kullanılmayan potansiyellere girmenin tam zamanı. Veri miktarı sürekli arttıkça veri biliminin geleceğine uyum sağlamamız ve fırsatları en üst düzeye çıkarmamız kaçınılmaz hale geliyor .

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Veri Bilimi Teknolojisi Neden Büyük Veri Analitiğinden Daha Büyük?

İşletmeler İçin Dikkate Alınması Gereken En İyi Büyük Veri Analitiği Araçları

Büyük Veri Analitiği Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Rehber