Data science

Data Science ในปี 2021: อนาคตของเทคโนโลยีนี้คืออะไร?

ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ด้านสุขภาพหรือการบริการก็มีอำนาจเหนือทุกภาคส่วน เนื่องจากแพลตฟอร์มดิจิทัล สมาร์ทโฟนและบุคคล IoT จะสามารถผลิตข้อมูลจำนวนมากเกินกว่าที่พวกเขาคาดไว้เมื่อทศวรรษที่แล้ว Domo ผู้ค้าคลาวด์ประเมินว่าบุคคลธรรมดาใน 2020 สร้างข้อมูลประมาณ 1.7MB อย่างสม่ำเสมอ! ดังนั้นจะมีข้อมูลมากกว่าที่คุณรู้เสมอว่าต้องทำอะไรในทุกอุตสาหกรรมและสมาคมต่าง ๆ กำลังใช้เวลาที่สูญเสียไปเพื่อใช้งานอย่างเต็มที่ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือเสนอแนะที่ใช้โดยธุรกิจออนไลน์เป็นหนึ่งในที่ที่ใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์การปฏิบัติของลูกค้าและสร้างไดอะแกรมข้อเสนอเพื่อขยายข้อตกลงและมอบสิ่งที่ผู้ซื้อต้องการ Trending ใน Data Science คืออะไร? ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจจากบิ๊กดาต้า ข้อมูลที่ผลิตและจัดเก็บมาเป็นเวลานาน และข้อมูลที่จับได้อย่างต่อเนื่องนำเสนอข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่น่าเหลือเชื่อที่ช่วยสมาคมในการทำงานให้บรรลุผล ปรับปรุงกระบวนการ และเพิ่มผลกำไรจากการลงทุน ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดสามารถใช้ข้อมูลที่ได้มาจากการสืบสวน สำรวจรูปแบบ และรายงานจากการค้นหาและการมีส่วนร่วมของสื่อบนเว็บ นักวิจัยข้อมูลจะแยกปริมาณข้อมูลที่แสดงออกมาเป็นเมตริกที่สังเกตได้ และแยกแยะสิ่งต่างๆ เช่น จุดที่มีการเปลี่ยนแปลงมากที่สุด ประเภทของไคลเอ็นต์เนื้อหาที่ติดต่อเป็นประจำ และอื่นๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการผลิต ธุรกิจที่สองที่ได้รับรางวัลมหาศาลจากวิทยาการสารสนเทศกำลังประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมได้ปฏิวัติกิจกรรมการผลิต ลดจำนวนการทำซ้ำ เพิ่มอัตราการสร้าง ผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นในสินค้าประดิษฐ์ ลดความผิดพลาดในการกำหนดเครือข่ายสินค้าคงคลัง และมุมมองที่แตกต่างกันมากมายที่ระบุกับธุรกิจ องค์กรที่ใช้กลไก การทำเหมืองข้อมูล และ AI ได้สนับสนุนประสิทธิภาพของพวกเขา ซึ่งรวมถึงความเหนือกว่าและอันตรายของเครือข่ายการผลิตที่ลดลง การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การวินิจฉัยทางการแพทย์และอุตสาหกรรมลอจิสติกส์เป็นอุตสาหกรรมต่างๆ ที่ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ดี ด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลที่รวบรวมและวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่แม่นยำซึ่งสามารถนำมาใช้กับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ได้ ในโรงพยาบาล การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์สามารถลดปริมาณงานของพนักงานและพยาบาลแต่ละคน หรือกลายเป็นความแตกต่างระหว่างชีวิตและความตายในสถานการณ์พิเศษ ในทางกลับกัน ในอุตสาหกรรมลอจิสติกส์ ข้อมูลแบบเรียลไทม์ช่วยเพิ่มเวลาในการคาดการณ์สำหรับการจัดส่ง หลีกเลี่ยงความล่าช้าและการหยุดทำงานของสินทรัพย์ที่สำคัญ และมีส่วนช่วยในการเพิ่มขีดความสามารถของประสิทธิภาพของยานพาหนะด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการ อนาคตที่คาดว่าจะนำมาใน Data Science คืออะไร? เมื่อคุณทราบถึงศักยภาพของวิทยาศาสตร์ข้อมูลนอกเหนือจากที่ดำเนินการไปแล้ว นี่คือสิ่งที่คาดหวังได้จากอนาคต: การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในธุรกิจที่เพิ่มขึ้น ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การทำเหมืองข้อมูลและขั้นตอนการวางแผนได้เริ่มดำเนินการ ส่วนใหญ่ของความสนใจในข้อมูลเชิงลึกด้านวินัยที่รวบรวมโดยตัวเลือกทางธุรกิจที่พัฒนาโดยพื้นฐานเพิ่มเติม อย่างไรก็ตาม เทคนิค AI เหล่านี้ยังไม่ใกล้เคียงกับการหยุดชะงักของเทคนิค AI ในทศวรรษหน้า ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานได้อย่างน่าอัศจรรย์ในประสิทธิภาพการทำงานขององค์กรและการโต้ตอบของพวกเขา และให้ประโยชน์ที่สำคัญในการดูแลลูกค้าและข้อมูลลูกค้า โมเดลปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติเป็นส่วนที่สองของ AI ที่สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องมีความช่วยเหลือใดๆ และเปลี่ยนความสามารถทางธุรกิจผ่านข้อมูลที่ดีขึ้นของบอร์ดและการวิเคราะห์ สิ่งนี้จะช่วยให้นักวิจัยข้อมูลหลวมจัดการกับนวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่กว่าเช่นการเรียนรู้เชิงลึก การเติบโตอย่างมากในงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในขณะที่ตำแหน่งที่เน้นไอทีเป็นศูนย์กลางได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงยี่สิบปีที่ผ่านมา อัตราการก้าวของการพัฒนาในพื้นที่ได้รับการคาดการณ์ว่าจะอยู่ที่ประมาณ 13% โดยสำนักสถิติแรงงาน ถือว่ายังสูงกว่าอัตราการพัฒนาปกติสำหรับพื้นที่ที่เหลืออยู่ อย่างไรก็ตาม วิทยาการสารสนเทศได้เห็นการพัฒนาที่เป็นอันตรายมากกว่า 650% เนื่องจาก 2012 ขึ้นอยู่กับการสอบสวนที่ทำบน LinkedIn งานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในงานที่ร้อนแรงในตลาด และความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในภาคส่วนต่างๆ ความนิยมของนักวิจัยข้อมูลมาจากความต้องการขององค์กรขนาดใหญ่ในการขุดข้อมูลเพื่อหาเกร็ดความรู้และความก้าวหน้าของกระบวนการในแต่ละระดับ หัวหน้าระดับ C มีหน้าที่รับผิดชอบในการวิเคราะห์ข้อมูลจุดแบบไดนามิกของไอทีและระบบธุรกิจอัจฉริยะ ต่อจากนั้น ความสามารถด้านข้อมูลได้รับการจัดอันดับให้เป็นหนึ่งในธุรกิจที่มีการแสวงหามากที่สุดในธุรกิจทั้งหมด

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button