Logo Right People Group
Logo Right People Group

21 datavidenskabelige tendenser, som du skal holde øje med i 2023: Navigere i fremtiden for AI og big data

Dataanalyse og digital transformation er to af de vigtigste drivkræfter for datavidenskab i 2023. I takt med at virksomheder i stigende grad er afhængige af data til at informere deres beslutninger og drive deres aktiviteter, stiger efterspørgslen efter dataanalytikere og andre datavidenskabsfolk.

I dette blogindlæg vil vi se nærmere på de vigtigste data science-trends, der vil forme området i 2023, og undersøge, hvordan de driver den digitale transformation og væksten i dataanalyse.

1. Big Data i skyen

Skiftet til lagring og behandling af store datamængder på cloud-platforme har gjort det nemmere for virksomheder at skalere og få adgang til data fra hvor som helst.

Derfor søger virksomheder nu dataloger med erfaring i at arbejde med cloud-baserede teknologier som Amazon Web Services (AWS) og Microsoft Azure.

Denne tendens til at udnytte big data i skyen forventes at fortsætte i 2023, da flere virksomheder ønsker at udnytte cloudens omkostningseffektivitet og skalerbarhed til at administrere og analysere deres big data.

2. Python-dominans inden for datalogi

Python er stadig det bedste programmeringssprog til datalogi, og dets popularitet er kun stigende. Virksomhederne er på udkig efter dataloger, der er dygtige til Python og kan skabe applikationer, der kan uddrage indsigt fra store mængder data.

Denne tendens til at bruge Python til datalogi forventes at fortsætte i 2023, da Python fortsat er det mest populære programmeringssprog til datalogi på grund af dets enkelhed, fleksibilitet og store støtte fra fællesskabet.

3. Fra indsigt til handling

Med den stigende mængde data, der genereres, søger virksomheder nu dataloger, der ikke blot kan uddrage indsigt, men også omdanne dem til brugbare data, der kan styre forretningsbeslutninger.

Denne tendens til brugbare data forventes at vokse i 2023, efterhånden som virksomheder indser værdien af at bruge data til at informere og forbedre deres drift, strategi og beslutningstagning.

4. End-to-end AI-løsninger:

Med den stigende udbredelse af kunstig intelligens søger virksomheder nu dataloger, der ikke kun kan arbejde på datadrevne projekter, men også udvikle end-to-end AI-løsninger, der kan automatisere processer og forbedre forretningseffektiviteten.

Denne tendens til efterspørgsel efter fuldgyldige AI-løsninger forventes at vokse i 2023, da virksomheder søger efter måder at integrere AI i deres drift på og opnå en konkurrencefordel ved at automatisere processer og forbedre beslutningstagningen.

5. En ny tilgang til dataanalyse:

Augmented analytics er en ny tilgang til dataanalyse, der bruger maskinlæring til at automatisere datapræparation og -opdagelse.

Virksomhederne er nu på udkig efter dataloger, der har erfaring med at arbejde med udvidede analyseværktøjer og kan uddrage indsigt fra data på en mere effektiv måde.

Denne tendens til at bruge augmented analytics forventes at vokse i 2023, da flere virksomheder søger efter måder at gøre deres datalogiske processer mere effektive og virkningsfulde på.

6. Automatisering og hybride cloud-tjenester

Efterhånden som flere virksomheder flytter over i skyen, er der en stigende efterspørgsel efter dataloger, der kan automatisere cloud-baserede processer og administrere hybride cloud-tjenester.

Denne tendens forventes at fortsætte i 2023, da virksomhederne søger efter måder at optimere deres brug af cloudressourcer på og opnå større fleksibilitet med hybride cloud-løsninger, der kombinerer offentlige og private clouds.

Automatisering af cloud-baserede processer hjælper også virksomheder med at strømline deres drift og reducere omkostningerne.

7. Fremkomsten af datamarkedspladser

Med det stigende antal datamarkedspladser søger virksomheder nu dataloger, der effektivt kan uddrage indsigt og omdanne den til brugbare data, som kan sælges på disse markedspladser.

Denne trend med data som en service forventes at vokse i 2023, da flere virksomheder søger måder at tjene penge på deres data og få nye indtægtskilder.

Datamarkedspladser giver også virksomheder adgang til en bredere vifte af data og indsigt, hvilket giver dem en konkurrencemæssig fordel på markedet.

8. Råd til datadrevne ledere

Efterhånden som flere virksomheder bliver datadrevne, er der en stigende efterspørgsel efter dataloger, der kan give ledere brugbare råd om, hvordan de kan bruge data til at træffe forretningsbeslutninger.

Virksomheder anerkender værdien af datadrevet beslutningstagning og søger at optimere deres drift og strategi gennem dataindsigt. Dette omfatter også ansættelse af datavidenskabsfolk, der er i stand til at kommunikere de indsigter, de finder, effektivt til beslutningstagerne i en organisation.

9. Datastyring og overholdelse

Med den stigende mængde data, der genereres, søger virksomheder nu efter dataloger, der kan hjælpe dem med at overholde love om dataforvaltning og regulering. Flere virksomheder søger at sikre sikkerheden og privatlivets fred for deres data og at opfylde de juridiske og lovgivningsmæssige krav til dataadministration.

Dataloger med ekspertise inden for datastyring og regler kan hjælpe organisationer med at implementere politikker, procedurer og teknologier, der sikrer, at data indsamles, opbevares og anvendes i overensstemmelse med love, regler og industristandarder.

10. Forbedring af forbrugeroplevelsen med data:

Tendensen med at bruge data til at skabe engagement hos forbrugerne forventes at fortsætte i 2023, da virksomheder søger at opnå en konkurrencefordel ved at give deres kunder personlige oplevelser, tilbud og tjenester.

Dataloger med ekspertise inden for forbrugeradfærd og dataanalyse kan hjælpe organisationer med at forstå deres kunder bedre og tilpasse deres produkter, tjenester og kommunikation i overensstemmelse hermed. Dette kan føre til større kundetilfredshed, fastholdelse og loyalitet.

11. Prioritering af beskyttelse af forbrugerdata

Virksomhederne lægger større vægt på at beskytte forbrugerdata, da bekymringerne omkring databeskyttelse og sikkerhed fortsat stiger. Virksomhederne erkender vigtigheden af at beskytte forbrugeroplysninger og sikre overholdelse af databeskyttelseslove og -regler.

Dataloger med ekspertise inden for datasikkerhed og privatlivets fred kan hjælpe organisationer med at implementere robuste databeskyttelsesforanstaltninger og sikre, at forbrugerdata håndteres og opbevares sikkert.

12. Forbedrede grænseflader for at forbedre forbrugernes oplevelse:

Med den stigende udbredelse af augmented reality og virtual reality søger virksomheder nu dataloger, der kan udvikle augmented consumer interfaces, som kan forbedre forbrugernes oplevelse. Flere virksomheder søger efter måder at gøre deres produkter og tjenester mere interaktive og engagerende på.

Dataloger med ekspertise inden for augmented reality og virtual reality kan hjælpe organisationer med at skabe medrivende oplevelser, der kan fremme kundernes engagement og loyalitet.

13. Navigering af kompleksiteten i træningsdata

Virksomhederne står over for nye udfordringer, når det gælder effektiv brug af de data, de indsamler til at træne maskinlæringsmodeller. Flere og flere virksomheder anvender teknologier til maskinlæring og kunstig intelligens.

Dataloger med ekspertise inden for datapræparation og feature engineering kan hjælpe organisationer med at overvinde udfordringerne ved at træningsdata ved at sikre, at dataene er renset, mærket og transformeret på en måde, der kan forbedre maskinlæringsmodellens ydeevne.

14. Vækst af prædiktive analyser

Prædiktiv analyse er et hurtigt voksende område, der bruger statistiske modeller og maskinlæringsteknikker til at analysere data, identificere mønstre og lave forudsigelser om fremtidige resultater.

I takt med at mængden af data fortsat vokser, vender virksomheder sig mod prædiktive analyser for at opnå en konkurrencemæssig fordel ved at forudsige kundernes adfærd, identificere nye muligheder og mindske risici. Denne tendens forventes at fortsætte i 2023, da flere virksomheder søger at bruge predictive analytics til at få indsigt og træffe datadrevne beslutninger.

15. Generativ AI til Deepfake og syntetiske data

Generativ AI bruges til at skabe deepfake-videoer og syntetiske data, som kan bruges til en række forskellige formål, f.eks. til at træne maskinlæringsmodeller, skabe realistiske simuleringer og endda til underholdning.

Dataloger med ekspertise inden for generativ AI kan hjælpe organisationer med at skabe realistiske simuleringer og deepfake-videoer, der kan bruges til en række forskellige applikationer, f.eks. til at træne maskinlæringsmodeller, skabe realistiske simuleringer og endda til underholdning. Derudover kan syntetiske data bruges til at overvinde udfordringerne med databeskyttelse og knaphed på data.

16. Skalerbarhed i kunstig intelligens

Efterhånden som AI bliver mere og mere udbredt, søger virksomheder efter måder at skalere deres AI-løsninger på for at imødekomme de stigende krav fra deres aktiviteter.

Dataloger med ekspertise inden for skalerbarhed kan hjælpe organisationer med at opbygge AI-systemer, der kan håndtere store datamængder og levere resultater i realtid. Dette kan opnås ved at bruge distribueret databehandling, parallel behandling og andre teknikker, der gør det muligt for AI-systemer at skalere.

17. Blockchain inden for datalogi

Blockchain-teknologien bruges til at sikre, dele og validere data på en decentraliseret måde. Denne tendens til at bruge blockchain inden for datalogi vinder frem, da den kan hjælpe med at sikre dataintegritet, proveniens og gennemsigtighed i datalogiapplikationer.

Dataloger med ekspertise inden for blockchain kan hjælpe organisationer med at opbygge decentraliserede datalogisystemer, der kan sikre, dele og validere data på en gennemsigtig og ufejlbarlig måde. Derudover kan blockchain bruges til at skabe et sikkert miljø til datadeling og samarbejde, hvilket gør det til et værdifuldt værktøj for dataloger.

18. Anvendelse af big data i tingenes internet (IoT)

Internet of Things (IoT) genererer en enorm mængde data, og virksomheder udnytter big data-teknologier til at behandle og give mening til disse data. Brugen af big data i IoT giver virksomheder mulighed for at uddrage værdifuld indsigt fra IoT-data, som de kan bruge til at optimere deres processer og drift.

Denne integration af big data og IoT er ved at blive en vigtig strategi for virksomheder, der ønsker at opnå en konkurrencefordel ved at træffe datadrevne beslutninger. Dataloger med ekspertise inden for både big data og IoT kan hjælpe organisationer med effektivt at analysere og uddrage indsigt fra den store mængde data, der genereres af IoT-enheder.

19. Automatisering af datarengøring

Datarensning er et vigtigt skridt i datalogiprocessen, men det kan være tidskrævende og fejlbehæftet. Automatisering af datarensningsprocessen kan bidrage til at forbedre effektiviteten og reducere fejl.

Automatisering af datarensning kan ske ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer og andre teknikker til automatisk at opdage og korrigere fejl, manglende værdier og outliers i data. Denne automatisering kan også bidrage til at gøre datarensning mere effektiv ved at reducere behovet for manuel indgriben, så datalogerne kan fokusere på vigtigere opgaver.

Dataloger med ekspertise inden for automatisering af datarengøring vil blive tilkaldt af organisationer for at forbedre kvaliteten af deres data og strømline deres datalogiske processer.

20. Adversarial maskinindlæring

Adversarial maskinlæring er et område, hvor man undersøger, hvordan man kan skabe input, der kan narre maskinlæringsmodeller, hvilket kan gøres ved at tilføje små forstyrrelser til inputdataene eller ved at skabe syntetiske data, der ligner de rigtige data.

Derfor arbejder AI-udviklere nu på at udvikle teknikker til at bekæmpe maskinlæring mod modstandere. Disse teknikker omfatter adversarial træning, som indebærer træning af modeller på adversarial eksempler, og robust optimering, som indebærer design af modeller, der er modstandsdygtige over for adversarial eksempler.

Denne tendens til, at AI-udviklere skaber teknikker til bekæmpelse af maskinlæring mod modstandere, forventes at fortsætte i 2023, da sikkerheden i AI-systemer er ved at blive et problem.

21. Øget brug af behandling af naturligt sprog

Naturlig sprogbehandling (NLP) er et delområde inden for kunstig intelligens, der beskæftiger sig med forståelse og generering af menneskesprog. Det bruges til at uddrage indsigt fra ustrukturerede data som f.eks. tekst, tale og billeder.

Denne tendens til at bruge NLP forventes at vokse i 2023, da flere virksomheder søger efter måder at uddrage indsigt fra ustrukturerede data og forbedre beslutningstagningen. NLP kan bruges til en lang række applikationer som f.eks. sentimentanalyse, tekstresuméer, sprogoversættelse og mange andre.

Dataloger med ekspertise inden for NLP kan hjælpe organisationer med at uddrage indsigt fra ustrukturerede data og forbedre deres beslutningstagning.

Konklusion

Som følge af den hurtige udvikling inden for datavidenskab og disse trends indvirkning på virksomheder er der en stigende efterspørgsel efter erfarne it-konsulenter med speciale inden for datavidenskab. Ved at have den rette konsulent om bord kan virksomheder hjælpe med at navigere og udnytte disse tendenser for at holde sig foran konkurrenterne.

Vi forstår vigtigheden af at finde den rigtige løsning til din virksomhed. Hvis du søger hjælp til at finde en konsulent, der kan give dig den vejledning og ekspertise, du har brug for, inviterer vi dig til at lade os hjælpe dig med at finde den konsulent, du har brug for.

Kontakt Philip Scott Lind

Philip er altid åben for at diskutere dine specifikke behov. Han kan hurtigt give dig et præcist billede af den løsning, vi kan levere for at opfylde dit behov.

Tilfredse kunder

Tilfredse-kunder-1-277x300.png

“Vores behov var meget specifikt, og vi forventede, det ville blive svært at løse. Få dage efter vi kontaktede Right People fik vi leveret en topkonsulent til en fornuftig timepris. Det har fungeret perfekt.”

Tue Ansvig, Head of Department, eBay

Logo Right People Group
Logo Right People Group