Trendy Big Data i Data Science w 2022 roku

Analityka danych, big data, AI i data science to popularne słowa kluczowe we współczesnym świecie. Przedsiębiorstwa chcą wykorzystywać modele oparte na danych, aby usprawniać swoje procesy biznesowe i podejmować lepsze decyzje w oparciu o analizę danych.

Przez dziesięciolecia zarządzanie danymi zasadniczo oznaczało ich zbieranie, przechowywanie i sporadyczne uzyskiwanie do nich dostępu. Wszystko to zmieniło się w ostatnich latach, ponieważ firmy poszukują krytycznych spostrzeżeń, które można wydobyć z ogromnych ilości danych, dostępnych i przechowywanych w niezliczonych lokalizacjach, od centrów danych po chmurę. Biorąc pod uwagę, że analityka danych – napędzana przez takie nowoczesne technologie, jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe – stała się koniecznością, a w 2022 roku jej znaczenie wzrośnie. Przedsiębiorstwa muszą szybko analizować dane – w większości nieustrukturyzowane – aby znaleźć informacje, które będą podstawą decyzji biznesowych. Muszą również stworzyć nowoczesne środowisko danych, w którym będzie to miało miejsce.

Poniżej przedstawiono niektóre trendy w zarządzaniu danymi, które wysuną się na pierwszy plan w 2022 roku

Skalowalna sztuczna inteligencja dla rozwoju biznesu

Dzisiejsze przedsiębiorstwa łączą statystyki, architekturę systemów, implementacje uczenia maszynowego, eksplorację danych i inne. Dla spójności ważne jest, aby te komponenty zostały połączone w elastyczne i skalowalne modele do analizy dużych ilości danych w skali Internetu. Oto dlaczego musisz dowiedzieć się więcej o skalowalnej sztucznej inteligencji.

Skalowalna sztuczna inteligencja z definicji to zdolność algorytmów, modeli danych i infrastruktury do działania w rozmiarze, szybkości i złożoności wymaganej dla danego zadania. Mówiąc o modelach danych i zarządzaniu, skalowalność pozwala przezwyciężyć problemy niedoboru i wysokiej jakości gromadzenia danych, a także może być wykorzystana do promowania zrównoważonego rozwoju danych poprzez ponowne wykorzystanie i rekombinację możliwości skalowania w ramach opisów problemów biznesowych.

Skalowalność w rozwoju ML i AI będzie wymagać konfiguracji produkcji i wdrażania danych, tworzenia rozszerzalnych architektur systemowych oraz nowoczesnych praktyk pozyskiwania zasobów w celu utrzymania zaawansowanych możliwości ML i AI, wykorzystując szybkie innowacje w technologiach AI.

Analityka predykcyjna

Technologia stanie się bardziej immersyjna i wbudowana, a możliwości analityki predykcyjnej będą płynnie połączone z systemami i aplikacjami, z którymi wchodzimy w interakcje. Analityka predykcyjna będzie napędzać przypadki użycia w aplikacjach nowej generacji.

Wiele firm już wykorzystuje analitykę predykcyjną do stosowania algorytmów uczenia maszynowego lub sztucznej inteligencji oraz do prowadzenia eksploracji danych i marketingu predykcyjnego w celu optymalizacji swoich procesów. Te technologie transformacji cyfrowej przekształciły poprzednie podejście w bardziej nowoczesne, zintegrowane. W związku z tym, coraz większe rozpowszechnienie Internetu, technologii chmurowych i połączonych systemów zmusi firmy do inwestowania w analitykę predykcyjną.

Automatyzacja chmury i hybrydowe usługi chmurowe

Automatyzacja usług przetwarzania w chmurze dla chmur publicznych i prywatnych jest realizowana za pośrednictwem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Wprowadza ona zmianę w sposobie, w jaki przedsiębiorstwa patrzą na naukę o danych i usługi chmurowe, oferując większe bezpieczeństwo danych, skalowalność, scentralizowaną bazę danych i system zarządzania oraz własność danych przy niskich kosztach.

Hiperautomatyzacja

Kolejnym dominującym trendem w nauce o danych w 2022 roku jest hiperautomatyzacja, która rozpoczęła się w 2020 roku. Łącząc automatyzację ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i inteligentnymi procesami biznesowymi, możesz odblokować wyższy poziom transformacji cyfrowej w swoim przedsiębiorstwie. Zaawansowana analityka, zarządzanie procesami biznesowymi i automatyzacja procesów robotycznych są uważane za podstawowe koncepcje hiperautomatyzacji. Oczekuje się, że trend ten będzie się rozwijał w ciągu najbliższych kilku lat, z większym naciskiem na automatyzację procesów robotycznych.

Blockchain w bezpieczeństwie danych

Blockchain zyskuje na popularności, zapewniając bezpieczne transakcje przy minimalnym wysiłku. Bez konieczności polegania na stronie trzeciej, transakcje są bezpośrednio zatwierdzane przez sieć partnerów. Umożliwia użytkownikom przechowywanie zaszyfrowanych danych w bezpiecznej, zdecentralizowanej sieci. Ułatwia to udostępnianie i audytowanie danych, jednocześnie zapobiegając nieautoryzowanemu dostępowi. Firmy e-commerce zaczęły wykorzystywać blockchain do swoich transakcji online, ale znalazły również zastosowanie w innych dziedzinach, w tym w opiece zdrowotnej i bezpieczeństwie.

Wraz z rozwojem Internetu Rzeczy (IoT), ilość danych rośnie wykładniczo, stwarzając w ten sposób potencjalne zagrożenie dla ich bezpieczeństwa. Blockchain będzie dobrym rozwiązaniem tego problemu, ponieważ jest uważany za odporny na manipulacje i włamania. Ponadto, blockchain może również zapewnić anonimowe tożsamości cyfrowe urządzeniom IoT i umożliwić udostępnianie danych między nimi.

Wykorzystanie Big Data w IoT

Internet Rzeczy (IoT) to sieć fizycznych rzeczy z wbudowanym oprogramowaniem, czujnikami i najnowszą technologią. Pozwala to różnym urządzeniom w sieci łączyć się ze sobą i wymieniać informacje przez Internet. Integrując Internet Rzeczy z uczeniem maszynowym i analityką danych, można zwiększyć elastyczność systemu i poprawić dokładność odpowiedzi dostarczanych przez algorytm uczenia maszynowego.

Ulepszone cyberbezpieczeństwo

Ponieważ większość firm została zmuszona do inwestowania w zwiększoną obecność online podczas pandemii, poprawa cyberbezpieczeństwa będzie jednym z głównych trendów w nauce o danych w 2022 roku.

Deepfake, AI i dane syntetyczne

Generatywna sztuczna inteligencja szybko zadomowiła się w branżach sztuki i rozrywki. W 2022 roku zobaczymy ją w wielu innych branżach i przypadkach użycia. Ma ona ogromny potencjał, jeśli chodzi o tworzenie danych syntetycznych do szkolenia innych algorytmów uczenia maszynowego. Syntetyczne twarze osób, które nigdy nie istniały, mogą być tworzone do szkolenia algorytmów rozpoznawania twarzy, jednocześnie unikając obaw o prywatność związanych z używaniem prawdziwych twarzy ludzi. Może być tworzona do szkolenia systemów rozpoznawania obrazów w celu wykrywania oznak bardzo rzadkich i rzadko fotografowanych nowotworów na obrazach medycznych. Może być również używana do tworzenia funkcji zamiany języka na obraz, umożliwiając architektowi, na przykład, tworzenie koncepcyjnych obrazów budynku poprzez proste opisanie słowami, jak będzie wyglądał.

Wzrost wykorzystania przetwarzania języka naturalnego

Znane jako NLP, wywodziło się jako podzbiór sztucznej inteligencji. Obecnie jest uważane za część procesów biznesowych wykorzystywanych do badania danych w celu znalezienia wzorców i trendów. Mówi się, że NLP będzie wykorzystywane do natychmiastowego pobierania informacji z repozytoriów danych w 2022 roku. Przetwarzanie języka naturalnego będzie miało dostęp do wysokiej jakości informacji, które zapewnią wysokiej jakości wglądy.

Co więcej, NLP zapewnia również dostęp do analizy sentymentu. W ten sposób uzyskasz jasny obraz tego, co Twoi klienci myślą i czują o Twojej firmie i konkurentach. Kiedy wiesz, czego chcą Twoi klienci i grupa docelowa, łatwiej jest dostarczyć im wymagane produkty i zwiększyć satysfakcję klientów.

Doświadczenia klientów oparte na danych

Chodzi o to, jak firmy wykorzystują nasze dane, aby zapewnić nam coraz cenniejsze lub przyjemniejsze doświadczenia. Może to oznaczać mniej tarć i kłopotów w e-commerce, bardziej przyjazne dla użytkownika interfejsy i front-endy w używanym przez nas oprogramowaniu, lub spędzanie mniej czasu na czekaniu i przełączaniu się między różnymi działami podczas kontaktu z obsługą klienta.

Nasze interakcje z firmami stają się coraz bardziej cyfrowe, co oznacza, że często każdy aspekt naszego zaangażowania może być mierzony i analizowany w celu uzyskania wglądu w to, jak procesy mogą być usprawnione lub uczynione przyjemniejszymi. Doprowadziło to również do dążenia do stworzenia wyższego poziomu personalizacji towarów i usług oferowanych nam przez firmy. Pandemia, na przykład, wywołała falę inwestycji i innowacji w technologii handlu detalicznego online, ponieważ firmy śpieszą się, aby zastąpić praktyczne, dotykowe doświadczenia zakupów w sklepach stacjonarnych. Znalezienie nowych metod i strategii wykorzystania tych danych klientów dla lepszej obsługi klienta i nowych doświadczeń klientów będzie w 2022 roku celem wielu osób pracujących w nauce o danych.

Przedsiębiorstwa nadal stoją w obliczu rosnącej presji, aby przyjmować strategie zarządzania danymi, które umożliwiają im wydobywanie użytecznych informacji z bogactwa danych w celu podejmowania krytycznych decyzji biznesowych. Analityka będzie centralnym elementem tych działań, podobnie jak tworzenie otwartych i opartych na standardach sieci danych, które umożliwiają organizacjom kontrolowanie wszystkich tych danych do analizy i działania.

Wspomniane powyżej trendy to jedne z najbardziej obiecujących technologii, które zmienią krajobraz Big Data i analityki danych w nadchodzących latach. Firmy muszą zacząć inwestować w najnowsze technologie, jeśli chcą utrzymać przewagę konkurencyjną.

Data Science, podobnie jak Big Data, będą nadal w centrum uwagi w nadchodzących latach. Będziemy świadkami większej liczby takich rozwiązań i innowacji. Zwiększy się zapotrzebowanie na analityków danych czy inżynierów AI. Najłatwiejszym sposobem na przyjęcie najnowszych zmian w biznesie jest zatrudnienie firmy zajmującej się analityką danych.