Tendencias de la ciencia de los datos en 2021

2020 fue un año difícil para casi todo el mundo. Aunque estuvo lleno de acontecimientos inesperados, permitió la implantación de nuevos desarrollos en el mundo digital. El mundo vio surgir varias tendencias tecnológicas mientras la gente se adaptaba a la nueva normalidad. Numerosas tiendas minoristas pudieron pasarse al comercio electrónico. Con plataformas de medios sociales populares como Facebook e Instagram que se convirtieron en centros de comercio electrónico, las empresas se abrieron a nuevas e innovadoras oportunidades.
Para ofrecer una mejor experiencia tanto a los empleados como a los consumidores, las empresas empezaron a utilizar la tecnología de nuevas maneras. Después de todo, una pandemia mundial les permitió desarrollar una comprensión del potencial y los beneficios de la tecnología. Comprendieron por qué la IA, la analítica, los datos y la ciberseguridad son tecnologías esenciales para el crecimiento empresarial.

Qué nos espera?

Muchos sectores se preguntan en qué se diferenciará el año 2021 de su predecesor. Teniendo en cuenta la situación actual, podemos decir que 2021 iniciará una nueva era que cuenta con la incorporación de la nube híbrida, la dependencia de las máquinas inteligentes, la adaptación a la PNL, ya que los científicos de datos se están centrando en la IA y el ML en 2021.
En 2021 se presentarán numerosas oportunidades. Por ejemplo, la diferenciación de algoritmos, la IA, la contenerización de la analítica, la IA pragmática, la privacidad diferencial, la gestión de datos aumentada, el análisis cuántico y muchas más. Teniendo en cuenta estas tendencias de la ciencia de los datos en 2021, podemos decir que los científicos están ansiosos por conocer la analítica de datos avanzada y cómo puede mejorar los diferentes campos.

A continuación, encontrarás algunas de las tendencias de ciencia de datos 2021 más populares para adelantarte:

1. Inteligencia para la toma de decisiones

Según los expertos en ciencia de datos, alrededor del 33% de las grandes organizaciones contarán con inteligencia de decisiones, como el modelado de decisiones, en 2023. La tecnología de inteligencia de decisiones es capaz de realizar una amplia gama de tareas y actividades a través de técnicas de toma de decisiones. Esta tecnología incluye aplicaciones como los sistemas adaptativos complejos.
La tecnología de inteligencia de decisiones incluye un marco que combina tecnologías tradicionales y avanzadas, como el enfoque basado en reglas, el aprendizaje automático y la IA. Este enfoque le ayudará a tomar decisiones lógicas sin necesidad de un programador o de conocimientos técnicos.

2. Procesamiento del Lenguaje Natural

La popularidad del Procesamiento del Lenguaje Natural fue como un subconjunto de la IA. Sin embargo, con el tiempo y la rápida evolución de la capacidad, esta tecnología se expande hasta convertirse en una necesidad para las actividades y procesos empresariales normales. El PLN ayuda a encontrar nuevos patrones y a estudiar los datos. En 2021, se puede esperar que se recuperen instantáneamente mayores repositorios de datos.
Podrá reunir información de calidad y conocimientos relacionados con el negocio para mejorar su empresa. Podrá analizar la opinión de sus clientes sobre su marca, producto o servicio. Con la programación en lenguaje natural, puede encontrar acceso al análisis de sentimientos.

3. La nube para el análisis

Inicialmente, el objetivo principal de la nube era realizar actividades transaccionales. No tenía características analíticas. La aplicación tradicional no tiene mucha memoria para almacenar tantos datos como requiere la analítica. Además, requiere redes rápidas para encontrar los datos que no están disponibles en la memoria. Los científicos de datos están haciendo que la tecnología en la nube sea más segura, eficaz e instantánea para que las empresas puedan confiar en ella sin necesidad de procesos complejos.

4. X Analytics

X significa cualquier palabra para la que podamos generar analítica, como texto, vibración, emoción, audio y vídeo. Este enfoque dará lugar a nuevas y valiosas transformaciones e innovaciones para las empresas. Con la analítica X, se pueden recopilar datos sin necesidad de recurrir a la organización. Muchos científicos están haciendo esfuerzos para mejorar este apalancamiento.
Los avances en IA y sus técnicas para la nube se están expandiendo y creando un nuevo impacto en X Analytics. Se pueden utilizar varias palabras en lugar de X, como vídeo o audio. Este enfoque puede ayudar en la optimización de la cadena, el audio y el análisis de vídeo para controlar el tráfico y la gestión del tiempo.

5. Incrustación de gráficos

Como los datos están cambiando, los científicos de datos están utilizando técnicas de aprendizaje
técnicas de aprendizaje automático no supervisado. Por ejemplo, utilizan esta técnica para reducir variables, agrupar y entrenar modelos. Los datos cambiantes incluyen:
– Aplicaciones de IoT
– Transacciones de comercio electrónico
– Recomendaciones
Además, identifican los datos y eliminan el ruido para obtener precisión. La incrustación de gráficos está ganando tracción para realizar numerosas actividades, como los enfoques de PCA, etc. El análisis de componentes principales elimina el fondo de un vídeo con un proceso sencillo. Puede entender las similitudes y predecir diferentes eventos. Estas son algunas de las ventajas de la incrustación de gráficos:
– Ingeniería de características granulares
– Soporte de matrices
– Disminución del tiempo de preparación de los datos

6. Explicabilidad

Puede eliminar los obstáculos que interfieren en el crecimiento de su negocio desplegando la IA estadísticamente. La crisis de explicabilidad es un gran revés para las empresas. Esta crisis afecta a la confianza de los consumidores en una empresa. Sin embargo, la explicabilidad puede proporcionarle mezclas de técnicas con sistemas basados en reglas o lógica para responder a la audiencia. A continuación encontrará algunas técnicas estándar que puede experimentar en 2021:
– Autotuning
– ONNX o Intercambio Abierto de Redes Neuronales
– Redes neuronales recurrentes
– Redes neuronales convolucionales

7. Datos procesables

En 2021, se observará un mayor énfasis en los datos procesables. Puede significar la conexión que falta entre el big data y las preposiciones de negocio. Los datos no están disponibles en un formato único, estructurado y en grandes cantidades. En su lugar, es necesario recopilar datos de diferentes fuentes y realizar un análisis. Esto anima a las empresas a comprender las herramientas y las aplicaciones. De este modo, las empresas pueden extraer datos valiosos con la ayuda de conocimientos de datos procesables. Esto permite tomar mejores decisiones, planificar los procesos de negocio y mejorar las actividades de la organización.

8. Inteligencia continua

Puede integrar la analítica en tiempo real para realizar sus actividades empresariales y generar datos en tiempo real. Esta herramienta permite realizar diversas actividades, como el apoyo a la toma de decisiones y la automatización de las mismas. La inteligencia continua le ayuda a gestionar y optimizar sus decisiones y a ofrecer un increíble servicio al cliente.

Conclusión

Este año, los científicos de datos están priorizando el avance en el campo y la implementación de las tendencias de datos. Es de esperar que 2021 sea un hito para la integración de los métodos de IA y el espectro de datos. Por ejemplo, están trabajando con conocimientos y una base estadística para desplegar nuevos avances en las organizaciones.
Los científicos comprenden recientemente la importancia de la recopilación y la segmentación de los datos. Están trabajando en modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para encontrar nuevos e innovadores métodos de recopilación de datos. Los datos precisos ayudarán a entender el mercado, a seguir las interacciones en las redes sociales, a gestionar las campañas de marketing y a dirigirse a un público potencialmente demográfico.

Qué nos espera?