Principales tendencias de ciencia de datos que debe conocer en 2020

La tecnología siempre está evolucionando y mejorando con el tiempo. ¡ Esto también es cierto en el campo de la ciencia de datos! ¡Los datos están en todas partes en estos tiempos! Todos los dispositivos tecnológicos e incluso los humanos generan datos que luego las empresas almacenan y analizan para obtener información. Por lo tanto, también hay un aumento dramático en las plataformas, herramientas y aplicaciones que se basan en Data Science.

Además, Data Science no se trata solo de datos. Es un campo multidisciplinario que también interactúa con la inteligencia artificial , el Internet de las cosas , el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático , etc. crear, almacenar y analizar datos. Teniendo esto en cuenta, veamos algunas de las principales tendencias de ciencia de datos para 2020 que probablemente darán forma al mundo futuro y allanarán el camino para más tecnologías híbridas en los próximos tiempos.

1. Ciencia de datos automatizada

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que requiere conocimiento empresarial para extraer información útil de los datos que puede utilizar la empresa. Sin embargo, existe una desconexión entre los equipos de ciencia de datos y la gestión empresarial en una empresa. Es muy difícil y requiere mucho tiempo para los equipos de ciencia de datos generar un impacto valioso en el negocio. ¡Ahí es donde entra en juego la ciencia de datos automatizada ! Si bien la automatización total es imposible, aún se puede usar para aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos, crear patrones de datos significativos y entrenar modelos de aprendizaje automático.

La ciencia de datos automatizada se puede utilizar para probar escenarios que están tan lejos que los científicos de datos ni siquiera los han considerado. También permite a los científicos de datos probar más casos de uso en menos tiempo y también encontrar casos de uso más impactantes. La ciencia de datos automatizada también puede ser utilizada por «científicos de datos ciudadanos» , que no son científicos de datos que pueden crear o generar modelos utilizando análisis de diagnóstico avanzado o análisis predictivo. Estos «científicos de datos ciudadanos» pueden utilizar la ciencia de datos automatizada para crear modelos comerciales para empresas sin tener conocimientos avanzados y, por lo tanto, acelerar la creación de culturas basadas en datos en estas empresas.

Si bien la ciencia de datos automatizada aún se encuentra en sus primeras etapas en el mundo de la tecnología, puede brindar enormes beneficios en el futuro. Puede crear una raza completamente nueva de científicos de datos ciudadanos”, que pueden proporcionar valor de datos y retorno de la inversión para las empresas en un tiempo mucho más corto. Gartner incluso predice que más del 40 por ciento de las tareas de ciencia de datos se automatizarán en 2020, lo que dará como resultado una mayor productividad y un mayor uso de análisis de datos por parte de las empresas.

2. Computación en memoria

La computación en memoria (IMC) significa que los datos se almacenan en un nuevo nivel de memoria que se encuentra entre la memoria flash NAND y la memoria dinámica de acceso aleatorio en lugar de en bases de datos relacionales que operan en unidades de disco comparativamente lentas. Esto proporciona una memoria mucho más rápida que puede admitir cargas de trabajo de alto rendimiento para el análisis de datos avanzado en las empresas. Además, la computación en memoria también es beneficiosa para las empresas, ya que requieren un rendimiento de la CPU más rápido, un almacenamiento más rápido y grandes cantidades de memoria.

Debido a estos beneficios, las empresas pueden detectar patrones en sus datos mucho más rápido, analizar volúmenes masivos de datos fácilmente y realizar operaciones comerciales rápidamente. Las empresas también pueden almacenar en caché innumerables cantidades de datos gracias a IMC, que garantiza un tiempo de respuesta más rápido para las búsquedas en comparación con los métodos convencionales. Por lo tanto, muchas empresas están adoptando la informática en memoria para mejorar su rendimiento y proporcionar un amplio margen de escalabilidad en el futuro. La computación en memoria se está volviendo cada vez más popular en los tiempos actuales debido a la reducción de los costos de memoria. Esto significa que las empresas pueden utilizar la computación en memoria de manera económica para una amplia variedad de aplicaciones sin dejar de ser económicas en sus finanzas.

El dispositivo analítico de alta velocidad (HANA) es un ejemplo de computación en memoria desarrollado por SAP. HANA utiliza una compresión de datos sofisticada para almacenar datos en la memoria de acceso aleatorio, lo que eleva su velocidad de rendimiento mil veces en comparación con los discos estándar. Esto significa que las empresas pueden realizar análisis de datos en segundos en lugar de horas usando HANA.

3. Datos como servicio

Los datos como servicio (DaaS) se están convirtiendo en un concepto popular con la llegada de los servicios basados ​​en la nube. DaaS utiliza la computación en la nube para proporcionar servicios de almacenamiento de datos, procesamiento de datos, integración de datos y análisis de datos a empresas que utilizan una conexión de red. Por lo tanto, las empresas pueden utilizar los datos como servicio para comprender mejor a su público objetivo utilizando datos, automatizar parte de su producción, crear mejores productos de acuerdo con la demanda del mercado, etc. Todas estas cosas a cambio aumentan la rentabilidad de una empresa que en a su vez les da una ventaja sobre sus competidores.

Los datos como servicio son similares al software como servicio, la infraestructura como servicio, la plataforma como servicio, etc., que son todos servicios comunes de los que todos han oído hablar en el mundo de la tecnología. Sin embargo, DaaS es comparativamente nuevo y está ganando popularidad solo ahora. Esto se debe en parte a que los servicios básicos de computación en la nube proporcionados por las empresas inicialmente no estaban equipados para manejar las cargas de datos masivas que son una parte necesaria de DaaS. En cambio, estos servicios solo podían administrar el almacenamiento básico de datos en lugar del procesamiento y análisis de datos a gran escala. Además, antes era difícil administrar grandes volúmenes de datos a través de la red, ya que el ancho de banda era limitado. Sin embargo, estas cosas han cambiado con el tiempo y ahora, el almacenamiento en la nube de bajo costo y el aumento del ancho de banda han hecho que los datos como servicio sean la próxima gran novedad.

Se estima que DaaS será utilizado por alrededor del 90 % de las grandes empresas para generar ingresos a partir de los datos para 2020. Los datos como servicio también permitirán que los diferentes departamentos de las grandes empresas compartan datos fácilmente entre sí y obtengan información procesable, incluso si no lo hacen. No tiene la infraestructura de datos interna para administrar esta hazaña. Por lo tanto, DaaS hará que compartir datos para las empresas sea mucho más fácil y rápido en tiempo real, lo que, a su vez, aumentará la rentabilidad de una empresa.

4. Análisis aumentado

La analítica aumentada se está volviendo cada vez más popular y se prevé que el mercado crezca de $8,4 mil millones en 2018 a alrededor de $18,4 mil millones a nivel mundial para 2023. Por lo tanto, no sorprende que ya se use mucho en 2020. La analítica de aumento básicamente usa aprendizaje automático e inteligencia artificial para mejorar el análisis de datos al encontrar un nuevo método para crear, desarrollar y compartir análisis de datos. El uso de análisis aumentados en la industria significa que las empresas pueden automatizar muchas capacidades de análisis, como la creación, el análisis y la construcción de modelos de datos. El análisis aumentado también garantiza que sea mucho más fácil interactuar y explicar los conocimientos de datos generados que ayudan en la exploración y el análisis de datos.

La analítica aumentada también ha cambiado todos los modelos de trabajo para la inteligencia empresarial. La adición de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, etc. a la ciencia de datos ha asegurado que los usuarios puedan obtener fácilmente los datos, limpiarlos y luego encontrar correlaciones en los datos, ya que la inteligencia artificial realizará gran parte de las tareas. Además, la IA creará visualizaciones de datos que permitirán a los usuarios humanos encontrar fácilmente relaciones de datos al observar de cerca estas visualizaciones.

5. Computación perimetral

En esta era de datos, los datos se generan a niveles exponenciales. Incluso los dispositivos IoT generan una gran cantidad de datos que se devuelven a la nube a través de Internet. Del mismo modo, los dispositivos IoT también acceden a datos desde la nube. Sin embargo, si los dispositivos físicos de almacenamiento de datos para la nube están lejos de donde se recopilan los datos, es muy costoso transferir estos datos y también conduce a una mayor latencia de datos. ¡Ahí es donde entra Edge Computing !

Edge Computing se asegura de que los centros informáticos y de almacenamiento de datos estén más cerca del borde de la topología donde se crean o consumen estos datos. Esta es una mejor alternativa que tener estos centros de almacenamiento en una ubicación geográfica central que se encuentra a miles de millas de los datos que se producen o utilizan. Edge Computing garantiza que no haya latencia en los datos que pueda afectar el rendimiento de una aplicación, lo que es aún más importante para los datos en tiempo real. También procesa y almacena los datos localmente en dispositivos de almacenamiento en lugar de en ubicaciones centrales basadas en la nube, lo que significa que las empresas también ahorran dinero en la transmisión de datos.

Sin embargo, Edge Computing genera problemas en la seguridad de los datos. Es mucho más fácil proteger los datos que se almacenan juntos en un sistema centralizado o basado en la nube en comparación con los datos que se almacenan en diferentes sistemas de borde en el mundo. Por lo tanto, las empresas que utilizan Edge Computing deben ser doblemente conscientes de la seguridad y utilizar el cifrado de datos, el túnel VPN, los métodos de control de acceso, etc. para asegurarse de que los datos estén seguros.