El Covid-19 transformó de manera abrupta la forma en que los humanos realizan transacciones, y ahora que las personas se acercan al final de otro año turbulento, todos miran hacia el 2022 con la esperanza de un futuro mejor.
Con gran parte del mundo moviéndose en línea, el comercio electrónico, la computación en la nube y las medidas de ciberseguridad mejoradas son las principales para el análisis de datos.
El Data Science es una de las principales tendencias tecnológicas y transforma numerosos procesos y operaciones comerciales en todo el mundo. A medida que la cantidad de datos crece, las empresas buscan nuevas formas innovadoras de optimizar el uso de datos. Se espera que el tamaño del mercado de la plataforma de ciencia de datos crezca de 37,9 mil millones de dólares en 2019 a 140,9 mil millones de dólares en 2024. Y el mercado actual de software de análisis y BI está valorado en 16 mil millones de dólares a nivel mundial.
Aquí están las principales tendencias y predicciones de la ciencia de datos que impulsarán el mundo digital en 2022:
Data Science en la nube
El problema radica en recopilar, etiquetar, limpiar, estructurar, formatear y analizar este enorme volumen de datos en un sólo lugar. Los modelos de ciencia de datos e inteligencia artificial vienen al rescate. Sin embargo, el almacenamiento de datos aún es una preocupación. Una de las principales tendencias de la ciencia de datos en 2022 es el uso de servicios en la nube pública y privada para la ciencia de datos y el análisis de datos.
Análisis predictivo
La tecnología se volverá más inmersiva e integrada, donde las capacidades de análisis predictivo se combinarán sin problemas en los sistemas y aplicaciones con los que interactuamos. El análisis predictivo impulsará los casos de uso en aplicaciones de próxima generación como las aplicaciones de metaverso.
Datos procesables
Invertir en software de datos costoso no proporcionará resultados a menos que los datos se analicen para obtener información procesable. Los datos procesables permiten a los líderes convertirse en mejores tomadores de decisiones y hacer lo correcto para la empresa. Desde la organización de actividades / trabajos en la empresa, la optimización de los flujos de trabajo y la distribución de proyectos entre equipos, los conocimientos de los datos procesables lo ayudan a aumentar la eficiencia general de la organización.
Servicios de nube híbrida y automatización de la nube
La automatización de los servicios del Cloud Computing para nubes públicas y privadas se logra mediante inteligencia artificial y Machine Learning. AIOps es inteligencia artificial para operaciones de TI. Esto trae un cambio en la forma en que las empresas ven la ciencia de datos y los servicios en la nube al ofrecer más seguridad de datos, escalabilidad, base de datos centralizada y sistema de gobierno, y propiedad de datos a bajo costo.
Blockchain en la ciencia de datos
Si bien blockchain se ha convertido en parte clave para las industrias de tecnología financiera y de salud, ahora se afianza en el área TI. Entonces, ¿cómo ayuda blockchain con la ciencia de datos? Los científicos de datos deben estructurar la información de manera centralizada para que esté lista para el análisis. Este proceso aún requiere mucho tiempo y necesita del esfuerzo de los científicos de datos. Blockchain ayudará a resolver el problema de manera efectiva.
Centrarse en la inteligencia perimetral
el Edge Computing se convertirá en un proceso principal en 2022. La informática de borde o inteligencia de borde es donde el análisis de datos y la agregación de datos se realizan cerca de la red. Las industrias desean aprovechar el Internet de las cosas (IoT) y los servicios de transformación de datos para incorporar la computación perimetral en los sistemas comerciales.
Ciberseguridad mejorada
Dado que la mayoría de las empresas se han visto obligadas a invertir en una mayor presencia en línea durante la pandemia, la mejora de la ciberseguridad será una de las principales tendencias para la ciencia de datos. Un sólo ciberataque puede descarrilar completamente una empresa, pero ¿cómo pueden las empresas rastrear los puntos potenciales de fracaso sin una gran inversión de tiempo y costes? La respuesta a esta pregunta radica en un modelo y un compromiso con la comprensión del riesgo.
Datos pequeños e inteligencia artificial escalable
A medida que una mayor parte del mundo se mueve en la web, la capacidad de hacer una IA versátil a la luz de conjuntos de datos más extensos es una prioridad. Si bien la utilización de gran cantidad de información que aparece rápidamente es todavía clave para crear modelos de inteligencia artificial exitosos, es poca información la que mejora la investigación del cliente. No es necesariamente el caso de que los datos enormes no sean apreciados, sin embargo, es extremadamente difícil elegir patrones significativos de tales conjuntos de datos.
Democratizar la inteligencia artificial y la ciencia de datos
La gente ya ha visto cómo DaaS se está volviendo famoso. El equivalente también se está aplicando actualmente a los modelos de IA. Debido a la popularidad de la expansión para las administraciones en la nube, los modelos de IA y ML son más simples de presentar como una parte de las administraciones y dispositivos de computación distribuida. Es una de las tendencias cruciales en ciencia de datos a tener en cuenta en 2022.
Curas clínicas y control de una pandemia
En el mundo asolado por la pandemia, la ciencia de datos y la inteligencia artificial aceptaron una posición muy confiable para obtener los datos más sólidos de manera consistente. Además de ayudar en el trabajo innovador de una metodología de tratamiento novedosa, la ciencia de datos ofreció libertades potenciales y fuentes de datos como registros de pacientes, recuento de COVID, viajes revelados por pacientes, etc.
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