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 not a new concept for businesses anymore. It has become an integral cog in the business wheel, especially for enterprises as they swear by how these data can be leveraged to gather insights. Data science is where science meets AI. Despite the pandemic, the field has only grown. The State of Data Science 2021 report by Anaconda says that only 37% of companies reduced their investment in data science.  

Data Science is one of the fastest-growing areas within the technology industry. It’s also one that is changing the way we approach data and analytics in both the workplace and in our day-to-day lives. Whether you consider yourself an expert or complete novice, these 10 data science trends will affect your business going forward.

Let's get started.

Top 10 datawetenschapstrends voor 2022:

Bij Zuci Systems onderzoeken en analyseren we voortdurend de laatste ontwikkelingen en innovaties op dit gebied. We zijn er sterk van overtuigd dat datafeed, datawetenschap en goede analyses goede data nodig hebben. Bekijk de top 10 datawetenschapstrends waar je in 2022 op moet letten.

1. Boom in cloud migration 

68% of the CIOsranked “migrating to the public cloud/ expanding private cloud” as the top IT spending driver in 2020. Enterprises will soon start preparing for application migration by containerizing their on-premise applications. This will be as a result of cost considerations, chip shortages, and the need for scalability. Companies will migrate their online transaction processing systems, data warehouses, web applications, analytics, and ETL to the cloud.  

Businesses which already have hybrid or multi cloud deployments will concentrate on porting their data processing and analytics. By doing so, they will be able to move from one cloud service provider to another without worrying about lock-in periods or having to leverage specific point solutions.  

2. Growth of predictive analytics 

By analyzing data of more than 100 million subscribers, Netflix was able to influence more than 80% of content watched by its users, thanks to accurate data insights.  

Predictive analytics is all about predicting future trends and forecasts with the help of statistical tools and techniques leveraging past and existing data. With predictive analytics, organizations can make insightful business decisions that will help them grow. They can think of the way they want to strategize and revise their goals, thanks to data-driven insights that are generated with the help of predictive analytics. 

The global predictive analytics market is expected to become 21.5 billion USD by 2025, growing at a CAGR of 24.5%. The incredible growth that is predicted here is because of adoption of digital transformation across a number of organizations. In fact, Satya Nadella, Microsoft CEO, is quoted saying- ”We’ve seen two years of digital transformation in two months.”  

Check out our case study on how we implemented Predictive analytics to optimize acquisition cost for Singapore enterprise.

 

3. AutoML 

Automated Machine Learning, or AutoML, is one of the latest trends that is driving the democratization of data science. A huge part of a data scientist’s job is spent on data cleansing and preparation, and each of these tasks are repetitive and time-consuming. AutoML ensures that these tasks are automated, and it involves building models, creating algorithms and neural networks.  

AutoML is essentially the process of applying ML models to real-world issues by leveraging automation. AutoML frameworks help data scientists in data visualization, model intelligibility and model deployment. The main innovation in it is hyperparameters search, utilized for preprocessing components, model type selection, and for optimizing their 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.

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 10 van de belangrijkste datawetenschapstrends voor 2022 en daarna besproken. De markt voor big data en data-analyse is: verwacht tegen 2027 meer dan $ 421 miljard te bereiken. Het data science-veld groeit enorm snel en organisaties omarmen ze van harte zodat ze niet achterblijven.

If you are looking for help with big data solutions, connect with us. The team at Zuci will be thrilled to show you how we can convert your data into business intelligence.