Наличие данных во всех областях, о которых вы можете подумать, - вот что оказывается причиной, по которой организации проявляют интерес к науке о данных. Кроме того, тот факт, что данные будут оставаться неотъемлемой частью нашей жизни до вечности, служит еще одним движущим фактором науки о данных. Тем не менее, очень важно быть в курсе самых актуальных тенденций в области науки о данных, которые могут стать благом для развития вашего бизнеса. Вот 10 основных тенденций в области науки о данных за это десятилетие.
Прогнозный анализ
Для процветания бизнеса очень важно знать, как может выглядеть будущее. Именно здесь в игру вступает прогностический анализ. Организации в значительной степени полагаются на своих клиентов. Следовательно, способность понимать их поведение помогает принимать более правильные решения. Этот метод является одним из самых разумных для разработки лучших стратегий нацеливания на клиентов, которые помогут удержать старых, а также привлечь новых.
Машинное обучение
За прошедшие годы мы увидели, насколько автоматизация изменила мир. Вот почему машинное обучение приобрело как никогда важное значение. В ближайшие годы мы увидим больше автоматизации, и, следовательно, рост числа организаций, внедряющих машинное обучение, наверняка превзойдет ваше воображение.
Интернет вещей
Прошли те времена, когда IoT считался чем-то ограниченным. Сегодня мы живем в мире, где наши смартфоны могут управлять такими приборами, как телевизор, кондиционер и т. Д. Все это возможно благодаря IoT. Google Assistant - еще одно замечательное нововведение в области Интернета вещей. Таким образом, компании, ищущие способы инвестирования в эту технологию, не вызывают большого удивления. Это просто проливает свет на то, насколько быстро индустрия Интернета вещей будет расти в ближайшие дни.
Блокчейн
Излишне говорить, что такие криптовалюты, как биткойн, лайткойн и т. Д., Стали предметом разговора во всем мире. Все эти валюты используют технологию блокчейн. Поскольку мир проявляет живой интерес к этой области, в ближайшее время она, несомненно, получит далеко идущие реализации.
Периферийные вычисления
Пограничные вычисления известны своей более быстрой обработкой информации, а также сокращением задержек, затрат и трафика. Исключительно из-за этих особенностей организации не хотят отказываться от этой возможности. С такими вычислениями работа с приложениями реального времени не могла быть лучше. В ближайшие годы может произойти более значительный сдвиг от традиционных методов к методам периферийных вычислений.
DataOps
Давайте посмотрим правде в глаза - конвейер данных стал более сложным и, следовательно, требует еще большего количества инструментов интеграции и управления. DataOps нам на помощь! Все задачи - от сбора до подготовки и анализа, автоматизации тестирования, внедрения автоматизированного тестирования, доставки для повышения качества данных и анализа - все покрыто. Эта тенденция сохранится в ближайшие годы.
Искусственный интеллект
Будь то небольшое предприятие или технический гигант, все они так или иначе полагались на ИИ. Все эти сложные задачи больше не вызывают беспокойства, поскольку теперь мы можем полагаться на ИИ. Кроме того, сокращение количества ошибок - еще одна веская причина, по которой ИИ стоит особняком. Теперь, когда мы так полагались на ИИ, пути назад нет!
Визуализация данных
Это одна из тех выдающихся тенденций, которой можно доверять. Это связано с тем, что организации переносят свои обычные хранилища данных в облако.
Лучший пользовательский опыт
Степень важности пользовательского опыта говорит об успехе компании. Вот почему компании не оставляют камня на камне, чтобы обеспечить наилучший пользовательский интерфейс - будь то чат-боты, персональная помощь или инструменты на основе искусственного интеллекта, если на то пошло.
Управление данными
Это еще одна область, которая приобретает все большее значение. Многие компании все еще пытаются соблюдать правила и нормы. Крайне важно не только соблюдать их, но и понимать их влияние на текущую и будущую деятельность. Специалисты по анализу данных, которые хорошо разбираются во всем этом, - это необходимость часа.
Эти тенденции показывают более четкое представление о том, какие стратегии в области науки о данных необходимо реализовать, чтобы удержать клиентов, а также вывести свой бизнес на новый уровень.
