2023 年数据科学和分析的 5 大趋势

随着新技术的引入，企业的生产力不断提高，投资回报率 (ROI) 也不断提高。 当今的行业变革围绕着数据分析、人工智能、大数据和数据科学。 在整个企业环境中，实体采用数据驱动的方法来简化运营并做出明智的决策，利用从数据分析中获得的深刻见解。

全球大流行对各个行业造成了严重破坏，迫使大大小小的企业迅速适应不断变化的形势。 因此，对数据分析和数据科学的投资急剧增加，导致组织几乎普遍依赖数据。 继续阅读本文，它深入探讨了数据科学的最新发展以及数据科学和分析的行业趋势，以及学习行业相关课程如何帮助您保持领先地位。

当代充满活力的商业环境要求专业人士紧跟行业的技能和趋势。 为了满足不断增长的技能提升需求，印度理工学院等印度顶尖院校为希望在企业晋升或转行的有抱负的专业人士提供学术课程。

IIT 马德拉斯数据科学课程有效地帮助学习者获得该领域所需的技能和专业知识。 该课程与行业基准保持一致，并结合实用的真实案例研究，使学习者能够亲身熟悉与该领域相关的工具和技术。 除了涵盖数据科学的理论和实践方面之外，这些课程还有助于培养终身学习技能，这对于不断变化的就业市场至关重要。

现在您已经知道如何保持领先地位，让我们深入讨论 2023 年将遵循的 5 大数据科学和分析趋势：

1. 新兴人工智能：

新兴能力是现代人工智能系统中突然且不可预测地出现的技能之一。 在过去的一年里，我们看到人们对智能机器中出现的卓越功能越来越着迷。 随着这些机器获得新的技能，我们对它们内部发生的事情的理解变得越来越复杂和不那么透明。 生成式 AI 和 ChatGPT 处于人工智能技术令人兴奋的新浪潮的前沿。 人工智能的这一新兴趋势将彻底改变大多数公司的工作方式，提供更大的可扩展性、多功能性和适应性。 即将到来的人工智能进步将使组织能够在看似不切实际的场景中利用人工智能，使人工智能在各个领域更加广泛和有益。

2.数据民主化：

数据民主化是一个关键趋势，强调对整个劳动力（不仅仅是数据工程师和科学家）的持续赋权，使他们能够有效地利用分析。 这种转变正在开创增强型工作的新时代，各种工具、应用程序和设备为每个员工提供有价值的见解，从而提高他们的效率和效力。

数据民主的引人注目的实例包括律师使用自然语言处理 (NLP) 工具来筛选大量判例法文件，或者零售销售助理使用能够实时访问客户购买历史记录的手持设备，为追加销售和销售提供产品建议。交叉销售机会。 麦肯锡的研究表明，向全体员工提供数据的公司通过分析报告对收入产生积极影响的可能性要高出 40 倍。

3.价值优化：

许多数据和分析领域的领导者在用日常业务语言解释他们的工作如何直接使组织受益时面临着挑战。 为了真正最大化公司数据、分析和人工智能 (AI) 工作带来的价值，拥有全面的价值管理技能至关重要。 它还包括有效地传达所产生的价值、分析价值流、就资源投资方向做出明智的决策，以及持续衡量和跟踪业务成果以确保预期价值成为现实。

4. 数据治理和监管：

随着越来越多的政府出台旨在规范个人和其他类型数据使用的法律，数据治理也将成为 2023 年的重大新闻。 继欧洲 GDPR、加拿大 PIPEDA 和中国 PIPL 等法规之后，其他国家可能会效仿并出台保护其公民数据的立法。 Gartner 分析师预测，到 2023 年，全球 65% 的人口将受到类似 GDPR 的监管。

这意味着，治理将成为未来 12 个月企业的一项重要任务，无论企业身在何处，因为它们将采取行动确保其内部数据处理和处理程序得到充分记录和理解。 对于许多企业来说，这意味着精确审核他们拥有哪些信息、如何收集信息、存储信息以及如何处理这些信息。 虽然这听起来像是额外的工作，但从长远来看，每个人都会受益，因为如果消费者确信数据会得到很好的照顾，他们将更愿意信任组织的数据。

5. 云和数据即服务：

这些概念放在一起是因为云是实现数据即服务 (DaaS) 技术的重要平台。 DaaS 允许公司通过基于云的服务利用第三方编译和管理的数据源，根据使用情况或订阅付费。 这种方法减少了企业为各种应用程序构建昂贵的专有数据收集和存储系统的需要。

除了提供对原始数据的访问之外，DaaS 提供商还提供基于服务的分析工具。 通过 DaaS 访问的数据通常可以补充公司内部收集和处理的数据，从而丰富见解。 云和 DaaS 极大地促进了数据的民主化，使企业能够利用数据，而无需建立和维护昂贵的专业数据科学运营。 到 2023 年，此类服务的市场预计将达到 107 亿美元。

为了掌握最新趋势，IIT 马德拉斯数据科学课程可以帮助您跟上当代就业市场的需求。 数据科学市场正在迅速发展，数据科学平台市场的估值到 2022 年将达到 963 亿美元。预计到 2030 年将激增至约 3787 亿美元，从 2023 年到 2023 年将呈现 16.43% 的强劲复合年增长率 (CAGR)。 2030年。数据科学是一个充满活力的领域，涵盖理论和实践方面，利用数据和技术的力量。 我们讨论了预计将塑造其未来格局的关键数据科学趋势。