2020 год был сложным для всех. Несмотря на то, что он был полон неожиданных событий, он позволил внедрить новые разработки в цифровой мир. Мир увидел появление различных технологических тенденций по мере того, как люди приспосабливались к новой норме. Многочисленные розничные магазины смогли перейти на электронную коммерцию. Благодаря тому, что популярные социальные медиа-платформы, такие как Facebook и Instagram, стали узловыми точками электронной коммерции, бизнес был открыт для новых и инновационных возможностей.
Чтобы обеспечить лучший опыт как для сотрудников, так и для потребителей, предприятия начали использовать технологии новыми способами. В конце концов, глобальная пандемия позволила им развить понимание потенциала и преимуществ технологии. Они поняли, почему ИИ, аналитика, данные и кибербезопасность являются важнейшими технологиями для роста бизнеса.

Что ждет впереди?

Многие отрасли промышленности задаются вопросом, чем 2021 год будет отличаться от своего предшественника. Учитывая текущую ситуацию, можно сказать, что 2021 год ознаменуется началом новой эры, которая может похвастаться гибридной инкорпорацией облака, зависимостью от интеллектуальных машин, адаптацией к NLP, поскольку в 2021 году ученые, занимающиеся данными, сосредоточат свое внимание на AI и ML.
Многочисленные возможности придут нам навстречу в 2021 году. Например, дифференциация алгоритмов, ИИ, контейнеризация аналитики, прагматичный ИИ, дифференциальная конфиденциальность, расширенное управление данными, квантовый анализ и многое другое. Рассматривая эти тенденции в науке о данных 2021 года, можно сказать, что ученые хотят узнать о передовой аналитике данных и о том, как она может способствовать дальнейшему развитию различных областей.

2021 год Научные тенденции в области данных

Ниже вы найдете некоторые популярные тенденции науки данных 2021 года, чтобы получить голову:

1. Интеллект принятия решений

По данным экспертов-данных, к 2023 году около 33% крупных организаций будут обладать интеллектом принятия решений, таким как моделирование решений. Технология интеллекта принятия решений способна выполнять широкий спектр задач и видов деятельности с помощью методов принятия решений. Эта технология включает в себя такие приложения, как сложные адаптивные системы.
Технология интеллекта принятия решений включает в себя структуру, которая сочетает в себе традиционные и передовые технологии, такие как основанный на правилах подход, машинное обучение и искусственный интеллект. Этот подход поможет вам принимать логические решения без необходимости в программисте или технических знаниях.

2. Обработка естественного языка

Популярность метода обработки естественного языка как подмножества ИИ. Тем не менее, со временем и быстро развивающимися способностями эта технология расширяется и становится необходимой для нормальной деятельности и процессов. NLP помогает находить новые модели и изучать данные. В 2021 году можно ожидать мгновенного получения больших хранилищ данных.
Вы сможете собирать качественную информацию и изучать бизнес-процессы для повышения эффективности Вашего бизнеса. Вы сможете проанализировать, как ваши клиенты думают о вашем бренде, продукте или услуге. С помощью программирования на естественном языке можно найти доступ к анализу настроений.

3. Облако для анализа

Первоначально основной целью облака было выполнение транзакционной деятельности. Оно не обладало аналитическими характеристиками. Традиционное приложение не имеет большого объема памяти, чтобы хранить столько данных, сколько требуется аналитике. Кроме того, оно требует быстрых сетей для поиска данных, которые недоступны в памяти. Ученые, занимающиеся данными, делают облачную технологию более безопасной, эффективной и мгновенной, чтобы предприятия могли полагаться на нее без сложных процессов.

4. X Аналитика

X означает любое слово, для которого мы можем генерировать аналитику, такую как текст, вибрация, эмоции, аудио и видео. Такой подход приведет к новым и ценным преобразованиям и инновациям для бизнеса. С помощью аналитики X вы можете собирать данные без каких-либо рычагов воздействия со стороны организации. Многие ученые прилагают усилия для усиления этого рычага.
Достижения в области ИИ и его методов для облачных вычислений расширяются и создают новое влияние на X Analytics. Вместо X можно использовать различные слова, например, видео или аудио. Этот подход может помочь в оптимизации цепочки, аудио и видеоаналитике для контроля движения транспорта и управления погодой.

5. Графическое вложение

По мере изменения данных, ученые используют неконтролируемую машину…
методики обучения. Например, они используют эту технику для сокращения переменных, кластерных и обучающих моделей. Изменение данных включает в себя:
– приложения IoT
– электронные транзакции
– Рекомендации
Кроме того, они идентифицируют данные и удаляют шумы для обеспечения точности. Встраивание графиков набирает обороты при выполнении многочисленных работ, таких как PCA-подходы и т.д. Принцип компонентного анализа удаляет фон из видео с помощью простого процесса. Вы можете понять сходства и предсказать различные события. Вот некоторые преимущества встраивания графиков:
– Гранулярная функциональная инженерия
– матричная поддержка
– Уменьшение времени подготовки данных

6. Объяснение

Вы можете устранить препятствия, мешающие росту вашего бизнеса, развернув ИИ статистически. Кризис объяснимости является серьезным препятствием для бизнеса. Этот кризис влияет на доверие потребителей к бизнесу. Однако объяснимость может дать вам сочетание техники с системами, основанными на правилах, или логикой реагирования на аудиторию. Ниже вы найдете некоторые стандартные методики, которые вы можете испытать в 2021 году:
– Автонастройка
– ONNX или открытый нейросетевой обмен
– Повторяющиеся нейронные сети
– Конволюционные нейронные сети

7. Действительные данные

В 2021 году вы увидите, что больше внимания уделяется данным, которые могут быть использованы для конкретных действий. Вы можете обозначить отсутствующую связь между большими данными и деловыми предлогами. Данные недоступны в едином формате, структурированы и в больших объемах. Вместо этого необходимо собирать данные из разных источников и проводить их анализ. Это побуждает предприятия разбираться в инструментах и приложениях. Следовательно, предприятия могут извлекать ценные данные с помощью практических действий по их пониманию. Это позволяет вам принимать лучшие решения, планировать бизнес-процессы и улучшать деятельность организации.

8. Непрерывный интеллект

Вы можете интегрировать аналитику в режиме реального времени для выполнения бизнес-операций и генерирования данных в режиме реального времени. Этот инструмент позволяет осуществлять различные виды деятельности, такие как поддержка принятия решений и автоматизация процесса принятия решений. Непрерывная аналитика поможет вам управлять и оптимизировать ваши решения и предложить потрясающее обслуживание клиентов.

Заключение

В этом году ученые, занимающиеся сбором и обработкой данных, уделяют приоритетное внимание продвижению вперед в этой области и реализации тенденций в области данных. Будем надеяться, что 2021 год станет важной вехой в деле интеграции методов искусственного осеменения и спектра данных. Например, они работают со знаниями и статистической базой для внедрения новых достижений в организациях.
В последнее время ученые понимают важность сбора и сегментации данных. Они работают над моделями машинного обучения и искусственного интеллекта для поиска новых и инновационных методов сбора данных. Точные данные помогут понять рынок, отследить взаимодействие в социальных сетях, управлять маркетинговыми кампаниями и ориентироваться на потенциальную аудиторию – демографическую.