7 trendów i technologii, które wpłyną na przyszłość Data Science

Nauka o danych jest nadal kluczową siłą napędzającą innowacje w różnych branżach – od poprawy doświadczeń klientów po optymalizację wydajności operacyjnej. Jej rola rośnie, przynosząc ze sobą nowe wyzwania i możliwości. Prognozy dotyczące tego jakie technologie i trendy będą kształtować w przyszłości Data Science, zaprezentowali eksperci SAS.

Gwałtowny rozwój AI i ML

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) znajdują się w czołówce nauk o danych. Przesuwają one granice tego, czego maszyny mogą się nauczyć i co mogą osiągnąć. W następnej dekadzie technologie te staną się jeszcze bardziej wyrafinowane. Postępy w głębokim uczeniu się i sieciach neuronowych umożliwią maszynom wykonywanie złożonych zadań z jeszcze większą dokładnością, uważają specjaliści SAS.

“W miarę jak modele sztucznej inteligencji będą stawać się coraz bardziej zaawansowane, będą one coraz lepiej radzić sobie z zadaniami takimi jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów, a nawet procesy decyzyjne, które wcześniej uważano za wyłączną domenę ludzkiej inteligencji” – komentuje Iain Brown, Head of Data Science w SAS.

Obliczenia kwantowe

Obliczenia kwantowe obiecują zrewolucjonizować rozwiązywanie problemów w dziedzinach, w których moc obliczeniowa klasycznych komputerów jest niewystarczająca. Wykorzystując zasady mechaniki kwantowej, komputery te mogą przetwarzać ogromne zbiory danych znacznie szybciej niż tradycyjne systemy. Ma to znaczący wpływ na takie obszary jak kryptografia, symulacje złożonych systemów oraz problemy optymalizacyjne w logistyce i produkcji.

Integracja obliczeń kwantowych z nauką o danych może znacznie skrócić czas przetwarzania i analizy danych, prowadząc do wglądu w dane w czasie rzeczywistym i szybszego podejmowania decyzji.

Przetwarzanie brzegowe i integracja IoT

Eksplozja urządzeń Internetu rzeczy (IoT ) wygenerowała ogromne ilości danych na brzegu sieci. Przetwarzanie brzegowe przetwarza te dane lokalnie, zmniejszając opóźnienia i wykorzystanie przepustowości poprzez przekazywanie tylko niezbędnych informacji z powrotem do systemów centralnych. Trend ten jest szczególnie istotny w przypadku aplikacji wymagających podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Przykładowo, takich jak autonomiczne pojazdy czy technologie inteligentnych miast.

Szacuje się, że do 2025 roku 75% danych generowanych przez przedsiębiorstwa będzie przetwarzanych na brzegu sieci. W porównaniu do zaledwie 10% obecnie.

Rozwój zautomatyzowanego uczenia maszynowego (AutoML)

AutoML demokratyzuje naukę o danych, umożliwiając użytkownikom bez rozległej wiedzy na temat danych tworzenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego. Technologia ta automatyzuje proces stosowania uczenia maszynowego, czyniąc go bardziej dostępnym i znacznie przyspieszając czas od danych do wniosków.

“AutoML to nie tylko narzędzie dla nie-ekspertów. Pomaga również doświadczonym analitykom danych zautomatyzować rutynowe zadania, pozwalając im skupić się na bardziej złożonych problemach” – uważa Iain Brown.

Technologie zwiększające prywatność (PET)

Wraz z rosnącymi obawami o prywatność danych, rozwój PET staje się centralnym punktem przyszłych strategii dotyczących danych. Technologie PET umożliwiają udostępnianie i analizowanie danych bez naruszania prywatności poszczególnych osób. Dzieje się tak przy użyciu technik takich jak prywatność różnicowa, uczenie federacyjne i szyfrowanie homomorficzne.

Wdrożenie PET może pomóc organizacjom w przestrzeganiu rygorystycznych przepisów dotyczących ochrony danych, takich jak RODO i CCPA. Przy jednoczesnym odblokowaniu wartości ich zasobów danych.

Analityka rozszerzona

Analityka rozszerzona wykorzystuje techniki ML i AI w celu zwiększenia ludzkiej inteligencji i świadomości kontekstowej w procesach analizy danych. Trend ten zmienia sposób opracowywania, konsumowania i udostępniania treści analitycznych, umożliwiając głębszy wgląd i bardziej proaktywne podejmowanie decyzji.

Gartner przewiduje, że do 2026 roku analityka roszerzona będzie dominującym czynnikiem napędzającym nowe zakupy analityki i inteligencji biznesowej. A także nauki o danych i platform ML.

Etyczna sztuczna inteligencja i odpowiedzialna nauka o danych

W miarę jak systemy AI stają się coraz bardziej integralną częścią biznesu i życia codziennego, etyczne implikacje tych technologii analizowane są bardziej niż kiedykolwiek. Od organizacji oczekuje się obecnie wdrażania odpowiedzialnych praktyk AI. A to oznacza tworzenie przejrzystych, uczciwych i odpowiedzialnych systemów AI, które są wolne od uprzedzeń i chronią prawa użytkowników.

Etyczna sztuczna inteligencja to nie tylko wymóg regulacyjny, ale także wyróżnik konkurencyjny, który może budować zaufanie i lojalność wśród użytkowników.

Jak przygotować się na przyszłość Data Science?

Przyszłość nauki o danych jawi się ekscytująco, jest bowiem pełna innowacji, które na nowo zdefiniują branże i wzmocnią pozycję organizacji. Aby pozostać na czele, firmy muszą więc inwestować w odpowiednie talenty, technologie i strategie, które są zgodne z pojawiającymi się trendami. Jak wskazują eksperci SAS, ciągłe uczenie się i adaptacja będą kluczem do poruszania się w tym dynamicznym obszarze.

“Rozumiejąc te trendy i przygotowując się na ich wpływ, firmy mogą nie tylko zabezpieczyć swoje operacje na przyszłość, ale także napędzać znaczny wzrost i innowacje. Podróż do kolejnej ery nauki o danych dopiero się rozpoczyna, a możliwości są nieograniczone” – podsumowuje Iain Brown.