Основные тенденции в области науки о данных, о которых вы должны знать в 2021 году

Data Science Программирование и разработка

Технологии постоянно развиваются и со временем становятся лучше. Это также верно в области науки о данных! В эти времена данные повсюду! Все технические устройства и даже люди генерируют данные, которые затем хранятся и анализируются компаниями для получения информации. Следовательно, также резко выросло количество платформ, инструментов и приложений, основанных на Data Science.

Data Science

Кроме того, Data Science — это не только данные. Это междисциплинарная область, которая также взаимодействует с искусственным интеллектом, Интернетом вещей, глубоким обучением, машинным обучением и т.д. создавать, хранить и анализировать данные. Помня об этом, давайте посмотрим на некоторые из основных тенденций в области науки о данных на 2021 год, которые, вероятно, сформируют мир будущего и проложат путь для новых гибридных технологий в ближайшее время.

Автоматизированная наука о данных

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая требует бизнес-знаний для извлечения полезной информации из данных, которые могут быть использованы компанией. Однако существует разрыв между командами по анализу данных и руководством компании. Командам по анализу данных очень сложно и требует много времени, чтобы оказать ценное влияние на бизнес. Вот тут и пригодится автоматизированная наука о данных! Хотя полная автоматизация невозможна, её всё же можно использовать для использования искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа огромных объёмов данных, создания важных шаблонов данных и обучения моделей машинного обучения.

Автоматизированная наука о данных может использоваться для тестирования сценариев, которые настолько далеки от реальности, что специалисты по данным, возможно, даже не рассматривали их. Это также позволяет специалистам по обработке данных опробовать больше вариантов использования за меньшее время, а также найти более эффективные варианты использования. Автоматизированная наука о данных также может использоваться «гражданскими специалистами по обработке данных», которые не являются специалистами по данным, которые могут создавать или генерировать модели с использованием расширенной диагностической аналитики или прогнозной аналитики. Эти «гражданские специалисты по данным» могут использовать автоматизированную науку о данных для построения бизнес-моделей для компаний, не обладая передовыми знаниями, и, следовательно, ускорить создание культуры, основанной на данных, в этих компаниях.

Хотя автоматизированная наука о данных всё ещё находится на ранней стадии развития в мире технологий, она может принести огромные преимущества в будущем. Это может создать совершенно новое поколение специалистов по обработке данных Citizen», которые могут предоставить компаниям ценность данных и возврат инвестиций в гораздо более короткие сроки. Gartner даже прогнозирует, что в 2020 году будет автоматизировано более 40 процентов задач по обработке и анализу данных, что приведёт к повышению производительности и более широкому использованию компаниями аналитики данных.

Вычисления в памяти

Вычисления в памяти (IMC) означают, что данные хранятся на новом уровне памяти, который расположен между флэш-памятью NAND и динамической памятью с произвольным доступом, а не в реляционных базах данных, которые работают на сравнительно медленных дисковых накопителях. Это обеспечивает гораздо более быструю память, которая может поддерживать высокопроизводительные рабочие нагрузки для расширенного анализа данных в компаниях. Кроме того, вычисления в памяти также выгодны компаниям, поскольку им требуется более высокая производительность ЦП, более быстрое хранение, а также большие объёмы памяти.

Читайте также:  Учебное пособие по Ionic Framework: создайте свое первое кроссплатформенное приложение

Благодаря этим преимуществам компании могут намного быстрее обнаруживать закономерности в своих данных, легко анализировать большие объёмы данных и быстро выполнять бизнес-операции. Компании также могут кэшировать бесчисленные объемы данных благодаря IMC, который обеспечивает более быстрое время отклика при поиске по сравнению с традиционными методами. Поэтому многие компании внедряют вычисления в памяти, чтобы повысить свою производительность и обеспечить широкие возможности для масштабируемости в будущем. В настоящее время вычисления в памяти становятся всё более и более популярными из-за снижения затрат на память. Это означает, что компании могут экономно использовать вычисления в оперативной памяти для самых разных приложений, сохраняя при этом экономию своих финансов.

Высокоскоростное аналитическое устройство (HANA) — это пример вычислений в оперативной памяти, разработанный SAP. HANA использует сложное сжатие данных для хранения данных в оперативной памяти, что в тысячу раз повышает скорость ее работы по сравнению со стандартными дисками. Это означает, что с помощью HANA компании могут выполнять анализ данных за секунды, а не часы.

Данные как услуга

Данные как услуга (DaaS) становится популярной концепцией с появлением облачных сервисов. DaaS использует облачные вычисления для предоставления услуг хранения, обработки, интеграции данных и анализа данных компаниям, использующим сетевое соединение. Следовательно, данные как услуга могут использоваться компаниями, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию с помощью данных, автоматизировать часть своего производства, создавать лучшие продукты в соответствии с рыночным спросом и т.д. Всё это в свою очередь увеличивает прибыльность компании, которая Turn даёт им преимущество перед конкурентами.

Данные как услуга аналогичны программному обеспечению как услуге, инфраструктуре как услуге, платформе как услуге и т.д., Которые являются общими услугами, о которых все слышали в мире высоких технологий. Однако DaaS сравнительно новый и только сейчас набирает популярность. Отчасти это связано с тем, что базовые услуги облачных вычислений, предоставляемые компаниями, изначально не были оснащены для обработки огромных объёмов данных, которые являются необходимой частью DaaS. Вместо этого эти службы могли управлять только базовым хранилищем данных, а не обработкой данных и аналитикой в ​​таком большом масштабе. Кроме того, раньше было сложно управлять большими объёмами данных по сети, поскольку пропускная способность была ограниченной. Однако со временем эти вещи изменились, и теперь дешёвое облачное хранилище и увеличенная пропускная способность сделали Data as a Service следующим большим достижением!

Предполагается, что около 90% крупных компаний будут использовать DaaS для получения дохода от данных к 2021 году. Данные как услуга также позволят различным отделам крупных компаний легко обмениваться данными друг с другом и получать полезную информацию, даже если они не у нас нет собственной инфраструктуры данных, чтобы справиться с этой задачей. Таким образом, DaaS значительно упростит и ускорит обмен данными для компаний в режиме реального времени, что, в свою очередь, увеличит прибыльность компании.

Читайте также:  Python или Java: сравнение, что выбрать?

Расширенная аналитика

Расширенная аналитика становится всё более популярной, поскольку рынок, согласно прогнозам, вырастет с 8,4 млрд долларов в 2018 году до примерно 18,4 млрд долларов во всём мире к 2023 году. Поэтому неудивительно, что она уже широко используется в 2020 году. Аналитика дополнений в основном использует машинное обучение и искусственный интеллект для улучшите аналитику данных, найдя новый метод создания, разработки и обмена аналитикой данных. Использование расширенной аналитики в отрасли означает, что компании могут автоматизировать многие аналитические возможности, такие как создание, анализ и построение моделей данных. Расширенная аналитика также гарантирует, что гораздо проще взаимодействовать и объяснять полученные данные, которые помогают в исследовании и анализе данных.

Расширенная аналитика также полностью изменила рабочие модели бизнес-аналитики. Добавление машинного обучения, обработки естественного языка и т.д. К науке о данных гарантирует, что пользователи могут легко получать данные, очищать их, а затем находить корреляции в данных, поскольку искусственный интеллект будет выполнять большую часть задач. Более того, ИИ будет создавать визуализации данных, которые позволят пользователям-людям легко находить взаимосвязи данных, внимательно наблюдая за этими визуализациями.

Периферийные вычисления

В этот век данных данные генерируются на экспоненциальном уровне. Даже устройства IoT генерируют много данных, которые доставляются обратно в облако через Интернет. Точно так же устройства Интернета вещей также получают доступ к данным из облака. Однако, если физические устройства хранения данных для облака находятся далеко от места сбора данных, передача этих данных является очень дорогостоящей, а также приводит к увеличению задержки данных. Вот где на помощь приходят Edge Computing!

Edge Computing гарантирует, что вычислительные центры и центры хранения данных находятся ближе к границе топологии, где эти данные создаются или где они потребляются. Это лучшая альтернатива, чем размещение этих центров хранения в центральном географическом месте, которое находится за тысячи киллометрах от данных, которые производятся или используются. Граничные вычисления гарантируют отсутствие задержек в данных, которые могут повлиять на производительность приложения, что ещё более важно для данных в реальном времени. Он также обрабатывает и хранит данные локально на устройствах хранения, а не в центральных облачных хранилищах, что означает, что компании также экономят деньги на передаче данных.

Однако пограничные вычисления действительно приводят к проблемам с безопасностью данных. Намного проще защитить данные, которые хранятся вместе в централизованной или облачной системе, по сравнению с данными, которые хранятся в разных пограничных системах в мире. Таким образом, компании, использующие пограничные вычисления, должны вдвойне заботиться о безопасности и использовать шифрование данных, VPN-туннелирование, методы контроля доступа и т.д., чтобы обеспечить безопасность данных.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий