As 10 principais tendências e previsões da ciência de dados a serem observadas em 2022

Este artigo apresenta as 10 principais tendências e previsões da ciência de dados a serem observadas em 2022

A Covid-19 transformou a maneira como os humanos atuam e, agora que as pessoas se aproximam do final de outro ano turbulento, todos estão olhando para 2022 com esperança de um futuro melhor. Com grande parte do mundo se movendo online, e-commerce, computação em nuvem e medidas aprimoradas de segurança cibernética são apenas a ponta do iceberg quando se trata de avaliar as tendências atuais na análise de dados. A ciência de dados é uma das tendências tecnológicas poderosas e está remodelando vários processos e operações de negócios em todo o mundo. À medida que a quantidade de dados continua crescendo, as empresas procuram novas maneiras inovadoras de otimizar a ciência de dados. O tamanho do mercado de plataforma de ciência de dados deve crescer de US $ 37,9 bilhões em 2019 para US $ 140,9 bilhões em 2024. E o mercado atual de software de BI e analítica está avaliado em 16 bilhões de dólares globalmente. Aqui estão as 10 principais tendências e previsões da ciência de dados que impulsionarão o mundo digital em 2022:

Ciência de dados na nuvem

O problema está em coletar, marcar, limpar, estruturar, formatar e analisar esse enorme volume de dados em um só lugar. Modelos de ciência de dados e inteligência artificial vêm em socorro. No entanto, o armazenamento de dados ainda é uma preocupação. Uma das principais tendências da ciência de dados em 2022 é o uso de serviços de nuvem pública e privada para ciência de dados e análise de dados.

Análise preditiva

A tecnologia se tornará mais imersiva e incorporada, onde os recursos de análise preditiva serão integrados perfeitamente aos sistemas e aplicativos com os quais interagimos. A análise preditiva conduzirá os casos de uso em aplicativos de última geração, como aplicativos metaversos.

Dados acionáveis

Investir em software de dados caro não fornecerá resultados, a menos que os dados sejam analisados ​​para derivar insights acionáveis. Os dados acionáveis ​​permitem que você se torne um melhor tomador de decisões e faça o que é certo para os negócios. Organizando atividades / trabalhos na empresa, simplificando os fluxos de trabalho e distribuindo projetos entre as equipes, os insights de dados acionáveis ​​ajudam a aumentar a eficiência geral do negócio.

Automação de nuvem e serviços de nuvem híbrida

A automação dos serviços de computação em nuvem para nuvens públicas e privadas é realizada por meio de inteligência artificial e aprendizado de máquina. AIOps é inteligência artificial para operações de TI. Isso está trazendo uma mudança na forma como as empresas olham para ciência de dados e serviços em nuvem, oferecendo mais segurança de dados, escalabilidade, banco de dados centralizado e sistema de governança, e propriedade de dados a baixo custo.

Blockchain em ciência de dados

Embora o blockchain tenha se tornado parte da FinTech e dos setores de saúde, agora está entrando no setor de TI. Então, como o blockchain ajuda com a ciência de dados? Os cientistas de dados precisam estruturar as informações de maneira centralizada para torná-las prontas para a análise de dados. Esse processo ainda é demorado e exige esforço dos cientistas de dados. Blockchain pode resolver o problema de forma eficaz.

Foco no Edge Intelligence

A computação de borda se tornará um processo predominante em 2022. A computação de borda ou inteligência de borda é onde a análise de dados e a agregação de dados são feitas perto da rede. As indústrias desejam aproveitar as vantagens da Internet das coisas (IoT) e dos serviços de transformação de dados para incorporar a computação de ponta aos sistemas de negócios. É uma das tendências cruciais da ciência de dados a observar em 2022.

Cibersegurança aprimorada

Como a maioria das empresas foi forçada a investir em uma maior presença online durante a pandemia, a melhoria da segurança cibernética será uma das principais tendências da ciência de dados para 2022. Um único ataque cibernético pode descarrilar completamente uma empresa, mas como as empresas podem rastrear pontos potenciais de falha sem custo maciço e investimento de tempo? A resposta a essa questão candente está em uma modelagem excelente e um compromisso com a compreensão dos riscos.

Dados pequenos e IA escalável

À medida que uma parte maior do mundo se move na web, a capacidade de fazer IA versátil à luz de conjuntos de dados mais extensos é uma prioridade mais alta do que em qualquer outro momento. Embora a utilização de grandes informações que aparecem rapidamente ainda seja a chave para a criação de modelos de IA bem-sucedidos, são poucas as informações que aprimoram a investigação do cliente. Não é necessariamente o caso que dados enormes não sejam estimados, no entanto, é extremamente difícil escolher padrões significativos de tais conjuntos de dados.

Democratizando IA e ciência de dados

As pessoas já viram como o DaaS está se tornando famoso. O equivalente também está sendo aplicado a modelos de IA. Devido à crescente popularidade das administrações em nuvem, os modelos de IA e ML são mais simples de serem apresentados como uma parte das administrações e dispositivos de computação distribuída. É uma das tendências cruciais da ciência de dados a observar em 2022.

Curas clínicas e controle da pandemia

No mundo atingido pela pandemia, a ciência de dados e a inteligência artificial aceitaram uma posição muito confiável em obter os dados mais sólidos de forma consistente. Além de ajudar no trabalho inovador de metodologia de tratamento inovadora, a ciência de dados ofereceu liberdades potenciais e fontes de dados como registros de pacientes, contagem de COVID, viagens reveladas pelo paciente e assim por diante