2021 Tendances de la science des données

2020 a été une année difficile pour presque tout le monde. Bien qu’elle ait été pleine d’événements inattendus, elle a permis la mise en œuvre de nouveaux développements dans le monde numérique. Le monde a vu l’émergence de diverses tendances technologiques alors que les gens s’adaptaient à la nouvelle normalité. De nombreux magasins de détail ont pu passer au commerce électronique. Les plateformes de médias sociaux populaires telles que Facebook et Instagram étant devenues des plaques tournantes du commerce électronique, les entreprises se sont ouvertes à des possibilités nouvelles et innovantes.
Pour offrir une meilleure expérience aux employés et aux consommateurs, les entreprises ont commencé à utiliser la technologie de nouvelles manières. Après tout, une pandémie mondiale leur a permis de mieux comprendre le potentiel et les avantages de la technologie. Elles ont compris pourquoi l’intelligence artificielle, l’analyse, les données et la cybersécurité sont des technologies essentielles pour la croissance des entreprises.

Qu’est-ce qui nous attend ?

De nombreuses industries se demandent en quoi 2021 sera différent de son prédécesseur. Compte tenu de la situation actuelle, nous pouvons dire que 2021 marquera le début d’une nouvelle ère qui se caractérise par l’incorporation de nuages hybrides, la dépendance à l’égard des machines intelligentes, l’adaptation à la PNL alors que les spécialistes des données se concentrent sur l’IA et la ML en 2021.
De nombreuses opportunités se présenteront à nous en 2021. Par exemple, la différenciation des algorithmes, l’IA, la conteneurisation de l’analyse, l’IA pragmatique, la confidentialité différentielle, la gestion améliorée des données, l’analyse quantique, et bien d’autres encore. En considérant ces tendances de la science des données en 2021, nous pouvons dire que les scientifiques sont impatients d’en apprendre davantage sur l’analyse avancée des données et sur la manière dont elle peut améliorer différents domaines.

Tendances de la science des données en 2021

Vous trouverez ci-dessous quelques tendances populaires en matière de science des données pour 2021 afin de prendre une longueur d’avance :

1. Intelligence décisionnelle

Selon les experts en sciences des données, environ 33 % des grandes organisations disposeront d’une intelligence décisionnelle telle que la modélisation des décisions d’ici 2023. La technologie de l’intelligence décisionnelle est capable de réaliser un large éventail de tâches et d’activités grâce à des techniques de prise de décision. Cette technologie comprend des applications telles que les systèmes adaptatifs complexes.
La technologie de l’intelligence décisionnelle comprend un cadre qui combine des technologies traditionnelles et avancées telles que l’approche basée sur des règles, l’apprentissage machine et l’IA. Cette approche vous aidera à prendre des décisions logiques sans avoir besoin d’un programmeur ou de connaissances techniques.

2. Traitement du langage naturel

La popularité du traitement du langage naturel était un sous-ensemble de l’IA. Cependant, avec le temps et l’évolution rapide des capacités, cette technologie s’est développée pour devenir un besoin pour les activités et les processus commerciaux normaux. La PNL aide à trouver de nouveaux modèles et à étudier les données. En 2021, vous pouvez vous attendre à récupérer instantanément des dépôts de données plus importants.
Vous serez en mesure de rassembler des informations de qualité et des connaissances sur les entreprises pour améliorer votre activité. Vous pourrez analyser la façon dont vos clients perçoivent votre marque, votre produit ou votre service. Grâce à la programmation en langage naturel, vous pouvez accéder à l’analyse des sentiments.

3. Le nuage pour l’analyse

Au départ, l’objectif principal du nuage était de réaliser des activités transactionnelles. Il n’avait pas de caractéristiques analytiques. L’application traditionnelle n’a pas beaucoup de mémoire pour stocker autant de données que l’analyse le requiert. De plus, elle nécessite des réseaux rapides pour trouver des données qui ne sont pas disponibles dans la mémoire. Les spécialistes des données rendent la technologie du cloud plus sûre, plus efficace et plus instantanée afin que les entreprises puissent s’y fier sans processus complexes.

4. X Analyse

X signifie tout mot pour lequel nous pouvons générer des analyses, comme le texte, la vibration, l’émotion, l’audio et la vidéo. Cette approche entraînera des transformations et des innovations nouvelles et précieuses pour les entreprises. Grâce à l’analyse X, vous pouvez recueillir des données sans que l’entreprise n’ait à intervenir. De nombreux scientifiques s’efforcent d’améliorer cet effet de levier.
Les progrès de l’IA et de ses techniques pour le cloud se développent et créent un nouvel impact sur X Analytics. Vous pouvez utiliser différents mots à la place de X, comme vidéo ou audio. Cette approche peut aider à l’optimisation de la chaîne, à l’analyse audio et vidéo pour contrôler le trafic et la gestion du temps.

5. Intégration des graphiques

Comme les données changent, les scientifiques utilisent des machines non supervisées
les techniques d’apprentissage. Par exemple, ils utilisent cette technique pour réduire les variables, regrouper et former des modèles. L’évolution des données comprend :
– les applications IdO
– Transactions de commerce électronique
– Recommandations
En outre, ils identifient les données et suppriment le bruit pour plus de précision. L’intégration de graphiques gagne en popularité pour la réalisation de nombreuses activités telles que les approches ACP, etc. L’analyse en composantes principales permet d’éliminer le bruit de fond d’une vidéo par un procédé simple. Vous pouvez comprendre les similitudes et prévoir les différents événements. Voici quelques avantages de l’intégration des graphiques :
– Ingénierie des caractéristiques granulaires
– Soutien matriciel
– Diminution du temps de préparation des données

6. Explicabilité

Vous pouvez éliminer les obstacles qui entravent la croissance de votre entreprise en déployant l’IA de manière statistique. La crise de l’explicabilité est un revers majeur pour les entreprises. Cette crise affecte la confiance des consommateurs dans une entreprise. Cependant, l’explicabilité peut vous fournir des mélanges de techniques avec des systèmes basés sur des règles ou une logique pour répondre au public. Vous trouverez ci-dessous quelques techniques standard que vous pourriez rencontrer en 2021 :
– Autotuning
– ONNX ou Open Neural Network Exchange
– Réseaux neuronaux récurrents
– Réseaux de neurones convolutifs

7. Données exploitables

En 2021, vous constaterez une plus grande importance accordée aux données exploitables. Vous pouvez signifier le lien manquant entre les grandes données et les prépositions commerciales. Les données ne sont pas disponibles dans un format unique, structuré et en grande quantité. Vous devez plutôt collecter des données provenant de différentes sources et en faire une analyse. Cela encourage les entreprises à comprendre les outils et les applications. Ainsi, les entreprises peuvent extraire des données précieuses à l’aide d’informations sur les données exploitables. Cela vous permet de prendre de meilleures décisions, de planifier les processus d’entreprise et d’améliorer les activités de l’organisation.

8. Intelligence continue

Vous pouvez intégrer des analyses en temps réel pour mener à bien vos activités commerciales et générer des données en temps réel. Cet outil permet diverses activités telles que l’aide à la décision et l’automatisation de la prise de décision. L’intelligence continue vous aide à gérer et à optimiser vos décisions et à offrir un service client exceptionnel.

Conclusion

Cette année, les spécialistes des données accordent la priorité à l’avancement du domaine et à la mise en œuvre des tendances en matière de données. Il faut espérer que 2021 sera une étape importante dans l’intégration des méthodes d’IA et du spectre des données. Par exemple, ils travaillent avec des connaissances et une base statistique pour déployer de nouvelles avancées dans les organisations.
Les scientifiques ont récemment compris l’importance de la collecte et de la segmentation des données. Ils travaillent sur l’apprentissage machine et les modèles d’intelligence artificielle pour trouver des méthodes nouvelles et innovantes de collecte de données. Des données précises aideront à comprendre le marché, à suivre les interactions dans les médias sociaux, à gérer les campagnes de marketing et à cibler un public potentiel sur le plan démographique.