Trendy Big Data i Data Science w 2022

Analiza danych, big data, sztuczna inteligencja i nauka o danych to popularne słowa kluczowe w obecnym świecie. Przedsiębiorstwa chcą stosować modele oparte na danych, aby usprawnić swoje procesy biznesowe i podejmować lepsze decyzje w oparciu o analizy danych.

Przez dziesięciolecia zarządzanie danymi zasadniczo oznaczało zbieranie, przechowywanie i okazjonalny dostęp do nich. Wszystko to zmieniło się w ostatnich latach, ponieważ firmy poszukują krytycznych informacji, które można wyciągnąć z ogromnych ilości danych , dostępnych i przechowywanych w niezliczonych lokalizacjach, od centrów danych po chmurę. Biorąc pod uwagę to, że analityka danych – wspomagana przez takie nowoczesne technologie, jak sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe – stała się koniecznością, a w 2022 r. jej znaczenie wzrośnie. Przedsiębiorstwa muszą szybko analizować dane – w większości nieustrukturyzowane – w celu znalezienia informacji, które będą podstawą decyzji biznesowych. Muszą również stworzyć nowoczesne środowisko danych, w którym to się stanie.

Poniżej kilka trendów w zarządzaniu danymi, które wyjdą na pierwszy plan w 2022 roku

Skalowalna sztuczna inteligencja dla wzrostu biznesu

Dzisiejsze firmy łączą statystyki, architekturę systemu, wdrożenia uczenia maszynowego, eksplorację danych i wiele innych. Dla spójności ważne jest, aby te komponenty były połączone w elastyczne i skalowalne modele, aby analizować duże ilości danych w skali internetowej. 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 do zadania. Skoro mówimy o modelach danych i zarządzaniu, skalowalność sumuje się, aby przezwyciężyć problemy związane z niedoborem i gromadzeniem danych wysokiej jakości i może być wykorzystywana do promowania zrównoważonego rozwoju danych poprzez ponowne wykorzystywanie i ponowne łączenie możliwości w celu skalowania w ramach opisów problemów biznesowych.

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

Analityka predykcyjna

Technologia stanie się bardziej wciągająca i osadzona, a możliwości analizy predykcyjnej zostaną płynnie połączone z systemami i aplikacjami, z którymi wchodzimy w interakcję. Analityka predykcyjna będzie napędzać przypadki użycia w aplikacjach nowej generacji.

Wiele firm korzysta już z analiz predykcyjnych do stosowania algorytmów uczenia maszynowego czy sztucznej inteligencji oraz prowadzenia eksploracji danych i marketingu predykcyjnego w celu optymalizacji swoich procesów. Te technologie transformacji cyfrowej zmieniły dotychczasowe podejście w bardziej nowoczesne, zintegrowane podejście. W związku z tym rosnące rozpowszechnianie się Internetu, technologie chmurowe i połączone systemy zmuszą firmy do inwestowania w analizy predykcyjne.

Automatyzacja chmury i usługi chmury hybrydowej

Automatyzację usług przetwarzania w chmurze dla chmur publicznych i prywatnych osiąga się za pomocą sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Przynosi to zmianę w sposobie, w jaki przedsiębiorstwa patrzą na badania danych i usługi w chmurze, oferując większe bezpieczeństwo danych, skalowalność, scentralizowaną bazę danych i system zarządzania oraz własność danych przy niskich kosztach.

Hiperautomatyzacja

Innym dominującym trendem w nauce danych w 2022 r. jest hiperautomatyzacja, która rozpoczęła się w 2020 r. Łącząc automatyzację ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i inteligentnymi procesami biznesowymi, możesz odblokować wyższy poziom cyfrowej transformacji w swoim przedsiębiorstwie. Zaawansowana analityka, zarządzanie procesami biznesowymi i zrobotyzowana automatyzacja procesów są uważane za podstawowe koncepcje hiperautomatyzacji. Trend ten ma się rozwijać w ciągu najbliższych kilku lat, z większym naciskiem na automatyzację procesów zrobotyzowanych.

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 danych i przeprowadzanie audytów, jednocześnie zapobiegając nieautoryzowanemu dostępowi. Firmy eCommerce zaczęły wykorzystywać blockchain do swoich transakcji online, ale znalazły również zastosowania 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 hakerów. Ponadto blockchain może również zapewniać anonimowe tożsamości cyfrowe urządzeniom IoT i umożliwiać udostępnianie danych między nimi.

Wykorzystanie Big Data w Internecie Rzeczy

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, możesz zwiększyć elastyczność systemu i poprawić dokładność odpowiedzi dostarczanych przez algorytm uczenia maszynowego.

Ulepszone cyberbezpieczeństwo

Ponieważ większość firm została zmuszona do zainwestowania w zwiększoną obecność w Internecie podczas pandemii, poprawa cyberbezpieczeństwa będzie jednym z głównych trendów w dziedzinie nauki o danych w 2022 roku.

Deepfake, sztuczna inteligencja i dane syntetyczne

Generatywna sztuczna inteligencja szybko stała się osadzona w przemyśle artystycznym i rozrywkowym. W 2022 r. zobaczymy, jak wbije się w wiele innych branż i przypadków użycia. Ma ogromny potencjał, jeśli chodzi o tworzenie syntetycznych danych do uczenia innych algorytmów uczenia maszynowego. Syntetyczne twarze osób, które nigdy nie istniały, można tworzyć, aby trenować algorytmy rozpoznawania twarzy, unikając jednocześnie obaw o prywatność związanych z używaniem twarzy prawdziwych ludzi. Można go stworzyć, aby wyszkolić systemy rozpoznawania obrazu w wykrywaniu oznak bardzo rzadkich i rzadko fotografowanych nowotworów na obrazach medycznych. Może być również używany do tworzenia funkcji języka do obrazu, umożliwiając na przykład architektowi tworzenie obrazów koncepcyjnych budynku, po prostu opisując słowami, jak będzie wyglądał.

Wzrost wykorzystania przetwarzania języka naturalnego

Znany jako NLP, powstał jako podzbiór sztucznej inteligencji. Obecnie jest uważany za część procesów biznesowych wykorzystywanych do badania danych w celu znalezienia wzorców i trendów. Mówi się, że NLP będzie używany do natychmiastowego wyszukiwania informacji z repozytoriów danych w 2022 roku. Przetwarzanie języka naturalnego będzie miało dostęp do wysokiej jakości informacji, które zapewnią wysokiej jakości wgląd.

Nie tylko to, NLP zapewnia również dostęp do analizy sentymentu. W ten sposób uzyskasz jasny obraz tego, co Twoi klienci myślą i czują o Twojej firmie i konkurencji. Kiedy wiesz, czego oczekują Twoi klienci i grupa docelowa, łatwiej jest im dostarczać wymagane produkty i i zwiększać satysfakcję klientów.

Doświadczenie klienta oparte na danych

Chodzi o to, w jaki sposób firmy biorą nasze dane i wykorzystują je, aby zapewnić nam coraz bardziej wartościowe lub przyjemne doświadczenia. Może to oznaczać zmniejszenie tarcia i kłopotów w eCommerce, bardziej przyjazne dla użytkownika interfejsy i front-endy w używanym przez nas oprogramowaniu lub spędzanie mniej czasu na wstrzymaniu i przenoszeniu 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 można zmierzyć i przeanalizować, aby uzyskać wgląd w to, jak procesy mogą zostać wygładzone lub uprzyjemnione. Doprowadziło to również do dążenia do stworzenia wyższego poziomu personalizacji towarów i usług oferowanych nam przez firmy. Pandemia wywołała na przykład falę inwestycji i innowacji w technologii handlu detalicznego online, ponieważ firmy starały się zastąpić praktyczne, dotykowe doświadczenia związane z zakupami stacjonarnymi. Znalezienie nowych metod i strategii wykorzystania tych danych klientów do lepszej obsługi klienta i nowych doświadczeń klientów będzie przedmiotem zainteresowania wielu osób pracujących w dziedzinie nauki o danych w 2022 roku.

Przedsiębiorstwa wciąż znajdują się pod coraz większą presją przyjęcia strategii zarządzania danymi, które umożliwią im czerpanie przydatnych informacji z wielu danych w celu podejmowania krytycznych decyzji biznesowych. Analiza będzie kluczowa dla tych wysiłków, podobnie jak tworzenie otwartych i opartych na standardach sieci danych, które umożliwiają organizacjom kontrolowanie wszystkich tych danych w celu analizy i działania.

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

Data Science jak i Big Data będzie nadal w centrum uwagi w nadchodzących latach. Zobaczymy więcej takich rozwiązań i innowacji. Wzrośnie zapotrzebowanie na analityków danych czy inżynierów AI. Najłatwiejszym sposobem na przyjęcie najnowszych zmian w biznesie jest zatrudnienie firmy zajmującej się analizą danych.