2021 Tendenze della scienza dei dati

Il 2020 è stato un anno impegnativo per quasi tutti. Mentre era pieno di eventi inaspettati, ha permesso l’attuazione di nuovi sviluppi nel mondo digitale. Il mondo ha visto l’emergere di varie tendenze tecnologiche mentre le persone si adattavano alla nuova normalità. Numerosi negozi al dettaglio sono stati in grado di passare all’e-commerce. Con le popolari piattaforme di social media come Facebook e Instagram che diventavano hub di e-commerce, le aziende erano aperte a nuove e innovative opportunità.
Per fornire una migliore esperienza sia ai dipendenti che ai consumatori, le aziende hanno iniziato a utilizzare la tecnologia in nuovi modi. Dopo tutto, una pandemia mondiale ha permesso loro di sviluppare una comprensione del potenziale e dei benefici della tecnologia. Hanno capito perché l’AI, l’analitica, i dati e la sicurezza informatica sono tecnologie essenziali per la crescita del business.

Cosa ci aspetta?

Molte industrie si stanno chiedendo come il 2021 sarà diverso dal suo predecessore. Considerando la situazione attuale, possiamo dire che il 2021 inizierà una nuova era che vanta l’incorporazione del cloud ibrido, la fiducia nelle macchine intelligenti, l’adattamento all’NLP poiché gli scienziati dei dati si stanno concentrando su AI e ML nel 2021.
Numerose opportunità ci verranno incontro nel 2021. Per esempio, differenziazione degli algoritmi, AI, containerizzazione dell’analitica, AI pragmatica, privacy differenziale, gestione dei dati aumentata, analisi quantistica e molti altri. Considerando queste tendenze della scienza dei dati 2021, possiamo dire che gli scienziati sono desiderosi di conoscere l’analitica avanzata dei dati e come può migliorare ulteriormente diversi campi.

Tendenze della scienza dei dati 2021

Di seguito, troverete alcune popolari tendenze della scienza dei dati 2021 per avere un vantaggio:

1. Intelligenza decisionale

Secondo gli esperti di data scientist, circa il 33% delle grandi organizzazioni avrà un’intelligenza decisionale come la modellazione delle decisioni entro il 2023. La tecnologia dell’intelligenza decisionale è in grado di eseguire una vasta gamma di compiti e attività attraverso tecniche decisionali. Questa tecnologia include applicazioni come i sistemi adattivi complessi.
La tecnologia dell’intelligenza decisionale include un quadro che combina tecnologie tradizionali e avanzate come l’approccio basato sulle regole, l’apprendimento automatico e l’IA. Questo approccio vi aiuterà a prendere decisioni logiche senza la necessità di un programmatore o di conoscenze tecniche.

2. Elaborazione del linguaggio naturale

La popolarità dell’elaborazione del linguaggio naturale era come un sottoinsieme dell’IA. Tuttavia, con il tempo e la capacità in rapida evoluzione, questa tecnologia si espande fino a diventare una necessità per le normali attività e processi aziendali. NLP aiuta a trovare nuovi modelli e a studiare i dati. Nel 2021, ci si può aspettare di recuperare istantaneamente archivi di dati più grandi.
Sarete in grado di raccogliere informazioni di qualità e intuizioni relative al business per migliorare la vostra attività. Potrete analizzare come i vostri clienti pensano al vostro marchio, prodotto o servizio. Con la programmazione in linguaggio naturale, si può trovare l’accesso all’analisi del sentimento.

3. Cloud per l’analisi

Inizialmente, lo scopo principale del cloud era quello di eseguire attività transazionali. Non aveva funzioni analitiche. L’applicazione tradizionale non ha molta memoria per immagazzinare tanti dati quanti ne richiede l’analisi. Inoltre, richiede reti veloci per trovare i dati che non sono disponibili nella memoria. Gli scienziati dei dati stanno rendendo la tecnologia cloud più sicura, efficace e immediata, in modo che le aziende possano fare affidamento su di essa senza processi complessi.

4. Analisi X

X significa qualsiasi parola per la quale possiamo generare analisi come testo, vibrazioni, emozioni, audio e video. Questo approccio porterà a nuove e preziose trasformazioni e innovazioni per le aziende. Con X analytics, è possibile raccogliere dati senza alcuna leva da parte dell’organizzazione. Molti scienziati stanno facendo sforzi per migliorare questa leva.
I progressi nell’AI e le sue tecniche per il cloud si stanno espandendo e stanno creando un nuovo impatto su X Analytics. È possibile utilizzare varie parole al posto di X, come video o audio. Questo approccio può aiutare nell’ottimizzazione della catena, nell’audio e nell’analisi video per controllare il traffico e la gestione del tempo.

5. Incorporazione di grafici

Poiché i dati stanno cambiando, gli scienziati dei dati stanno usando tecniche di apprendimento automatico non supervisionato.
tecniche di apprendimento automatico non supervisionato. Per esempio, usano questa tecnica per ridurre le variabili, raggruppare e formare modelli. I dati che cambiano includono:
– Applicazioni IoT
– Transazioni e-commerce
– Raccomandazioni
Inoltre, identificano i dati e rimuovono il rumore per la precisione. L’incorporazione dei grafici sta guadagnando trazione per eseguire numerose attività come gli approcci PCA, ecc. La Principle Component Analysis rimuove lo sfondo da un video con un processo semplice. È possibile capire le somiglianze e prevedere eventi diversi. Ecco alcuni vantaggi del graph embedding:
– Ingegneria delle caratteristiche granulari
– Supporto matriciale
– Riduzione del tempo di preparazione dei dati

6. Spiegabilità

È possibile eliminare gli ostacoli che interferiscono nella crescita del tuo business implementando statisticamente l’AI. La crisi di spiegabilità è una grande battuta d’arresto per le imprese. Questa crisi colpisce la fiducia dei consumatori per un business. Tuttavia, la spiegabilità può fornire miscele di tecniche con sistemi basati su regole o logica per rispondere al pubblico. Di seguito troverete alcune tecniche standard che potreste sperimentare nel 2021:
– Autotuning
– ONNX o Scambio aperto di reti neurali
– Reti Neurali Ricorrenti
– Reti Neurali Convoluzionali

7. Dati azionabili

Nel 2021, si osserverà una maggiore enfasi sui dati azionabili. Si può significare la connessione mancante tra i big data e le preposizioni di business. I dati non sono disponibili in un unico formato, strutturati e in grandi quantità. Invece, è necessario raccogliere dati da diverse fonti ed eseguire un’analisi. Questo incoraggia le imprese a capire gli strumenti e le applicazioni. Quindi, le aziende possono estrarre dati preziosi con l’aiuto di intuizioni di dati utilizzabili. Questo permette di prendere decisioni migliori, pianificare i processi aziendali e migliorare le attività dell’organizzazione.

8. Intelligenza continua

È possibile integrare l’analisi in tempo reale per eseguire le attività aziendali e generare dati in tempo reale. Questo strumento permette varie attività come il supporto al processo decisionale e l’automazione del processo decisionale. L’intelligenza continua ti aiuta a gestire e ottimizzare le tue decisioni e ad offrire un servizio clienti sorprendente.

Conclusione

Quest’anno, gli scienziati dei dati stanno dando la priorità all’avanzamento del campo e all’implementazione delle tendenze dei dati. Speriamo che il 2021 sia una pietra miliare per l’integrazione dei metodi AI e lo spettro dei dati. Per esempio, stanno lavorando con la conoscenza e una base statistica per implementare nuovi progressi nelle organizzazioni.
Gli scienziati hanno recentemente capito l’importanza della raccolta e della segmentazione dei dati. Stanno lavorando su modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per trovare metodi nuovi e innovativi per raccogliere dati. Dati accurati aiuteranno a capire il mercato, tracciare le interazioni dei social media, gestire le campagne di marketing e mirare a un pubblico demografico potenziale.