«Данные о потребителях станут самым большим отличием в ближайшие два-три года. Победит тот, кто разблокирует горы данных и использует их стратегически».
— Анджела Джин Арендтс, старший вице-президент по розничной торговле, Apple.
Благодаря постоянному внедрению новых технологических достижений потенциал больших данных можно использовать по-разному. Сфера науки о данных быстро развивается благодаря двум неотъемлемым движущим силам — искусственному интеллекту и машинному обучению.
Усовершенствования призваны предоставить предпринимателям современные инструменты и технологии для автоматизации рутинных и утомительных бизнес-процессов, связанных с извлечением, анализом и представлением необработанных данных. Эта тенденция позволит специалистам по науке о данных решать сложные задачи.
Поскольку вокруг технологического ландшафта происходит так много всего, мы связались с несколькими отраслевыми экспертами и собрали их мнения о том, что мы можем увидеть в сфере науки о данных в 2019 году. Давайте рассмотрим их мнения по одному.
1. Разработчики будут прививать доброжелательное отношение к специалистам по данным
По словам Сиддхарты Агарвала,вице-президента по управлению продуктами и стратегии Oracle Cloud Platform, программисты поймут важность включения моделей обработки данных в свой рабочий процесс для создания более эффективных и интуитивно понятных продуктов. Они будут приветствовать ученых, занимающихся данными, и совместно разрабатывать решения для стимулирования изменений.
Наука о данных делает программное обеспечение и продукты намного более интеллектуальными. Он предоставляет этим решениям возможность прогнозировать конкретные требования пользователя за счет реализации алгоритмов машинного обучения. Это взаимопонимание позволит им создавать более умные приложения, полностью адаптированные к конкретным потребностям и желаниям клиентов.
2. ИИ, машинное обучение и аналитика станут массовыми
Стивен Гэйли,архитектор решений в Exabeam, считает, что 2019 год будет годом новаторов, работающих в области искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики, которые оставят позади устаревшие дисциплины. Сфера науки о данных переживет бум, и будет взрыв уникальных практик SOC и подходящих рабочих процессов, соответствующих этим новым возможностям. Кроме того, предприниматели с большей вероятностью будут инвестировать в стартапы в области безопасности с искусственным интеллектом, демонстрирующие реальный потенциал.
3. Появление более сложных групп обработки данных
Гарри Глейзер, генеральный директор Periscope Data, сказал, что2019 год будет годом, когда по мере того, как сфера станет более зрелой и продвинутой, будут появляться сложные команды по работе с данными. Кроме того, специалисты по науке о данных получат возможность работать с еще большими наборами данных, включив в свою работу новые инструменты и методы. Языки программирования, такие как Python и R, станут популярными для аналитики.
4. Большой спрос на инженеров данных
В 2019 году мы увидим большой спрос на инженеров по данным, способных преобразовывать идеи, предоставленные учеными по данным, в цифровые продукты и решения, основанные на данных, для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса. Все больше и больше предприятий будут сосредоточены на использовании возможностей данных. Это мнение высказала Нима Негабан, технический директор и соучредитель Kinetica.
Это повлечет за собой эксперименты и разработку интеллектуальных аналитических приложений, которые работают на принципах искусственного интеллекта, взаимодействия в реальном времени и встроенной аналитики. Также в этом году будут реализованы инновации в области ИИ и аналитики, чтобы предоставить предпринимателям возможность принимать более взвешенные решения.
5. Дополнительные достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения
По словам Алана Конбоя, технического директора Scale Computing, 2019 год станет годом, когда ИИ и машинное обучение будут максимально использовать свой потенциал, собирая и анализируя данные быстрее, чем когда-либо. С помощью платформ граничных вычислений данные будут храниться и обрабатываться таким образом, чтобы организации могли быстро принимать соответствующие бизнес-решения.
Некоторые из реальных примеров внедрения этой передовой технологии можно увидеть в том, как виртуальные помощники рекомендуют клиентам будущие онлайн-покупки, анализируя их прошлое поведение и интересы.
6. 2019 год будет посвящен более эффективным виртуальным помощникам и чат-ботам
Ваня Николова,к.т.н. по математическому анализу и руководитель отдела аналитики данных в RunRepeat.com заявил, что 2019 год будет посвящен лучшим чат-ботам и виртуальным личным помощникам. ИИ станет модным словом в индустрии программного обеспечения. Но поскольку эта технология работает в фоновом режиме, большинство клиентов не знают о ее потенциале и реальных приложениях. Кроме того, блокчейн также станет мейнстримом, и эта технология проникнет в сферу науки о данных для создания соответствующих приложений и решений.
7. Все больше предпринимателей начнут заниматься наукой о данных
Сэм Андервуд, вице-президент по бизнес-стратегии в Futurety, агентстве по анализу данных и маркетингу из Огайо, также поддерживает идею о том, что наука о данных будет в центре внимания в 2019 году. Большинство предпринимателей уже начали предпринимать инициативы в области науки о данных в прошлом году. Точно так же в этом году импульс сохранится в духе превращения науки о данных в неотъемлемый актив под эгидой политик принятия решений для организаций.
8. Смешанное формальное обучение будет на пике
Концепция смешанного формального обучения станет широко популярной в 2019 году, что позволит предприятиям создавать системы ИИ с максимальной точностью, но с минимальным объемом обучающих данных. Большинство организаций не могут позволить себе использовать ИИ, поскольку для обучения и тестирования таких решений необходимы огромные объемы данных. Это заявление было сделано Сандрой Каррико, вице-президентом по проектированию и главным специалистом по данным в Glynt.ai (подразделение WattzOn).
По ее словам, Google и Glynt.ai — два отраслевых гиганта, которые внедрили этот подход для извлечения данных из неструктурированных документов всего с 10 обучающими примерами. Удивительно, но точность результатов составила около 98%.
9. Предиктивная аналитика изменит процесс доставки
Боб Дэвис, директор по маркетингу в Plutora, считает, что в 2019 году в процессах доставки будут использоваться искусственный интеллект и машинное обучение, направленные на повышение ценности, а не сокращение потерь. Эта методология определенно улучшит наши навыки понимания конкретных потребностей клиентов и получения лучших результатов за счет постоянного совершенствования.
Но чтобы оптимизировать ценность, нам понадобится предиктивная аналитика для перепроектирования конвейера доставки в соответствии с имеющимися вариантами и параметрами. Такой подход позволит нам развиваться виртуально, использовать симуляции в качестве учителя и придумывать новые версии, которые будут функционировать в соответствии с нашей логикой.
10. Рассвет множества конвейерных платформ для обработки и анализа данных
Йохай Эттун, генеральный директор и соучредитель cnvrg.io, а также эксперт в области науки о данных и машинного обучения, сказал, что в этом году будет большой спрос на конвейерные платформы для обработки данных. Эти платформы наряду с другими, такими как GitHub, будут контролировать область науки о данных и окажут большое влияние на индустрию разработки.
11. Рождение совершенно нового поколения специалистов по безопасности данных
Сету Кулкарни, вице-президент по корпоративной стратегии в WhiteHat, считает, что AL и ML будут стремительно развиваться во всем мире, что породит спрос на новый класс специалистов по безопасности данных. Обе эти области зависят от данных, и для их эффективной обработки специалистам по данным потребуется иметь специализированный опыт в этой области, а также владеть компьютерными науками.
На современном рынке есть эксперты, которые одинаково хорошо разбираются в науке о данных и информатике и могут обрабатывать данные безопасности под рукой. И после интерпретации эти данные могут быть интегрированы с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы автоматизировать безопасность в реальном сценарии.
12. Наука о данных произведет революцию в социальных сетях
Недавние инвестиции в область науки о данных полностью изменят ландшафт социальных сетей в 2019 году. Эту тенденцию можно увидеть в растущей склонности к технологиям распознавания изображений на основе ИИ, предоставляемым ключевыми поставщиками SML. Кроме того, он уже используется несколькими брендами, готовыми удовлетворить глобальный спрос.
Кроме того, Александр Сирах,соучредитель YouScan (платформы для прослушивания социальных сетей на основе искусственного интеллекта), сказал, что наука о данных также даст прекрасную возможность экспертам по социальным сетям и маркетологам получить ценных клиентов. понимание и детальное понимание ситуаций потребления продукта.
Эти отраслевые прогнозы свидетельствуют о том, что наука о данных будет играть неотъемлемую роль в эволюции технологического ландшафта в 2019 году и далее. Эта технология откроет профессионалам новые возможности для создания передовых решений, а предприятиям — возможность эффективно использовать необработанные данные для принятия лучших бизнес-решений.
Анубхути Шривастава занимается созданием контента в Arkenea и Benchpoint. Она увлечена написанием статей на темы, связанные с дизайном и индустрией разработки программного обеспечения.
