De afgelopen twee jaar waren een transformatie voor de manier waarop bedrijven wereldwijd opereren. Retailers en andere dienstverleners werden gedwongen een snelle digitale transformatie door te voeren om hun aanbod aan klanten te presenteren. De ongewone wereldwijde gezondheidssituatie heeft de digitalisering binnen bedrijven versneld en geleid tot een enorme hoeveelheid digitale data.
Het is dan ook niet verwonderlijk dat het aantal vacatures voor data scientist en data analyst enorm is gestegen, nu bedrijven zich realiseren dat data-gedreven intelligentie de belangrijkste drijfveer voor succes is. Als gevolg hiervan zien we de opkomst van talloze datatrends in verschillende sectoren. Veel van deze trends begonnen al lang voordat de wereldwijde veranderingen zich voordeden, maar zullen in 2022 en daarna een extra impact ondervinden. We richten ons op acht trends die je moet kennen als je data scientist bent of met data werkt in je zakelijke functie. Python domineert. Python is de programmeertaal bij uitstek voor de ontwikkeling van deep learning-algoritmes. Dit maakt het in 2022 nog populairder, omdat deep learning-apps langzaam een populaire trend worden. Sterker nog, het gebruik van deze taal nam vorig jaar enorm toe en overtrof Java en C als meest gebruikte programmeertaal. Uit een recente publicatie van TIOBE blijkt dat Python het grootste marktaandeel heeft met bijna 13% van de beoordelingen. Python wint aan populariteit, schaalbaarheid en veelzijdigheid. Het wordt gebruikt voor het ontwikkelen van webapplicaties, GUI-applicaties, machine learning-oplossingen en meer. Het is bovendien een platformonafhankelijke, geïnterpreteerde programmeertaal, wat betekent dat ontwikkelaars programmaʼs op verschillende besturingssystemen en platforms kunnen uitvoeren. Ten slotte heeft het een eenvoudige en gemakkelijk leesbare code, wat niet het geval is bij sommige geavanceerdere talen. Python wordt in vrijwel elke moderne industrie gebruikt. Enkele van ʼs werelds meest winstgevende bedrijven, zoals Instagram, Facebook, Uber, Amazon, Pinterest en anderen, gebruiken het voor een reeks systemen en oplossingen. De opkomst van deepfake-technologie verwijst naar het gebruik van AI om content te creëren die iemands imago manipuleert of verkeerd voorstelt. Het kan gebruikmaken van een afbeelding, audio en ook video. Het begon allemaal in 2019 toen een bedrijf gespecialiseerd in kunstmatige intelligentie de stem van Joe Rogan deepfakete en direct viraal ging op internet. Sindsdien is de deepfake-technologie alleen maar verbeterd. Het is belangrijk om te weten dat er veel kwaadwillige activiteiten rond deze methode plaatsvinden. Criminelen kunnen bijvoorbeeld geavanceerde AI-software gebruiken om de stemmen van CEOʼs te manipuleren en zo geldovermakingen van werknemers te eisen. Een dergelijk geval werd gemeld door een in het VK gevestigd energiebedrijf. Hoewel er veel zorgen zijn over kwaadwillige activiteiten met betrekking tot deepfakes, zijn er ook tal van voordelen. Deze methode kan worden gebruikt om de identiteit van gezichten of stemmen te maskeren ter bescherming van de privacy. Mensen kunnen geheel nieuwe avatars creëren om zichzelf online uit te drukken en hun ideeën en overtuigingen te verspreiden. Het kan ook nuttig zijn voor kunstenaars, in het onderwijs, en ook voor mensenrechtenactivisten en journalisten die anoniem willen blijven. Augmented Data Management (ADM) is onderdeel van het AI-systeem dat ernaar streeft taken op het gebied van gegevensbeheer te automatiseren of te verbeteren. Het wint aan populariteit naarmate meer bedrijven zich bewust worden van het potentieel ervan. Naar schatting zal het aantal handmatig uitgevoerde taken voor gegevensbeheer tegen het einde van 2022 met 45% dalen. Bedrijven moeten steeds meer gegevens verwerken, zowel qua volume, snelheid als variëteit. Dit dwingt hen ertoe geavanceerde oplossingen voor gegevensbeheer te ontwikkelen om het werk minder tijdrovend te maken. Verbeterd datamanagement kan daarbij helpen.
Opvallende voorbeelden zijn het opsporen van afwijkingen in grote datasets, het traceren van data vanuit een rapport naar de bron, het oplossen van problemen met de datakwaliteit, enzovoort. Gebruikers kunnen nu ook hun eigen datamanagementplatformen gebruiken om te experimenteren met ADM. Meer specifiek kan deze aanpak worden gebruikt om de datakwaliteit, het metadata-beheer en het masterdata-beheer te verbeteren.
Als u een bedrijf runt, ongeacht de aard ervan, kunt u ADM beschouwen als een technische mogelijkheid die u kunt ontwikkelen om uw werk te stroomlijnen. processen en breng uw datamanagement naar een hoger niveau.
Verklaarbare AI-platforms
Verklaarbare AI is een reeks frameworks en tools die gebruikers helpen de voorspellingen van hun machine learning-modellen te begrijpen en te interpreteren. Het doel is om de prestaties van modellen te verbeteren en fouten op te sporen, en andere belanghebbenden te helpen het gedrag van het model te begrijpen. Een verklaarbaar AI-platform beschrijft de nauwkeurigheid, transparantie, eerlijkheid en uitkomsten van modellen bij AI-besluitvorming.
Deze aanpak werd belangrijker toen "verklaarbaarheid" een belangrijk thema werd voor dataverwerkingsteams. AI wordt met de dag geavanceerder, waardoor mensen steeds meer moeite hebben om te achterhalen en te begrijpen hoe algoritmes tot hun resultaten komen. Alle gebruikers moeten essentiële bedrijfsgegevens begrijpen, en de enige manier om dat te bereiken is door middel van op regels gebaseerde logica. De trend van verklaarbare AI is vooral populair in sectoren zoals de financiële sector, die vaak risicogericht zijn. Enkele voordelen van verklaarbare AI zijn lagere kosten voor fouten, minder invloed van modelbias, betere codeconformiteit en betrouwbaarheid, en beter onderbouwde besluitvorming. Het helpt banken ook om een soepelere klantervaring te bieden, de winstgevendheid en loyaliteit te verhogen en meer processen te automatiseren. Steeds meer bedrijven en gebruikers worden zich bewust van hoe gevoelig de verzameling, opslag en verwerking van gegevens is in de dagelijkse bedrijfsvoering. Privacyproblemen, datalekken en identiteitsdiefstal komen steeds vaker voor in de online sector, ongeacht de branche. Om te overleven, moeten bedrijven daarom beter voldoen aan de privacywetgeving. ʼs Werelds topbedrijven zoals Apple hebben aanzienlijke marketinginspanningen en budgetten geïnvesteerd in het promoten van privacy als een belangrijk bedrijfsmiddel.
Sterker nog, steeds meer staten in de VS proberen de privacywetgeving te bevorderen. Een paar jaar geleden was Californië de enige staat met een privacywet. Kort daarna volgden Colorado en Virginia, en nu volgen andere staten de trend.
Het probleem voor veel bedrijven wereldwijd is dat ze nog steeds geen geschikte systemen hebben om de chaos aan persoonsgegevens in hun applicaties en systemen te ontwarren. Dit kan leiden tot frustrerende klantervaringen, omdat gebruikers moeilijk kunnen achterhalen hoe hun informatie wordt gebruikt. Er is meer werk nodig op het gebied van gegevensprivacy om dit probleem in de komende jaren op te lossen.
Gegevensherkomst
Gegevensherkomst, ook wel data lineage genoemd, is een aanpak die de oorsprong van een stuk data probeert te achterhalen. Het is nu een cruciale activiteit in veel data science-projecten en zal de komende jaren alleen maar aan populariteit winnen. Je kunt dataprovenance zien als een gedetailleerde kaart van alle directe en indirecte afhankelijkheden tussen datasets in een bepaalde omgeving. De enorme toename van data heeft geleid tot een tragere levering van voorspellende inzichten, een lager vertrouwen in dashboards en rapporten, en een toename van data-incidenten. Daarom is data lineage belangrijk en zal het zich alleen maar verder ontwikkelen, vooral gezien de grote zakelijke voordelen:
- Geen incidenten met impactanalyse
- Snellere incidentafhandeling
- Inzicht in de datapipeline
- Naleving van regelgeving
- Efficiënte migraties
- Datavirtualisatie en -consolidatie
- Beter inzicht in data
Wat de implementatie betreft, draait lineage data meer om logica zoals code of instructies dan om tabellen en kolommen. Het kan de vorm aannemen van een SQL-script, een database, een Java API-aanroep of een geavanceerde macro in een Excel-spreadsheet. Het kan van alles zijn dat gegevens van de ene locatie naar de andere verplaatst, wijzigt en transformeert.
Intelligente featuregeneratie
Intelligente featuregeneratie is in 2021 in ontwikkeling gegaan en zal naar verwachting de komende jaren, met name in 2022, een grote impact hebben. Machine learning is inmiddels een essentieel onderdeel van elke data-analyse. Daarom is de ontwikkeling van intelligente features voor elk uniek geval een must voor het verbeteren van de algehele nauwkeurigheid van elk leermodel.
Een feature wordt bepaald door wat het belangrijkst wordt geacht voor een individuele dataset of bedrijf. Het gaat bijvoorbeeld om het creëren van vereenvoudigde queryʼs ter vervanging van complexere, het transformeren van een set gegevens en feiten in scenarioʼs die bepaalde reacties vereisen, of het meten van de afstand tussen pieken en dalen in een dataset. Voordelen van intelligente featuregeneratie zijn onder andere betere prestaties van machine learning-algoritmen, kennis over processen, hulp bij visualisatie, data-inzicht, datareductie, beperking van opslagvereisten, lagere verwerkingskosten, enzovoort. src="https://ia-cms.nbg1.your-objectstorage.com/2022/10/Intelligent-Feature-Generation-1024x683.jpg" alt="Intelligent Feature Generation" class="wp-image-1148" />
Klantpersonalisatie
Online winkelen is sinds de pandemie een dominante trend geworden. De meeste bedrijven moesten zich aanpassen aan de nieuwe realiteit en nieuwe klantervaringen bieden door hun producten voor de computer- en smartphoneschermen te presenteren. Voor sommige retailers blijft het echter een uitdaging om deze nieuwe ervaringen te realiseren. Aangezien de meeste detailhandelsbedrijven tegenwoordig online aanwezig zijn, is het niet voldoende om simpelweg een product aan te bieden met behulp van de nieuwste technologie. Bedrijven moeten verschillende manieren bedenken om hun aanbod te personaliseren voor klanten om de concurrentie voor te blijven. Personalisatie is daarom een belangrijke marketingtactiek geworden waarmee marketeers klanten kunnen bereiken met berichten, advertenties en meer. Personalisatie verwijst in grote lijnen naar het gebruik van doelgroep- en data-analyse om te voldoen aan de behoeften van een individuele klant. De voordelen van een dergelijke aanpak zijn duidelijk:
- Een beter begrip van de consument
- Conversie
- Betere klantbetrokkenheid en feedback
- Lead nurturing
- Hogere klantretentie
- Hogere omzet
- Merkloyaliteit
- Delen op sociale media
Bijblijven met de trends in data science
De opkomende trends in data science in 2022 vinden hun oorsprong in de ingrijpende veranderingen die de manier waarop bedrijven opereren hebben getransformeerd in de nasleep van de recente wereldgebeurtenissen. Als ondernemer of data scientist is het belangrijk om op de hoogte te zijn van deze trends en na te denken over hoe u de trends die relevant zijn voor uw bedrijf kunt toepassen. Het implementeren van deze trends helpt u niet alleen om in te spelen op de recente marktveranderingen, maar transformeert ook de manier waarop uw bedrijf opereert, stroomlijnt processen en ontsluit de beste mogelijkheden voor data science, waardoor uw bedrijf toekomstbestendig wordt.
