Top 10 datawetenschapstrends in 2023

Een blog over Top 10 Data Science Trends voor 2022 met nieuwe en spannende ontwikkelingen over de hele wereld in Data Science.

Big data is geen nieuw concept meer voor bedrijven. Het is een integraal onderdeel van het bedrijfswiel geworden, vooral voor ondernemingen, omdat ze zweren bij hoe deze gegevens kunnen worden gebruikt om inzichten te verzamelen. Datawetenschap is waar wetenschap AI ontmoet. Ondanks de pandemie is het veld alleen maar gegroeid. Raad eens? We hebben ook nieuwe trends uit het Gartner-rapport uit 2023 opgenomen, gericht op Data Science Trends.  

Data Science is een van de snelst groeiende gebieden binnen de technologie-industrie. Het is er ook een die de manier verandert waarop we gegevens en analyses benaderen, zowel op de werkplek als in ons dagelijks leven. Of je jezelf nu als een expert of complete beginner beschouwt, deze 10 datawetenschapstrends in 2023 helpen je bedrijf vooruit te komen.

Laten we beginnen.

5 opkomende trends in datawetenschap in 2023

1. Auto-ML– Geautomatiseerde machine learning-platforms (Auto-ML) worden steeds populairder en nemen verschillende aspecten van de levenscyclus van gegevenswetenschap over. Deze platforms automatiseren taken zoals data sourcing, feature engineering, het uitvoeren van machine learning-experimenten, het evalueren en kiezen van de meest effectieve modellen en het implementeren ervan in productieomgevingen.
2. Generatieve AI– Met de voortdurende vooruitgang van generatieve AI-systemen neemt het belang van “prompt engineering” toe. Deze praktijk omvat het gebruik van aanwijzingen in natuurlijke taal om de gewenste uitvoer van AI/ML-modellen te produceren. OpenAI’s recente introductie van modellen zoals ChatGPT en DALLE-2 benadrukt de cruciale rol die goed gemaakte prompts spelen bij het optimaliseren van de prestaties van deze AI-systemen.
3. MLops- MLOps, een afkorting van machine learning-operaties, omvat een reeks praktijken en tools die worden gebruikt om de operationele aspecten van de levenscycli van machine learning-modellen aan te pakken. Deze omvatten taken zoals automatisch omscholen, dynamisch leren, verpakken en containeriseren, en het implementeren van modellen in productieomgevingen. Naarmate MLOps-praktijken steeds efficiënter en effectiever worden, zullen ze datawetenschappers ontlasten van alledaagse implementatieactiviteiten, waardoor ze zich meer kunnen concentreren op taken zoals het hertrainen en kalibreren van modellen.
4. LLM’s- Basislagen zoals BERT en GPT-3, krachtige taalmodellen, zullen naar verwachting breder worden toegepast in verschillende modellen voor machine learning. Dit stelt datawetenschappers in staat gebruik te maken van overdrachtsleren, deze modellen te verfijnen om hun specifieke probleem aan te pakken, in plaats van de zware taak op zich te nemen om dergelijke modellen helemaal opnieuw te bouwen en te trainen.
5. Cloud- Het gebruik van cloud computing staat op het punt verder uit te breiden in het domein van de datawetenschap vanwege de voordelen van vrijwel onbeperkte rekenkracht, toegankelijkheid en kosteneffectiviteit. Cloudoplossingen worden steeds toegankelijker, waardoor er geen behoefte is aan uitgebreide infrastructuurengineeringteams of speciaal infrastructuuronderhoud. Datawetenschappers kunnen hun omgeving nu eenvoudig opzetten, met slechts een paar klikken, en genieten van de flexibiliteit om hun bronnen naar wens op of af te schalen.

Top 10 datawetenschapstrends in 2023:

Bij Zuci Systems onderzoeken en analyseren we voortdurend de nieuwste ontwikkelingen en innovaties op dit gebied. Wij zijn er sterk van overtuigd dat datafeed datawetenschap en goede analyses goede data nodig hebben. Bekijk de top 10 datawetenschapstrends in 2023.

1. Boom in cloudmigratie 

68% van de CIO’srangschikte “migreren naar de openbare cloud/uitbreiding van de private cloud” als de belangrijkste drijvende kracht achter IT-uitgaven in 2020. Ondernemingen zullen zich binnenkort gaan voorbereiden op applicatiemigratie door hun on-premise applicaties in containers te plaatsen. Dit zal het gevolg zijn van kostenoverwegingen, chiptekorten en de behoefte aan schaalbaarheid. Bedrijven migreren hun online transactieverwerkingssystemen, datawarehouses, webapplicaties, analyses en ETL naar de cloud.  

Bedrijven die al hybride of multi-cloudimplementaties hebben, zullen zich concentreren op het overzetten van hun gegevensverwerking en -analyse. Hierdoor kunnen ze van de ene cloudserviceprovider naar de andere overstappen zonder zich zorgen te hoeven maken over lock-in-periodes of specifieke puntoplossingen te moeten gebruiken.  

2. Groei van voorspellende analyses 

Door gegevens van meer dan 100 miljoen abonnees te analyseren, Netflix kon meer dan 80% van de inhoud die door zijn gebruikers werd bekeken beïnvloeden, dankzij nauwkeurige gegevensinzichten.  

Voorspellende analyses hebben alles te maken met het voorspellen van toekomstige trends en prognoses met behulp van statistische tools en technieken die gebruik maken van oude en bestaande gegevens. Met voorspellende analyses kunnen organisaties inzichtelijke zakelijke beslissingen nemen die hen helpen groeien. Ze kunnen bedenken hoe ze hun doelen willen strategiseren en herzien, dankzij datagestuurde inzichten die worden gegenereerd met behulp van voorspellende analyses. 

De wereldwijde markt voor voorspellende analyse is naar verwachting 21,5 miljard USD in 2025, groeiend met een CAGR van 24,5%. De ongelooflijke groei die hier wordt voorspeld, is het gevolg van de acceptatie van digitale transformatie in een aantal organisaties. Satya Nadella, CEO van Microsoft, wordt zelfs geciteerd: “We hebben twee jaar digitale transformatie gezien in twee maanden tijd.”  

Bekijk onze casestudy over hoe we Voorspellende analyses om acquisitiekosten voor ondernemingen in Singapore te optimaliseren.

 

3. AutoML 

Automated Machine Learning, of AutoML, is een van de nieuwste trends die de democratisering van datawetenschap stimuleert. Een groot deel van het werk van een datawetenschapper wordt besteed aan het opschonen en voorbereiden van gegevens, en al deze taken zijn repetitief en tijdrovend. AutoML zorgt ervoor dat deze taken worden geautomatiseerd en omvat het bouwen van modellen, het maken van algoritmen en neurale netwerken.  

AutoML is in wezen het proces van het toepassen van ML-modellen op echte problemen door gebruik te maken van automatisering. AutoML-frameworks helpen datawetenschappers bij datavisualisatie, begrijpelijkheid van modellen en modelimplementatie. De belangrijkste innovatie daarin is het zoeken naar hyperparameters, dat wordt gebruikt voor het voorbewerken van componenten, het selecteren van modeltypes en het optimaliseren van hun hyperparameters.

4. TinyML

TinyML is een type ML dat deep learning-netwerken verkleint, zodat het op elke hardware past. De veelzijdigheid, kleine vormfactor en kosteneffectiviteit maken het een van de meest opwindende trends op het gebied van datawetenschap, waarmee een aantal applicaties kunnen worden gebouwd. Het integreert AI in kleine stukjes hardware en lost het probleem op dat gepaard gaat met embedded AI, namelijk kracht en ruimte.

Machine learning op het apparaat heeft op verschillende plaatsen use cases gezien. Van gebouwautomatisering tot medicijnontwikkeling en testen, het zorgt voor snelle iteratiecycli, meer feedback en biedt je de mogelijkheid om verder te experimenteren. Patroonherkenning, audio-analyse en voice human machine-interfaces zijn de gebieden waar TinyML op grote schaal wordt toegepast.

Audio-analyse helpt bij de zorg voor kinderen en ouderen, bewaking van apparatuur en veiligheid. Naast audio kan TinyML ook worden gebruikt voor zicht-, bewegings- en gebarenherkenning. Vanaf nu zijn er meer dan 250 miljard embedded apparaten die in de wereld actief zijn, aldus McKinsey. TinyML kan de kloof tussen edge-hardware en apparaatintelligentie overbruggen. Met de opkomst van nieuwere mens-machine-interfaces, moet TinyML AI en computing op een goedkopere, schaalbare en meer voorspelbare manier inbedden. Het aantal verzendingen van TinyML-apparaten zal naar verwachting groeien tot 2,5 miljard in 2030, tegen slechts 15 miljoen in 2020.

5. Cloud-native oplossingen worden een must-have

Cloud-native wordt over het algemeen gebruikt om containergebaseerde omgevingen te beschrijven. Ze worden gebruikt om applicaties te ontwikkelen die zijn gebouwd met services die zijn verpakt in containers. De containers worden ingezet als microservices en beheerd op een elastische infrastructuur via flexibele DevOps-processen en continue leveringsworkflows. Een cloud-native infrastructuur bestaat uit software en hardware die worden gebruikt om de apps effectief te laten draaien. De infrastructuur omvat ook besturingssystemen, datacenters, implementatiepijplijnen en een heleboel apps om ze te ondersteunen.

Dankzij een brede acceptatie van digitale transformatie werken de meeste bedrijven tegenwoordig in een cloudgebaseerde omgeving. Het bouwen van een on-premise infrastructuur kost veel, dat is nog een reden waarom cloudgebaseerd tegenwoordig de go-to-optie is voor ondernemingen. Het omvat ook de adoptie van cloud-native analytics-oplossingen die gedetailleerde analyses op de cloud creëren.

6. Verbeterde consumenteninterfaces

De nabije toekomst heeft misschien een AI-agent in de vorm van een interface om je te helpen met je boodschappen. Misschien koopt u uw producten in VR, krijgt u een idee over het product via audio of via een uitgebreide consumenteninterface. Augment-consumenteninterfaces kunnen meerdere vormen aannemen, het kan AR op mobiel zijn of een communicatie-interface zoals een Brain-Computer Interface (BCI). Deze technologieën hebben reële implicaties voor de manier waarop we winkelen. Zelfs uw Zoom-vergaderingen kunnen worden vervangen door nieuwe augmented consumenteninterfaces. De metaverse die Facebook, Microsoft en andere bedrijven creëren, zal deel uitmaken van deze verbeterde consumenteninterface.

De technologieën die een boost zullen geven aan verbeterde consumenteninterfaces zijn IoT, VR, AR, BCI, AI-luidsprekers, AI-agenten, enzovoort. Al deze zullen evolueren naar een nieuw paradigma waarin kunstmatige intelligentie de tussenpersoon zal zijn.

7. Betere gegevensregulering

2.000.000.000.000.000.000 bytes aan gegevens wordt elke dag gegenereerd in alle sectoren, volgens G2. Dat zijn 18 nullen. Verlegt dat uw aandacht naar het belang van dataregulering? Het zou serieus moeten.

Big data-optimalisatie kan geen bijzaak zijn. Met gegevens die elk aspect van AI beheersen, voorspellende analyses, enzovoort, moeten organisaties zorgvuldig omgaan met hun gegevens. Gegevensprivacy is geen modewoord meer. Een Cisco Consumer Privacy Survey 2019-rapport zegt dat 97% van de bedrijven zich realiseerde dat ze voordelen zagen zoals concurrentievoordeel en aantrekkingskracht voor investeerders wanneer ze investeren in gegevensprivacy.

Nu AI diep doordringt in sectoren zoals de gezondheidszorg, kunnen gevoelige EPD- en patiëntgegevens niet worden aangetast. Door het ontwerp van gegevensprivacy te creëren, wordt een veiligere benadering gecreëerd voor het verzamelen en verwerken van gebruikersgegevens, terwijl de machine dit zelf leert te doen.

Wat we doen, hoe we bewegen en bouwen in de cloud, moet ook vanuit het oogpunt van beleidsregelgeving onder de loep worden genomen. De snelheid waarmee data science en haar technologieën groeien is enorm snel. Er zijn nauwelijks bewegingen om de privacy van gegevens te reguleren of de veiligheid en heiligheid van de gegevens van klanten te waarborgen. AI-systemen kunnen tot een enorme daling leiden als er geen regelgevende instantie is die zorgt voor het onderhoud ervan.

8. AI as a Service (AIaaS)

Het verwijst naar bedrijven die kant-en-klare AI-oplossingen aanbieden waarmee de klanten AI-technieken tegen lage kosten kunnen implementeren en schalen. Sinds kort, OpenAI aangekondigddat het GPT-3, het transformatortaalmodel, beschikbaar zou maken als een API voor het publiek. AIaaS is een van de nieuwste trends waarbij geavanceerde modellen als services worden aangeboden.

De toekomst van deze technologie zal worden gekenmerkt door een goed gedefinieerde en op zichzelf staande functie. Een productiebedrijf zal bijvoorbeeld de ene service gebruiken om een chatbot te bouwen voor interne gesprekken en een andere service voor het voorspellen van voorraad. Dankzij een toename van het aantal domeinexpert AI-modellen kunnen on-demand complexe algoritmen worden gecreëerd die specifieke oplossingen bieden.

Een van de grootste uitdagingen als het gaat om AIaaS is het voldoen aan compliance-eisen. Als uw bedrijf een bedrijf is dat aan zijn nalevings- en regelgevende verplichtingen kan voldoen, dan is AIaaS een uitstekende manier om snel en schaalbaar AI-oplossingen te bouwen.

De markt voor AIaaS zal naar verwachting in 2026 $ 43,298 miljard bereiken, groeiend met een ongelooflijke CAGR-snelheid van 48,9% in de periode 2021-2026. AIaaS ziet er zeer veelbelovend uit voor 2022 en daarna, we zullen waarschijnlijk een aantal bedrijven zien die AI gebruiken met behulp van deze technologie.

9. Complexiteit van trainingsgegevens

Ondanks al het gepraat over data als de nieuwe olie en hoe belangrijk het is voor organisaties, wordt het grootste deel van deze verzamelde data ongebruikt. Ook wel dark data genoemd, het wordt meestal verzameld, verwerkt en opgeslagen alleen voor nalevingsdoeleinden. Daar bovenop, 80-90% van de data die bedrijven tegenwoordig genereren is ongestructureerd, het wordt des te moeilijker om ze te analyseren.

Om geloofwaardige machine learning-modellen te bouwen, heb je enorme hoeveelheden trainingsgegevens nodig. Helaas is dat een van de belangrijkste redenen die als remmer fungeren voor toepassingen van al dan niet gesuperviseerd leren. Er zijn bepaalde gebieden waar een grote databank niet beschikbaar is en dit kan datawetenschapsactiviteiten ernstig belemmeren.

Transfer learning, Generative Adversarial Network (GAN) en versterkingsleren lossen dit probleem op door de hoeveelheid benodigde trainingsgegevens te verminderen of door voldoende gegevens te genereren waarmee modellen kunnen worden aangeleerd.

Om een machine te laten leren wat u hem probeert te leren, zijn er minstens honderdduizenden voorbeelden nodig. Transfer learning zorgt ervoor dat dit teruggebracht wordt tot een paar honderd. GAN’s zijn geweldig voor het maken van gegevens waarvoor versterkingsleerlingen kunnen communiceren in een sterk gesimuleerde omgeving. GAN is de technologie achter deep-fake die levensechte afbeeldingen en video’s creëert

10. Menselijke banen blijven veilig

Mensen gingen ervan uit dat AI hun werk zou overnemen. Niets is minder waar: AI heeft ervoor gezorgd dat menselijke banen veel beter zijn geoptimaliseerd dan ooit. Hoewel de tools van AI de zaken in een sneller tempo voor elkaar krijgen en minder foutgevoelig zijn, zullen uw taken niet snel van de grond komen.

Organisaties die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie voor data-analyse, bevinden zich in een positie waarin ze veel succes kunnen behalen door datagestuurde zakelijke beslissingen te nemen. Het beste van AI is dat het enorme hoeveelheden gegevens doorloopt, patronen vindt, analyseert en omzet in inzichtelijke informatie.

In een paar banen worden mensen vervangen, maar dat leidt niet tot schaarste aan banen en ook niemand hoeft in paniek te raken. De menselijke factor zal altijd belangrijk zijn, en er zijn geen vragen over. Datawetenschap is nog niet zover dat de AI de menselijke geest kan vervangen. Datawetenschappers zullen de gegevens interpreteren met behulp van AI-algoritmen en bedrijven helpen hun activiteiten sneller en efficiënter te schalen.

Opkomende datawetenschapstrends – na 2023

1) Big data in de cloud

De convergentie van Big Data en Cloud-technologie is een doorbraak voor datawetenschap. Het opslaan en verwerken van grote hoeveelheden gegevens in de cloud biedt schaalbaarheid, flexibiliteit en kosteneffectiviteit. Cloudgebaseerde oplossingen stellen datawetenschappers in staat om complexe analytische taken uit te voeren zonder dat er een uitgebreide on-premises infrastructuur nodig is.

2) Gebruik van Augmented Analytics

Ondernemingen ervaren een aanzienlijke vermindering van de verwerkingstijd van gegevens, wat leidt tot nauwkeurigere inzichten en betere besluitvorming. De transformerende kracht van AI, ML en NLP komt tot uiting in het stroomlijnen van gegevensvoorbereiding, -verwerking, -analyse en -visualisatie. Deze geavanceerde technologieën stellen experts in staat om dieper in gegevens te duiken en uitgebreide rapporten en nauwkeurige voorspellingen te genereren.

Augmented analytics voegt naadloos gegevens uit interne en externe bronnen samen, waardoor een holistisch begrip van informatie wordt bevorderd en de gegevensgestuurde mogelijkheden van de organisatie worden verbeterd.

3) Focus op Edge Intelligence

Gartner heeft belangrijke voorspellingen gedaan en voorziet edge computing als een mainstream proces in 2023. Edge computing, ook wel edge intelligence genoemd, omvat het uitvoeren van gegevensanalyse en -aggregatie in de nabijheid van het netwerk. Het omarmen van edge computing is een prioriteit geworden voor industrieën die het potentieel van het Internet of Things (IoT) en gegevenstransformatiediensten willen benutten, waarbij edge computing naadloos in hun bedrijfssystemen wordt geïntegreerd.

Het resultaat is opmerkelijk, omdat het verbeterde flexibiliteit, schaalbaarheid en betrouwbaarheid oplevert, waardoor de algehele bedrijfsprestaties verbeteren. De latentie wordt aanzienlijk verminderd, terwijl de verwerkingssnelheid toeneemt, wat resulteert in een verbeterde productiviteit.

4) Automatisering van gegevensopschoning

Een groeiend aantal onderzoekers en ondernemingen is actief op zoek naar oplossingen om processen voor het opschonen of opschonen van gegevens te automatiseren, met als doel de gegevensanalyse te versnellen en nauwkeurige inzichten te verkrijgen uit enorme datasets. De centrale rol in dit streven zal worden gespeeld door kunstmatige intelligentie en machine learning, waardoor de automatisering van gegevensopschoning naar nieuwe hoogten wordt getild.

5) Verantwoordelijke AI

Verantwoorde AI is een cruciale kracht die AI transformeert van een waargenomen bedreiging in een positieve bijdrage aan de samenleving en haar eigen ontwikkeling. Het omvat meerdere dimensies en begeleidt organisaties bij het nemen van ethisch verantwoorde beslissingen bij het omarmen van AI, inclusief overwegingen van zakelijke en maatschappelijke waarde, risicobeheer, vertrouwen, transparantie en verantwoording.

Gartners voorspelling van de concentratie van vooraf getrainde AI-modellen onder een selecte 1% van de leveranciers in 2025 onderstreept het maatschappelijk belang van verantwoorde AI.

6) Gegevensgerichte AI

Datacentrische AI betekent een opmerkelijke verschuiving weg van een conventioneel model en codecentrische benadering, waarbij prioriteit wordt gegeven aan een datagerichte strategie om robuustere AI-systemen te bouwen. De opkomst van datacentrische oplossingen, zoals AI-specifiek databeheer, synthetische data en data-etiketteringstechnologieën, pakt tal van datagerelateerde uitdagingen aan, waaronder toegankelijkheid, volume, privacy, beveiliging, complexiteit en reikwijdte.

Volgens de projectie van Gartner zal tegen 2024 een aanzienlijke 60% van de gegevens voor AI-toepassingen synthetisch zijn, de werkelijkheid simuleren, toekomstscenario’s voorstellen en AI-gerelateerde risico’s beperken. Deze substantiële groei is een opmerkelijke vooruitgang ten opzichte van de slechts 1% synthetische data die in 2021 werd gebruikt, wat het belang van datacentrische benaderingen in het AI-landschap verder versterkt.

7) Toename van het gebruik van natuurlijke taalverwerking

De opkomst van natuurlijke taalverwerking (NLP) verandert de manier waarop mensen omgaan met machines. NLP maakt chatbots, stemassistenten en sentimentanalyse mogelijk, waardoor nieuwe wegen worden geopend voor datagestuurde inzichten en klantbetrokkenheid.

8) Generatieve AI voor deepfake en synthetische gegevens

Hoewel generatieve AI een enorm potentieel heeft voor het creëren van realistische deepfake-inhoud en synthetische gegevens, roept het ook zorgen op over verkeerde informatie en gegevensprivacy. Het vinden van een balans tussen innovatie en verantwoord gebruik van generatieve AI is van het grootste belang in de datawetenschapsgemeenschap.

Data Science-trends – Use Cases – Na 2023

1. Klantgedrag in de detailhandel voorspellen

Geavanceerde analyse- en machine learning-algoritmen stellen retailers in staat om enorme datasets te verwerken en te ontcijferen, waardoor toekomstig klantgedrag met verbazingwekkende nauwkeurigheid kan worden voorspeld. Door trends en patronen te identificeren, kunnen retailers hun klantenbestand segmenteren, marketingstrategieën personaliseren en gerichte promoties aanbieden, waardoor de betrokkenheid en loyaliteit van klanten aanzienlijk wordt vergroot.

AI-gestuurde aanbevelingsengines anticiperen op de voorkeuren van klanten en stellen relevante producten en diensten voor, wat leidt tot hogere conversieratio’s en klanttevredenheid. Sentimentanalyse door middel van natuurlijke taalverwerking helpt de feedback en het sentiment van klanten te peilent, waardoor retailers problemen snel kunnen aanpakken en het merksentiment kunnen verbeteren. Bovendien helpen voorspellende modellering bij voorraadbeheer, het optimaliseren van voorraadniveaus en het verminderen van voorraden, waardoor een naadloze winkelervaring voor klanten wordt gegarandeerd.

1. Fraudedetectie in financiën

Door machine learning-algoritmen en anomaliedetectietechnieken toe te passen, kunnen deze instellingen snel verdachte patronen identificeren en potentiële frauduleuze activiteiten signaleren. Naarmate fraudeurs steeds geavanceerder worden, doen datawetenschapstechnieken dat ook, waardoor financiële professionals in staat worden gesteld om een stap voor te blijven in de voortdurende strijd tegen frauduleuze dreigingen.

Met een effectieve analyse van historische gegevens en het identificeren van terugkerende patronen, kunnen voorspellende modellen financiële instellingen waarschuwen voor mogelijke bedreigingen voordat deze werkelijkheid worden. Bovendien vergemakkelijken geavanceerde datawetenschapstrends de integratie van gegevens uit meerdere bronnen, zoals sociale media en externe databases, waardoor een uitgebreid beeld wordt verkregen van het gedrag van klanten en de mogelijkheden voor fraudedetectie worden verbeterd.

1. Voorspellen van uitval van apparatuur in de productie

Door machine learning-algoritmen en geavanceerde analyses te gebruiken, kunnen fabrikanten real-time sensorgegevens, historische prestatierecords en omgevingsfactoren analyseren om potentiële apparatuurstoringen met precisie te voorspellen. Deze proactieve aanpak stelt fabrikanten in staat onderhoudsactiviteiten strategisch te plannen, de levensduur van apparatuur te maximaliseren en operationele verstoringen tot een minimum te beperken.

Door de prestaties van apparatuur voortdurend te monitoren en gegevens in voorspellende modellen in te voeren, krijgen fabrikanten waardevolle inzichten in faalpatronen en onderliggende factoren. Voorspellend onderhoud vermindert niet alleen de uitvaltijd, maar optimaliseert ook de inventaris van reserveonderdelen en verlengt de levensduur van apparatuur, waardoor het bedrijfsresultaat aanzienlijk wordt verbeterd.

1. Patiëntresultaten in de gezondheidszorg voorspellen

Door middel van machine learning-algoritmen worden voorspellende modellen getraind om patronen en risicofactoren te identificeren die verband houden met verschillende patiëntuitkomsten, waardoor zorgverleners in staat worden gesteld gepersonaliseerde interventies aan te bieden voor betere gezondheidsresultaten. Door enorme hoeveelheden patiëntgegevens en klinische dossiers te ontginnen, kunnen datawetenschapsmodellen verborgen correlaties en risicofactoren identificeren die de patiëntuitkomsten beïnvloeden. Van het identificeren van patiënten met een hoog risico tot het aanbevelen van optimale behandelingsbenaderingen, voorspellende analyses stellen zorgverleners in staat om weloverwogen beslissingen te nemen, de patiëntveiligheid te verbeteren en de toewijzing van middelen te optimaliseren.

Conclusie:

Datawetenschap omvat zowel praktische als theoretische toepassingen van ideeën en maakt gebruik van technologieën zoals big data, voorspellende analyses en kunstmatige intelligentie. In dit artikel hebben we de top 10 datawetenschapstrends voor 2023 en daarna besproken. De markt voor big data en data-analyse zal naar verwachting in 2027 meer dan $421 miljard bereiken. Het vakgebied data science groeit razendsnel en organisaties omarmen ze van harte zodat ze niet achterblijven.

Als u hulp zoekt bij grote data-oplossingen, maak contact met ons. Het team van Zuci zal u graag laten zien hoe we uw gegevens kunnen omzetten in business intelligence.