Наука о данных: пять ключевых тенденций

Об основных тенденциях в области данных, к которым компаниям следует готовиться уже сейчас и которые окажут позитивное влияние на бизнес, на портале eWeek рассказывает CEO разработчика платформы обучения работе с данными DataCamp Мартин Теувиссен.

Наука о данных (Data Science) помогает компаниям использовать передовые инструменты и технологии для автоматизации сложных бизнес-процессов, связанных с извлечением, анализом и предоставлением необработанных данных. Во времена, когда технологии быстро развиваются и данные генерируются с невероятной скоростью, крайне важно не терять связь с реальностью и суметь предугадать тенденции будущего.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) переживают бурный рост — это связано с тем, что компании активно ищут быстрые, экономичные и инновационные способы применения имеющихся в их распоряжении больших данных. Но для того, чтобы эффективно развернуть эти технологии, команды должны быть в курсе последних тенденций, которые происходят в науке о данных. Сегодня она охватывает ИИ, МО, Интернет вещей, глубокое обучение и другие дисциплины. Проще говоря, это сочетание заключений на основе данных, алгоритмических вычислений, анализа и технологий, которые помогают в решении сложных бизнес-задач.

Обладая пониманием того, что такое наука о данных, предприятие может развернуть у себя передовые инструменты и технологии для автоматизации сложных бизнес-процессов, связанных с извлечением, анализом и представлением необработанных данных. Технологии постоянно прогрессируют, объемы данных растут необычайно быстро, поэтому крайне важно быть в курсе текущей ситуации и обладать возможностью предвидеть тенденции, которые появятся в будущем.

Ниже приводится пять основных тенденций в области данных.

1. Ускорение внедрения ИИ в бизнесе

В течение последних нескольких лет ИИ постепенно становится одной из основных технологий как для малых, так и для крупных предприятий, и есть все основания полагать, что это будет продолжаться в течение следующих нескольких лет. Сегодня мы находимся на начальных этапах применения ИИ, но вполне вероятно, что уже к концу 2020 г. мы увидим новые и более прогрессивные методы его задействования в научных областях и бизнесе. Движущей силой такого быстрого роста является тот факт, что ИИ позволяет компаниям любых размеров значительно повысить эффективность и результативность своих бизнес-процессов и операций. С его помощью можно также достичь огромных успехов в управлении клиентскими и пользовательскими данными.

Многие предприятия столкнутся со сложностями при внедрении ИИ, что связано с ограниченными финансовыми ресурсами или недостатком квалифицированного персонала, но те, кто инвестирует в него средства, получат ощутимую отдачу в виде продвинутых приложений, разработанных с использованием ИИ, МО и других технологий, которые значительным образом изменят те методы работы, которые приняты сегодня.

Еще одна тенденция, которая в ближайшие месяцы примет видимые очертания — автоматизированное МО, которое помогает трансформировать науку о данных при помощи улучшенного управления данными. Это приведет к тому, что начинающим специалистам по данным потребуется пройти специализированные курсы, чтобы изучить методы глубокого обучения.

2. Быстрый рост IoT

Согласно IDC, к концу этого года инвестиции в технологии Интернета вещей достигнут 1 трлн. долл., что является очевидным свидетельством ожидаемого роста числа «умных» и подключенных устройств. Многие люди уже применяют приложения и устройства, чтобы с их помощью управлять своими бытовыми приборами — электропечами, холодильниками, кондиционерами и телевизорами. Все это примеры базовой технологии IoT, и пользователи часто могут не знать, что за ней скрывается. Смарт-устройства типа Google Assistant, Amazon Alexa и Microsoft Cortana позволяют людям легко автоматизировать повседневные задачи в домашних условиях. Это только вопрос времени, когда компании задействуют их в комбинации с бизнес-приложениями и начнут активнее инвестировать в эту технологию. Наиболее заметный прогресс от применения IoT ожидается на производстве — там она поможет оптимизировать работу заводских цехов.

3. Эволюция аналитики больших данных

Эффективный анализ больших данных, несомненно, помогает предприятиям получить значительное конкурентное преимущество и достичь основных целей. Сегодня они применяют для анализа своих скоплений данных различные инструменты и технологии, такие как Python. Все больше компаний сосредоточились на выявлении причин, стоящих за определенными событиями, которые происходят в настоящее время, и в этом случае на помощь приходит прогнозная аналитика — она позволяет выявлять тенденции и прогнозировать, что может произойти в будущем. К примеру, она пригодится для того, чтобы определить пользовательские привычки отталкиваясь от истории просмотров или покупок. Специалисты по продажам и маркетингу могут проанализировать эти модели, чтобы создать более целенаправленные стратегии для привлечения новых клиентов и удержания уже имеющихся. Amazon применяет прогностические модели для наполнения складских запасов исходя из спроса в том или ином регионе продаж.

4. Edge Computing на подъеме

Периферийные вычисления набирают популярность, и ответственность за это несут датчики. Наступление этой технологии продолжится в значительной степени благодаря популяризации IoT, которая захватывает основные вычислительные системы. Edge Computing предоставляет компаниям возможность хранить потоковые данные рядом с источниками и анализировать их в режиме реального времени. Периферийные вычисления также являются альтернативой аналитике больших данных, которая требует высокопроизводительных устройств хранения данных и гораздо большей пропускной способности сети. Число устройств и датчиков, собирающих данные, растет экспоненциально, поэтому все больше компаний внедряют Edge Computing благодаря его возможностям в плане решения проблем, связанных с пропускной способностью, задержкой и связью. Кроме того, сочетание периферийных и облачных технологий формирует синхронизированную инфраструктуру, которая может минимизировать риски, связанные с анализом и управлением данными.

5. Растущий спрос на специалистов по безопасности данных

Без сомнений, внедрение ИИ и МО приведет к появлению многих новых специальностей в ИТ- и высокотехнологичных отраслях. Одной из самых востребованных станет специалист в области безопасности данных. На рынке труда уже в достаточном количестве имеются эксперты в области ИИ, МО и специалисты по данным, но помимо них существует потребность в специалистах по безопасности данных, которые умеют так анализировать и обрабатывать данные, чтобы передавать их клиентам в безопасном виде. Для выполнения этих функций они должны хорошо разбираться в новейших технологиях, таких как Python и другие популярные языки, которые применяются в науке о данных и аналитике. Четкое понимание концепций Python поможет решить проблемы, связанные с безопасностью данных.

Выводы

Наука о данных — одна из самых быстрорастущих областей во всех отраслях промышленности. Вот почему очень важно, чтобы компании, внедряющие эти технологии, оставались в курсе последних тенденций. Ознакомившись с ними, вы сможете проанализировать, каким образом вам необходимо улучшить бизнес-процессы, чтобы добиться максимального роста и окупаемости при развертывании новых технологий.