12 Tren Terpanas dalam Ilmu Data yang Harus Anda Waspadai

Setiap tahun kita menyaksikan Artificial Intelligence (AI) sedang booming dan sekarang banyak bermunculan startup yang berbasis Artificial Intelligence. Jelas bagi semua orang sejauh ini bahwa Ilmu Data adalah bidang pemecahan masalah.

Dengan ketersediaan data di mana-mana, ilmu menggunakan data dengan cara yang lebih baik semakin menonjol. Seseorang dapat menemukan banyak tawaran pekerjaan di bidang Ilmu Data hanya dengan melakukan pencarian pekerjaan di portal pekerjaan mana pun. Sekarang mari kita bahas tren terbaru dalam Ilmu Data.

Tren Terbaru Ilmu Data Teratas 2019

1. Industri IoT yang Tumbuh Cepat

Diperkirakan bahwa pengeluaran teknologi di seluruh dunia untuk Internet Of Things akan melampaui $1 triliun pada tahun 2022, menurut International Data Corporation (IDC) dengan pertumbuhan tahunan sebesar 13,6%. Diperkirakan juga bahwa IoT dari industri seluler akan mencapai $3,5 miliar pada tahun 2023 dengan tingkat pertumbuhan 30% per tahun, menurut Ericsson.

Sekarang sudah menjadi hal yang umum bahwa kita dapat mengontrol peralatan rumah kita seperti AC, televisi, dll hanya dengan menggunakan smartphone kita yang menjadi mungkin hanya karena Internet Of Things. Banyak perusahaan sekarang berinvestasi dalam pengembangan teknologi karena tren pertumbuhan yang cepat dari perangkat IoT seperti perangkat pintar seperti Microsoft Cortana dan Google Assistant untuk mengotomatiskan hal-hal biasa di rumah.

Semua pertumbuhan teknologi yang cepat ini akan mengarah pada pengumpulan data dalam jumlah besar, yang juga akan mengarah pada penemuan cara yang lebih baik untuk mengelola dan menganalisis data dengan cara yang tepat dan lebih baik. Ini akan menciptakan permintaan besar di bidang ilmu data dan juga untuk ilmuwan data.

2. Aksesibilitas Kecerdasan Buatan

Baik perusahaan kecil maupun besar telah mampu meningkatkan dan menyempurnakan proses bisnis mereka secara keseluruhan dengan sangat efisien dengan menggunakan Artificial Intelligence atau AI. Tugas yang lebih kompleks dapat dilakukan dengan cara yang lebih tepat dan lebih cepat daripada manusia dengan kecerdasan buatan.

Bagian terbaik lainnya tentang kecerdasan buatan adalah ia menghilangkan kemungkinan kesalahan manusia. Ini juga meningkatkan alur kerja secara keseluruhan di sepanjang jalan. Manusia sekarang dapat menginvestasikan waktu mereka dan lebih fokus pada tugas-tugas penting yang pada gilirannya meningkatkan kualitas layanan mereka. Baca : Aplikasi AI dunia nyata.

3. Evolusi Analisis Prediktif

Bisnis dapat mencapai tujuan mereka lebih cepat dan memiliki keunggulan kompetitif yang lebih baik dengan memasukkan analisis Big Data dalam strategi bisnis penting dan pengambilan keputusan mereka. Perusahaan dapat menemukan alasan untuk setiap peristiwa tertentu secara real-time dengan menggunakan berbagai alat dalam menganalisis data besar. Analisis Prediktif sangat penting dalam memprediksi apa yang bisa terjadi di masa depan, yang dilakukan dengan menganalisis data.

Bisnis sekarang dapat membuat strategi bisnis yang lebih cerdas dengan memprediksi perilaku pelanggan menggunakan analisis prediktif dari data yang dikumpulkan. Dengan demikian, perusahaan dapat mempertahankan jumlah pelanggan saat ini dan juga menargetkan pelanggan baru dengan cara yang lebih baik.

4. Migrasi Data Gelap ke Cloud

Dark Data adalah jenis data yang tidak ditransformasikan ke dalam format digital. Ini adalah reservoir data yang sangat besar yang belum dimanfaatkan. Data gelap akan dimigrasikan ke cloud untuk analisis prediktif yang akan digunakan oleh bisnis untuk membantu mereka dalam prediksi masa depan yang lebih akurat.

5. Pembelajaran Mesin

Diperkirakan 40% pekerjaan data science akan menjadi otomatisasi pada tahun 2020. Telah terjadi pertumbuhan pesat dalam teknologi pembelajaran mesin, dan ini adalah faktor utama otomatisasi dalam pembelajaran mesin. Bisnis dapat mengekstrak wawasan cerdas dan unik dari Big Data dengan cerdas menggunakan kombinasi otomatisasi dan alat pembelajaran mesin yang kuat yang tidak dapat diperoleh oleh analis data yang terampil saja.

6. Munculnya Regulasi

GDPR telah mengubah kebijakannya terkait tata kelola data, dan banyak perusahaan berjuang untuk mematuhinya karena penerapannya yang cepat. Kebijakan dan peraturan ini telah memengaruhi keamanan data, penanganan data, pemrosesan data, dan pembuatan profil konsumen. Sekarang Bisnis diperlukan untuk memahami dampak dari peraturan dan kebijakan ini pada operasi di masa depan dan saat ini. Bisnis membutuhkan bantuan ilmuwan Data karena mereka memiliki pengetahuan yang tepat tentang aturan dan regulasi yang terkait dengan Tata Kelola Data ini.

7. Keunggulan Kompetitif

Bisnis-bisnis yang up to date dengan teknologi saat ini memiliki keunggulan kompetitif di masa sekarang dan masa depan dan lebih mungkin untuk bertahan karena kemampuan beradaptasi mereka terhadap tren teknologi baru. Seseorang tidak boleh berhenti pada satu perangkat, platform, atau teknologi untuk menjadi analis data yang baik karena teknologi dan solusi akan terus berkembang dengan kecepatan yang lebih cepat daripada sebelumnya. Akan ada lebih banyak permintaan di pasar untuk para profesional Ilmu Data yang berpengalaman dan terampil.

8. Visualisasi Data dan Bercerita

Visualisasi data dan penceritaan mencapai tingkat berikutnya setiap tahun, dan banyak perusahaan beralih ke cloud dari gudang data konvensional. Data akan lebih tersinkronisasi dengan meningkatnya penggunaan platform data berbasis cloud dan alat integrasi di dalam organisasi. Akan ada akurasi yang lebih tinggi dalam mendongeng karena setiap orang hanya akan memiliki satu versi kebenaran di dalam organisasi.

9. DataOps

Saluran data menjadi lebih canggih, dan sekarang membutuhkan lebih banyak perangkat tata kelola dan integrasi. DataOps relatif merupakan konsep baru yang berkembang lebih cepat. DataOps adalah proses memberikan peningkatan kualitas data dan analisis data, penerapan pengujian otomatis, mengotomatisasi pemeriksaan, analisis data, persiapan data, dan pengumpulan data.

10. Blockchain

Teknologi Blockchain telah menjadi sangat populer, berkat Bitcoin. Namun banyak orang yang tidak mengetahui aplikasi blockchain selain dalam cryptocurrency. Blockchain adalah salah satu buku besar paling aman di dunia yang memiliki banyak jenis aplikasi. Untuk Keamanan Data, Blockchain akan digunakan secara ekstensif, dan masih jauh di masa depan. Baca tentang alasan Anda harus mempelajari teknologi blockchain.

11. Kecerdasan Buatan dan Komputasi Kuantum

Komputasi kuantum adalah topik yang paling trending saat ini, yang sedang diteliti secara aktif oleh perusahaan besar seperti Google. Hingga saat ini, Google mengklaim harus membangun Komputer Quantum yang dapat melakukan perhitungan 10 tahun oleh superkomputer dalam waktu 200 detik oleh komputer kuantum. Komputasi kuantum berpotensi menjadi lompatan kuantum paling signifikan sejak penemuan mesin itu sendiri. Semua ini menunjukkan penggunaan Big Data secara ekstensif di masa depan dengan cara yang jauh lebih cepat, efisien, dan mudah.

12. Hak atas Penjelasan

Di masa depan, banyak hal akan menjadi otomatisasi, dan pengambilan keputusan otomatis akan menjadi salah satunya. Untuk membuat pengambilan keputusan sepenuhnya otomatis, itu harus dapat dijelaskan. Ada dua komponen penting dalam Artificial Intelligence (AI) yang sangat penting untuk membuat keputusan yang sepenuhnya otomatis. Pertama, Kecerdasan Buatan harus mematuhi semua prinsip, nilai inti, peraturan yang berlaku, dan hak dasar untuk memastikan praktik dan tujuan etis. Kedua, Kecerdasan buatan harus dapat diandalkan dan kuat, secara teknis agar tidak menyebabkan kerugian yang tidak disengaja.

Kesimpulan

Ilmu data memiliki berbagai aplikasi dan kasus penggunaan. Kami berharap artikel ini menjelaskan tren terbaru dalam ilmu data dan manfaatnya.

Dapatkan sertifikasi ilmu data dari Universitas top dunia. Pelajari Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.