מדע הנתונים חולל שינוי מהותי בניהול נתונים. ארגונים המוצפים במידע עסקי יכולים כעת לבסס אסטרטגיה והחלטות עסקיות על בסיס ניתוח מעמיק של מאגרי נתונים עצומים המעניק להם בידול תעשייתי ויתרון תחרותי.
שנת 2020 עומדת בסימן חידושים ושכלולים בכל הנוגע ל-Data מהטמעת פתרונות של אוטומציה ועד שימוש מוגבר בעיבוד שפה טבעית NLP. 3 מגמות שילוו אותנו בשנה הקרובה:
למידת מכונה נכנסת לפעולה
האוטומציה משחקת תפקיד משמעותי בדאטה סיינס וצוברת תאוצה הודות לשילוב למידת מכונה ובינה מלאכותית. כיום ארגונים יכולים לחלץ תובנות נבונות במיוחד בקצב מהיר.
לפי סקרים, יותר מ-40% מהפרויקטים במדעי נתונים הם אוטומטיים. אומנם יש מרכיבים רבים בעבודתו של מדען נתונים המחייבים עבודה ידנית, אבל רוב הפעולות של אחסון נתונים, הדמיית נתונים וניתוח מתבצעים בצורה אוטומטית באמצעות כלים משוכללים ופלטפורמות מתקדמות. סטארט אפים רבים חוקרים את התחום ומנסים לפתח אוטומציה מבוססת על למידת מכונה.
בין היתר, ניתן להזכיר את Data Robot המציעה פלטפורמה המייעל באופן משמעותי את התהליך. המשתמש מזין את הנתונים ומסוגל לבנות מאות מודלים בלחיצה אחת ולקבל תובנות שיעזרו לו לבנות במהירות ובקלות יישומי AI ולתחזק אותם לאורך זמן. האוטומציה הזו מכוונת לרוב לארגונים גדולים, אבל בשנת 2020 יושם דגש גם על פתרונות לחברות קטנות יותר שיוכלו ליהנות ולגדול הודות למודלים אוטומטיים המבוססים על למידת מכונה ובינה מלאכותית לניצול מטבי של משאבים, חיסכון בזמן והגדלת התוצאות העסקיות.
האחסון גדל ועובר למחשוב ענן
הנתונים מתרבים בקצב מסחרר וארגונים מחפשים פתרונות זמינים לאחסון הנתונים ומקום על מנת שיוכלו להתמודד עם נפח עצום של נתונים במגוון פרויקטים. פלטפורמות בענן מספקות את הפתרון הטוב ביותר כאשר מחשוב ענן מציע עיבוד כמעט בלתי מוגבל בדמותם של ספקי ענן גדולים כמו למשל, amazon Web Services (AWS) ו- Oracle Cloud Infrastructure Data Science אשר נבנה לפי צרכיו של מדען הנתונים בעת של טרנספורמציה דיגיטלית. הפלטפורמה מאפשר למדעני נתונים לעבוד יחד בסביבה שיתופית תחת בקרת גישה מאובטחת ולרכז במקום אחד נכסים של נתונים. עיבוד נתונים והעברתם למחשוב ענן מאפשר לארגונים להתמודד עם מערכי נתונים גדולים ולהפחית עלויות על התשתית.
NLP בשירות מדעני הנתונים
הדרישה למדעני נתונים דאטה סיינס בעלי מומחיות בתחום ניתוח תמונות, טקסטים ונתונים מספריים עולה. טכנולוגיית NLP עיבוד שפה טבעית. הכרת NLP קריטית יותר ויותר לעבודתם של מדעני נתונים בניתוח טקסט וזיהוי דיבור ופרשנותם של יישומים קוליים. באמצעות NLP יכולים מדעני נתונים לקבל החלטות המבוססות על מידע טקסטואלי וניתוח ההקשרים בין המילים במשפט, הבנה עמוקה של השפה, התייחסות לאוצר המילים, סיווג של טקסטים, גרירה טקסטואלית ויצירת תקצירים אוטומטיים, זיהוי דיבור ועוד ניתוחים שמאפשרים לפרש טקסטים ולהסיק מסקנות מתוך כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים.
