2020 年のデータサイエンスのトレンド

企業が自社が所有するビッグデータを高速かつ効率的、コスト効率よく革新的な方法で活用することをますます求めるようになり、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は驚異的な成長を遂げています。 これらのテクノロジーを効果的に導入するには、企業チームがデータ サイエンスの最新動向を常に把握しておく必要があります。

[[334604]]

今日、「データ サイエンス」という用語には、人工知能、機械学習、モノのインターネット、ディープラーニングなどの分野が含まれます。 つまり、データ推論、アルゴリズムコンピューティング、分析の組み合わせにより、複雑なビジネス上の問題を解決することができます。 データ サイエンスは、企業が高度なツールとテクニックを使用して、生データの抽出、分析、および提示に関連する複雑なビジネス プロセスを自動化するのにも役立ちます。 テクノロジーが急速に進歩し、データが超高速で生成される中、常に最新の情報を把握し、将来のトレンドを予測できることが重要です。 ここでは、企業が準備すべき 5 つの主要なデータ サイエンスのトレンドを紹介します。 彼らは2020年以降、ビジネスを新たな高みへと導くでしょう。

1. ビジネスにおけるAIの加速

過去数年間にわたり、人工知能は徐々に大小の企業にとって主流のテクノロジーとなりつつあり、この傾向は今後も拡大し続けると予想されています。 現在、AI の使用はまだ初期段階ですが、2020 年末までには、科学やビジネスにおける AI のより高度な応用が見られるようになるでしょう。 この急速な成長の原動力となっているのは、AI によってエンタープライズ レベルの企業がビジネス プロセスと運用の効率を大幅に向上できるようになっているという事実です。 AI は顧客と顧客データの管理にも大きな進歩をもたらします。

AI 技術の導入は、資金や人的資源が限られている一部の企業にとっては依然として課題ですが、投資する意思のある企業にとっては、AI、機械学習、その他の技術を使用して開発された高度なアプリケーションから明らかなメリットが得られ、仕事のやり方が大きく変わります。

自動化された機械学習は、データ管理の改善を通じてデータサイエンスの変革に役立つため、今後数か月で大きな勢いを増すもう 1 つのトレンドです。 これにより、データ サイエンティストを目指す人々がディープラーニングを理解し、実装に取り​​組むための、より専門的なトレーニングが促進されます。

2. モノのインターネットの急速な発展

専門家の報告によると、IoT 技術への投資は今年末までに 1 兆ドルに達すると予想されており、これはスマート デバイスやコネクテッド デバイスの予想される成長を明確に示しています。 多くの人が、ストーブ、冷蔵庫、エアコン、テレビなどの家電製品を制御するためにアプリやデバイスを使い始めています。 これらはすべて、エンドユーザーがその背後にあるテクノロジーを理解していなくても、主流となっている IoT テクノロジーの例です。 企業がこれらのデバイスとビジネス アプリケーションを使用し、テクノロジーへの投資を増やすのは時間の問題です。 最も可能性の高い進歩は、IoT を適用して工場のフロアを最適化するなど、製造業におけるものとなるでしょう。

3. ビッグデータ分析の発展

効果的なビッグデータ分析が、企業が大きな競争上の優位性を獲得し、主要な目標を達成するのに役立つことは否定できません。 今日、企業はさまざまなツールと技術を使用してビッグデータを分析しています。 さらに、特定の時事問題の背後にある理由を探ることに注力する企業が増えています。 ここで予測分析が重要な役割を果たします。 企業がトレンドを特定し、将来何が起こるかを予測するのに役立ちます。 たとえば、予測分析を使用すると、購入履歴や閲覧履歴に基づいて顧客の興味を特定できます。営業およびマーケティング担当者は、これらのパターンを分析して、よりターゲットを絞った戦略を立て、新規顧客を引き付け、既存顧客の維持率を向上させることができます。また、コミュニティの需要に基づいて在庫管理を行う予測モデルを使用する企業もあります。

4. エッジコンピューティングの台頭

今日、センサーはエッジコンピューティングの発展を大きく促進してきました。 この進歩は、主流のコンピューティング システムの成長を引き継ぐことになるため、モノのインターネットの発展によるものと引き続き考えられます。 このテクノロジーにより、企業はデータのソースの近くにデータを保存し、リアルタイム機能を使用して分析できるようになります。 エッジ コンピューティングは、ハイエンドのストレージ デバイスとより広いネットワーク帯域幅スペースを必要とするビッグ データ分析にも効果的な代替手段を提供します。 データを収集するデバイスやセンサーの数が急増するにつれ、帯域幅、遅延、接続性に関連する問題を解決するため、エッジ コンピューティングを採用する企業が増えています。 さらに、エッジ コンピューティングとクラウド テクノロジーを組み合わせることで、データの分析と管理に関連するリスクを最小限に抑え、軽減する同期インフラストラクチャが提供されます。

5. データサイエンスセキュリティ専門家の需要の高まり

人工知能と機械学習の導入により、IT 業界とハイテク業界に多くの新しい役割が生まれることは間違いありません。 したがって、データ サイエンス セキュリティの専門家に対する需要が高くなります。 商業市場にはすでに人工知能、機械学習、データサイエンス、コンピューターサイエンスの専門家が多数存在しますが、顧客のためにデータを安全に分析および処理できるプロのデータセキュリティ専門家が依然として必要とされています。 これらの機能を実行するには、データ セキュリティ サイエンティストは、データ サイエンスとデータ分析で最も一般的に使用される Python やその他の言語などの最新テクノロジに精通している必要があります。

データサイエンスは、あらゆる業界の中で最も急速に成長している分野の 1 つです。 そのため、これらのテクノロジーを採用する企業は、最新のテクノロジートレンドに遅れずについていく必要があります。 上記の 5 つのデータ サイエンスのトレンドは、間違いなく 2020 年に主流となるでしょう。これらのテクノロジーを把握することで、これらのテクノロジーを導入する際に最大の成長と投資収益率を達成するためにビジネス プロセスを改善する必要がある部分を分析するのに役立ちます。