2023 年資料科學與分析的 5 大趨勢
已發表: 2023-09-22
隨著新技術的引入，企業的生產力不斷提高，投資報酬率 (ROI) 也不斷提高。 當今的產業變革圍繞著數據分析、人工智慧、大數據和數據科學。 在整個企業環境中，實體採用數據驅動的方法來簡化營運並做出明智的決策，利用從數據分析中獲得的深刻見解。
全球大流行對各個行業造成了嚴重破壞，迫使大大小小的企業迅速適應不斷變化的情況。 因此，對數據分析和數據科學的投資急劇增加，導致組織幾乎普遍依賴數據。 繼續閱讀本文，它深入探討了數據科學的最新發展以及數據科學和分析的行業趨勢，以及學習行業相關課程如何幫助您保持領先地位。
當代充滿活力的商業環境要求專業人士跟上產業的技能和趨勢。 為了滿足不斷增長的技能提升需求，印度理工學院等印度頂尖院校為希望在企業晉升或轉行的有抱負的專業人士提供學術課程。
IIT 馬德拉斯資料科學課程有效地幫助學習者獲得該領域所需的技能和專業知識。 該課程與行業基準保持一致，並結合實用的真實案例研究，使學習者能夠親身熟悉與該領域相關的工具和技術。 除了涵蓋數據科學的理論和實踐方面之外，這些課程還有助於培養終身學習技能，這對於不斷變化的就業市場至關重要。
現在您已經知道如何保持領先地位，讓我們深入討論 2023 年將遵循的 5 大數據科學和分析趨勢：
1. 新興人工智慧：
新興能力是現代人工智慧系統中突然且不可預測地出現的技能之一。 在過去的一年裡，我們看到人們對智慧機器中出現的卓越功能越來越著迷。 隨著這些機器獲得新的技能，我們對它們內部發生的事情的理解變得越來越複雜和不那麼透明。 生成式 AI 和 ChatGPT 處於人工智慧技術令人興奮的新浪潮的前沿。 人工智慧的這一新興趨勢將徹底改變大多數公司的工作方式，提供更大的可擴展性、多功能性和適應性。 即將到來的人工智慧進步將使組織能夠在看似不切實際的場景中利用人工智慧，使人工智慧在各個領域更加廣泛和有益。
2.數據民主化：
數據民主化是一個關鍵趨勢，強調對整個勞動力（不僅僅是數據工程師和科學家）的持續賦權，使他們能夠有效地利用分析。 這種轉變正在開創增強型工作的新時代，各種工具、應用程式和設備為每位員工提供有價值的見解，從而提高他們的效率和效能。
資料民主的引人注目的實例包括律師使用自然語言處理 (NLP) 工具來篩選大量判例法文件，或者零售銷售助理使用能夠即時存取客戶購買歷史記錄的手持設備，為追加銷售和銷售提供產品建議。交叉銷售機會。 麥肯錫的研究表明，向全體員工提供數據的公司透過分析報告對收入產生積極影響的可能性高出 40 倍。
3.價值優化：
許多數據和分析領域的領導者在用日常業務語言解釋他們的工作如何直接使組織受益時面臨挑戰。 為了真正最大化公司數據、分析和人工智慧 (AI) 工作帶來的價值，擁有全面的價值管理技能至關重要。 它還包括有效地傳達所產生的價值、分析價值流、就資源投資方向做出明智的決策，以及持續衡量和追蹤業務成果以確保預期價值成為現實。
4. 資料治理與監管：
隨著越來越多的政府推出旨在規範個人和其他類型資料使用的法律，資料治理也將成為 2023 年的重大新聞。 繼歐洲 GDPR、加拿大 PIPEDA 和中國 PIPL 等法規之後，其他國家可能會效仿並推出保護其公民資料的立法。 Gartner 分析師預測，到 2023 年，全球 65% 的人口將受到類似 GDPR 的監管。
這意味著，治理將成為未來 12 個月企業的一項重要任務，無論企業身在何處，因為它們將採取行動確保其內部資料處理和處理程序得到充分記錄和理解。 對許多企業來說，這意味著精確審核他們擁有哪些資訊、如何收集資訊、儲存資訊以及如何處理這些資訊。 雖然這聽起來像是額外的工作，但從長遠來看，每個人都會受益，因為如果消費者確信數據會得到很好的照顧，他們將更願意信任組織的數據。
5. 雲端和資料即服務：
這些概念放在一起是因為雲端是實現資料即服務 (DaaS) 技術的重要平台。 DaaS 允許公司透過基於雲端的服務利用第三方編譯和管理的資料來源，根據使用情況或訂閱付費。 這種方法減少了企業為各種應用程式建立昂貴的專有資料收集和儲存系統的需求。
除了提供對原始資料的存取之外，DaaS 提供者還提供基於服務的分析工具。 透過 DaaS 存取的數據通常可以補充公司內部收集和處理的數據，從而豐富見解。 雲端和 DaaS 極大地促進了數據的民主化，使企業能夠利用數據，而無需建立和維護昂貴的專業數據科學運作。 到 2023 年，此類服務的市場預計將達到 107 億美元。
為了掌握最新趨勢，IIT 馬德拉斯數據科學課程可以幫助您跟上當代就業市場的需求。 數據科學市場正在迅速發展，數據科學平台市場的估值到2022 年將達到963 億美元。預計到2030 年將激增至約3,787 億美元，從2023 年到2023 年將呈現16.43% 的強勁複合年增長率(CAGR)。2030 年。數據科學是一個充滿活力的領域，涵蓋理論和實踐方面，利用數據和技術的力量。 我們討論了預計將塑造其未來格局的關鍵數據科學趨勢。