21 datatieteen suuntausta, joita kannattaa seurata vuonna 2023: Tekoälyn ja big datan tulevaisuus

Data-analytiikka ja digitaalinen muutos ovat kaksi datatieteen keskeistä veturia vuonna 2023. Koska yritykset tukeutuvat yhä enemmän tietoon päätöksenteossaan ja toimintansa ohjaamisessa, data-analyytikkojen ja muiden datatieteen ammattilaisten kysyntä kasvaa.

Tässä blogikirjoituksessa tarkastelemme tarkemmin datatieteen huipputrendejä, jotka muokkaavat alaa vuonna 2023, ja tutkimme, miten ne edistävät digitaalista muutosta ja data-analytiikan kasvua.

1. Big Data pilvipalvelussa

Siirtyminen suurten tietomäärien tallentamiseen ja käsittelyyn pilvipalvelualustoilla on helpottanut yritysten skaalautumista ja tietojen saatavuutta mistä tahansa.

Tämän seurauksena yritykset etsivät nyt datatieteilijöitä, joilla on kokemusta pilvipohjaisten teknologioiden, kuten Amazon Web Services (AWS) ja Microsoft Azure, käytöstä.

Big datan hyödyntämisen pilvipalvelussa odotetaan jatkuvan vuonna 2023, sillä yhä useammat yritykset haluavat hyödyntää pilven kustannustehokkuutta ja skaalautuvuutta big datan hallinnassa ja analysoinnissa.

Palkkaa big data -asiantuntijakonsultti.

1. Pythonin valta-asema datatieteessä

Python on edelleen datatieteen suosituin ohjelmointikieli, ja sen suosio on vain kasvussa. Yritykset etsivät datatieteilijöitä, jotka hallitsevat Pythonin ja pystyvät luomaan sovelluksia, joilla voidaan poimia tietoa suurista tietomääristä.

Pythonin käytön datatieteen sovelluksissa odotetaan jatkuvan vuonna 2023, sillä Python on edelleen datatieteen suosituin ohjelmointikieli sen yksinkertaisuuden, joustavuuden ja suuren yhteisön tuen ansiosta.

Etsi Python-ammattilainen.

1. Oivalluksista toimintaan

Kun tuotetun tiedon määrä kasvaa, yritykset etsivät nyt datatieteilijöitä, jotka voivat paitsi poimia oivalluksia myös muuntaa ne käyttökelpoisiksi tiedoiksi, joilla voidaan tehdä liiketoimintapäätöksiä.

Toimintakelpoisen datan trendin odotetaan kasvavan vuonna 2023, kun yritykset ymmärtävät, että datan hyödyntäminen on arvokasta niiden toiminnan, strategian ja päätöksenteon tiedottamisessa ja parantamisessa.

Hanki kokeneita data-analyytikkokonsultteja.

1. Kokonaisvaltaiset tekoälyratkaisut:

Tekoälyn yleistymisen myötä yritykset etsivät nyt data-asiantuntijoita, jotka voivat paitsi työskennellä tietoon perustuvissa projekteissa myös kehittää kokonaisvaltaisia tekoälyratkaisuja, joilla voidaan automatisoida prosesseja ja parantaa liiketoiminnan tehokkuutta.

Täydellisten tekoälyratkaisujen kysynnän odotetaan kasvavan vuonna 2023, sillä yritykset etsivät keinoja integroida tekoäly osaksi toimintaansa ja saada kilpailuetua automatisoimalla prosesseja ja parantamalla päätöksentekoa.

Anna meidän löytää sinulle ihanteellinen tekoälyasiantuntija.

1. Uusi lähestymistapa tietojen analysointiin:

Lisätty analytiikka on uusi lähestymistapa tietojen analysointiin, jossa koneoppimista käytetään tietojen valmistelun ja löytämisen automatisointiin.

Yritykset etsivät nyt datatieteilijöitä, joilla on kokemusta työskentelystä laajennettujen analytiikkatyökalujen kanssa ja jotka pystyvät poimimaan tiedoista oivalluksia tehokkaammin.

Tämän lisätyn analytiikan käytön trendin odotetaan kasvavan vuonna 2023, koska yhä useammat yritykset etsivät tapoja tehdä datatieteen prosesseistaan tehokkaampia ja vaikuttavampia.

Löydä freelance-tietoanalyytikot.

1. Automaatio ja hybridipilvipalvelut

Kun yhä useammat yritykset siirtyvät pilvipalveluihin, on kasvava kysyntä datatieteilijöille, jotka osaavat automatisoida pilvipohjaisia prosesseja ja hallita hybridipilvipalveluita.

Tämän suuntauksen odotetaan jatkuvan vuonna 2023, kun yritykset etsivät tapoja optimoida pilviresurssien käyttö ja saada lisää joustavuutta hybridipilviratkaisuilla, joissa yhdistyvät julkiset ja yksityiset pilvet.

Pilvipohjaisten prosessien automatisointi auttaa yrityksiä myös virtaviivaistamaan toimintaansa ja vähentämään kustannuksia.

Hanki kokeneita freelance-asiantuntijoita Cloud-ratkaisuihin.

1. Tietomarkkinapaikkojen nousu

Datamarkkinapaikkojen määrän kasvaessa yritykset etsivät nyt datatieteilijöitä, jotka pystyvät tehokkaasti poimimaan oivalluksia ja muuttamaan ne käyttökelpoisiksi tiedoiksi, joita voidaan myydä näillä markkinapaikoilla.

Tämän palveluna tarjottavan datan trendin odotetaan kasvavan vuonna 2023, koska yhä useammat yritykset etsivät tapoja hyödyntää dataansa ja saada uusia tulovirtoja.

Tietomarkkinapaikat antavat yrityksille myös mahdollisuuden saada käyttöönsä laajemman valikoiman tietoja ja näkemyksiä, mikä antaa niille kilpailuetua markkinoilla.

Palkkaa freelance big data -kehittäjä.

1. Neuvoja tietoon perustuville johtajille

Kun yhä useammat yritykset alkavat käyttää dataa, on kasvava kysyntä data-asiantuntijoille, jotka voivat antaa johtajille toimivia neuvoja siitä, miten dataa voidaan käyttää liiketoimintapäätösten tekemiseen.

Yritykset tunnistavat tietoon perustuvan päätöksenteon arvon ja pyrkivät optimoimaan toimintojaan ja strategiaansa tietojen avulla. Tähän kuuluu myös sellaisten datatieteilijöiden palkkaaminen, jotka pystyvät viestimään löytämistään oivalluksista tehokkaasti organisaation päätöksentekijöille.

Hanki kokeneita data-analyytikkokonsultteja.

1. Tiedonhallinta ja vaatimustenmukaisuus

Koska tuotettavan tiedon määrä kasvaa, yritykset etsivät nyt datatieteilijöitä, jotka voivat auttaa niitä noudattamaan tiedonhallintaa ja sääntelyä koskevia lakeja. Yhä useammat yritykset pyrkivät varmistamaan tietojensa turvallisuuden ja yksityisyyden suojan sekä täyttämään tiedonhallintaa koskevat lakisääteiset ja lainsäädännölliset vaatimukset.

Tietojen hallintaan ja säännöksiin perehtyneet datatutkijat voivat auttaa organisaatioita ottamaan käyttöön käytäntöjä, menettelyjä ja teknologioita, joilla varmistetaan, että tietoja kerätään, tallennetaan ja käytetään lakien, asetusten ja alan standardien mukaisesti.

Löydä oikea tiedonhallinnan asiantuntija.

1. Kuluttajakokemuksen parantaminen tietojen avulla:

Tietojen hyödyntäminen kuluttajien sitouttamisessa jatkunee vuonna 2023, sillä yritykset pyrkivät saavuttamaan kilpailuetua tarjoamalla asiakkailleen yksilöllisiä kokemuksia, tarjouksia ja palveluja.

Kuluttajakäyttäytymiseen ja data-analyysiin perehtyneet tietojenkäsittelytieteilijät voivat auttaa organisaatioita ymmärtämään asiakkaitaan paremmin ja räätälöimään tuotteitaan, palveluitaan ja viestintää niiden mukaisesti. Tämä voi johtaa suurempaan asiakastyytyväisyyteen, asiakaspysyvyyteen ja -uskollisuuteen.

Hanki ihanteellinen data-analyytikko.

1. Kuluttajien tietosuojan asettaminen etusijalle

Yritykset painottavat entistä enemmän kuluttajien tietojen suojaamista, koska tietosuojaan ja -turvaan liittyvät huolenaiheet lisääntyvät jatkuvasti. Yritykset tiedostavat, miten tärkeää on suojata kuluttajien tietoja ja varmistaa tietosuojasäädösten ja -määräysten noudattaminen.

Tietoturvan ja yksityisyyden suojaan perehtyneet datatutkijat voivat auttaa organisaatioita toteuttamaan vankkoja tietosuojaa koskevia toimenpiteitä ja varmistamaan, että kuluttajatietoja käsitellään ja säilytetään turvallisesti.

Etsi ammattitaitoinen tietoturva-asiantuntija.

1. Lisätyt käyttöliittymät

   kuluttajakokemuksen parantamiseksi:

Lisätyn todellisuuden ja virtuaalitodellisuuden yleistymisen myötä yritykset etsivät nyt tietojenkäsittelytieteilijöitä, jotka pystyvät kehittämään kuluttajien kokemusta parantavia lisätyn todellisuuden käyttöliittymiä. Yhä useammat yritykset etsivät keinoja tehdä tuotteistaan ja palveluistaan vuorovaikutteisempia ja houkuttelevampia.

Lisätyn todellisuuden ja virtuaalitodellisuuden asiantuntijat voivat auttaa organisaatioita luomaan immersiivisiä kokemuksia, jotka voivat lisätä asiakkaiden sitoutumista ja uskollisuutta.

Etsi lisätyn todellisuuden konsultteja projekteihisi.

1. Koulutusdatan monimutkaisuuden selvittäminen

Yritykset kohtaavat uusia haasteita, kun ne haluavat käyttää tehokkaasti keräämiään tietoja koneoppimismallien kouluttamiseen. Yhä useammat yritykset ottavat käyttöön koneoppimis- ja tekoälyteknologioita.

Datatutkijat, joilla on asiantuntemusta datan esikäsittelystä ja ominaisuuksien suunnittelusta, voivat auttaa organisaatioita voittamaan koulutusdatan haasteet varmistamalla, että data on puhdistettu, merkitty ja muunnettu tavalla, joka voi parantaa koneoppimismallin suorituskykyä.

Hae ihanteellinen koneoppimisinsinööri.

1. Ennakoivan analytiikan kasvu

Ennustava analytiikka on nopeasti kasvava ala, joka käyttää tilastollisia malleja ja koneoppimistekniikoita tietojen analysointiin, kuvioiden tunnistamiseen ja tulevien tulosten ennustamiseen.

Tietomäärän kasvaessa yritykset käyttävät ennakoivaa analytiikkaa saadakseen kilpailuetua ennustamalla asiakkaiden käyttäytymistä, tunnistamalla uusia mahdollisuuksia ja vähentämällä riskejä. Tämän suuntauksen odotetaan jatkuvan vuonna 2023, sillä yhä useammat yritykset haluavat käyttää ennakoivaa analytiikkaa saadakseen tietoa ja tehdäkseen tietoon perustuvia päätöksiä.

Palkkaa business intelligence -konsultti.

1. Generatiivinen tekoäly Deepfake- ja synteettistä dataa varten

Generatiivisen tekoälyn avulla luodaan deepfake-videoita ja synteettistä dataa, joita voidaan käyttää erilaisiin sovelluksiin, kuten koneoppimismallien kouluttamiseen, realististen simulaatioiden luomiseen ja jopa viihteeseen.

Generatiivisen tekoälyn asiantuntijat voivat auttaa organisaatioita luomaan realistisia simulaatioita ja deepfake-videoita, joita voidaan käyttää erilaisiin sovelluksiin, kuten koneoppimismallien harjoitteluun, realististen simulaatioiden luomiseen ja jopa viihteeseen. Lisäksi synteettisen datan avulla voidaan voittaa tietosuojaan ja tiedon niukkuuteen liittyvät haasteet.

Löydä asiantuntevia koneoppimisinsinöörejä.

1. Tekoälyn skaalautuvuus

Kun tekoäly yleistyy, yritykset etsivät keinoja skaalata tekoälyratkaisujaan vastaamaan toimintojen kasvavia vaatimuksia.

Skaalautuvuuteen perehtyneet datatieteilijät voivat auttaa organisaatioita rakentamaan tekoälyjärjestelmiä, jotka pystyvät käsittelemään suuria tietomääriä ja tuottamaan tuloksia reaaliajassa. Tämä voidaan saavuttaa käyttämällä hajautettua tietojenkäsittelyä, rinnakkaisprosessointia ja muita tekniikoita, jotka mahdollistavat tekoälyjärjestelmien skaalautumisen.

Palkkaa päteviä tekoälykonsultteja.

1. Lohkoketju datatieteessä

Lohkoketjuteknologiaa käytetään tietojen suojaamiseen, jakamiseen ja validointiin hajautetusti. Lohkoketjujen käyttö datatieteessä on yleistymässä, sillä sen avulla voidaan varmistaa tietojen eheys, alkuperä ja läpinäkyvyys datatieteen sovelluksissa.

Lohkoketjuihin perehtyneet tietojenkäsittelytieteilijät voivat auttaa organisaatioita rakentamaan hajautettuja tietojenkäsittelyjärjestelmiä, joilla voidaan turvata, jakaa ja validoida tietoja läpinäkyvästi ja väärentämisen estävästi. Lisäksi lohkoketjujen avulla voidaan luoda turvallinen ympäristö tietojen jakamista ja yhteistyötä varten, mikä tekee siitä arvokkaan työkalun datatieteilijöille.

Pyydä ilmainen tarjous lohkoketjukehittäjästä.

1. Big datan käyttö esineiden internetissä (IoT).

Esineiden internet (IoT) tuottaa valtavan määrän dataa, ja yritykset hyödyntävät big data -teknologioita tämän datan käsittelemiseksi ja hyödyntämiseksi. Big datan käyttö IoT:ssä antaa yrityksille mahdollisuuden poimia IoT-datasta arvokkaita oivalluksia, joiden avulla ne voivat optimoida prosessejaan ja toimintojaan.

Big datan ja esineiden internetin yhdistämisestä on tulossa keskeinen strategia yrityksille, jotka haluavat saada kilpailuetua tekemällä tietoon perustuvia päätöksiä. Datatutkijat, joilla on asiantuntemusta sekä big datasta että IoT:stä, voivat auttaa organisaatioita analysoimaan tehokkaasti ja poimimaan oivalluksia IoT-laitteiden tuottamasta valtavasta tietomäärästä.

Löydä tarvitsemasi big data -asiantuntija.

1. Tietojen puhdistuksen automatisointi

Tietojen puhdistus on olennainen vaihe datatieteen prosessissa, mutta se voi olla aikaa vievää ja virhealtista. Tietojen puhdistusprosessin automatisointi voi auttaa parantamaan tehokkuutta ja vähentämään virheitä.

Automaation käyttö tietojen puhdistuksessa voidaan toteuttaa käyttämällä koneoppimisalgoritmeja ja muita tekniikoita, joiden avulla voidaan automaattisesti havaita ja korjata virheet, puuttuvat arvot ja poikkeavat arvot tiedoissa. Automaatio voi myös auttaa tehostamaan tietojen puhdistusta vähentämällä manuaalisten toimenpiteiden tarvetta, jolloin tietojenkäsittelijät voivat keskittyä tärkeämpiin tehtäviin.

Organisaatiot pyytävät tietojen puhdistamisen automatisointiin perehtyneitä datatutkijoita parantamaan tietojensa laatua ja tehostamaan datatieteen prosessejaan.

Etsi tietojen puhdistuksen asiantuntija.

1. Koneellinen oppiminen

Koneoppimisen vastakohtainen oppiminen on ala, jolla tutkitaan, miten luodaan syötteitä, jotka voivat huijata koneoppimisen malleja. Tämä voidaan tehdä lisäämällä pieniä häiriöitä syötetietoihin tai luomalla synteettisiä tietoja, jotka muistuttavat todellisia tietoja.

Tämän seurauksena tekoälyn kehittäjät työskentelevät nyt kehittääkseen tekniikoita, joilla torjutaan koneoppimista, joka on vastahyökkäysten kohteena. Näihin tekniikoihin kuuluvat muun muassa vastustava koulutus, jossa malleja koulutetaan vastustavilla esimerkeillä, ja kestävä optimointi, jossa suunnitellaan malleja, jotka kestävät vastustavia esimerkkejä.

Tämän suuntauksen, jossa tekoälyn kehittäjät luovat tekniikoita vastaisen koneoppimisen torjumiseksi, odotetaan jatkuvan vuonna 2023, sillä tekoälyjärjestelmien turvallisuudesta on tulossa huolenaihe.

1. Luonnollisen kielenkäsittelyn käytön lisääntyminen

Luonnollisen kielen prosessointi (Natural Language Processing, NLP) on tekoälyn osa-alue, joka käsittelee ihmisen kielen ymmärtämistä ja tuottamista. Sitä käytetään oivallusten poimimiseen strukturoimattomasta datasta, kuten tekstistä, puheesta ja kuvista.

NLP:n käytön trendin odotetaan kasvavan vuonna 2023, koska yhä useammat yritykset etsivät tapoja poimia oivalluksia strukturoimattomasta datasta ja parantaa päätöksentekoa. NLP:tä voidaan käyttää monenlaisiin sovelluksiin, kuten sentimenttianalyysiin, tekstin tiivistämiseen, kielenkääntämiseen ja moniin muihin.

NLP-osaamista omaavat tietojenkäsittelytieteilijät voivat auttaa organisaatioita poimimaan oivalluksia strukturoimattomasta datasta ja parantamaan päätöksentekoa.

Palkkaa päteviä tekoälykonsultteja.

Päätelmä

Koska datatieteen ala kehittyy nopeasti ja nämä suuntaukset vaikuttavat yrityksiin, datatieteeseen erikoistuneiden kokeneiden IT-konsulttien kysyntä kasvaa. Oikea konsultti voi auttaa yrityksiä navigoimaan ja hyödyntämään näitä suuntauksia ja pysymään kilpailun edellä.

Ymmärrämme, miten tärkeää on löytää yrityksellesi sopiva ratkaisu. Jos kaipaat apua sellaisen konsultin löytämisessä, joka voi tarjota sinulle tarvitsemaasi ohjausta ja asiantuntemusta, pyydämme sinua antamaan meidän auttaa sinua löytämään tarvitsemasi konsultin.