隨著新技術(shù)的出現(xiàn)，企業(yè)的生產(chǎn)力和投資回報(bào)率都在提高。當(dāng)今的趨勢(shì)包括數(shù)據(jù)分析、人工智能、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)。商業(yè)組織正在采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型來簡(jiǎn)化流程，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析得出的見解做出決策。 

前幾年疫情擾亂了全球各行各業(yè)，因此中小企業(yè)和大公司必須迅速適應(yīng)。因此，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)的投資增加了，幾乎每個(gè)組織都嚴(yán)重依賴數(shù)據(jù)。本文討論了數(shù)據(jù) 科學(xué)的最新趨勢(shì)、數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)趨勢(shì) 以及數(shù)據(jù)分析的重要性。 

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)？ 

數(shù)據(jù)科學(xué)是分析數(shù)據(jù)以提取有意義的見解的過程。提取這些見解的數(shù)據(jù)可以來自各種來源，包括數(shù)據(jù)庫(kù)、業(yè)務(wù)交易、傳感器等。因此，這是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，有很多工作機(jī)會(huì)。 

數(shù)據(jù)分析：概述

數(shù)據(jù)分析是分析原始數(shù)據(jù)以得出結(jié)論的過程。借助數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以優(yōu)化績(jī)效、提高效率、最大化利潤(rùn)或做出更具戰(zhàn)略性的決策。自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析技術(shù)和流程導(dǎo)致了用于原始數(shù)據(jù)的機(jī)械方法和算法的發(fā)展。  

 2024年及以后的頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì) 

下面列出了2024年的一些頂級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)。這些是數(shù)據(jù)科學(xué)示例中的一些趨勢(shì)： 

1.  TinyML 和小數(shù)據(jù) 

大數(shù)據(jù)是一個(gè)術(shù)語(yǔ)，用來描述我們創(chuàng)建、收集和分析的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)。我們用來處理數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也相當(dāng)龐大；這不僅僅是大數(shù)據(jù)。它有大約1750億個(gè)參數(shù)，是能夠模擬人類語(yǔ)言的最廣泛和最復(fù)雜的系統(tǒng)。它是數(shù)據(jù) 科學(xué)未來的趨勢(shì)之一。 

如果使用的是帶寬無限的基于云的系統(tǒng)，那么這可能沒問題，但這并不能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)有用的所有用例。因此，“小數(shù)據(jù)”已發(fā)展成為在時(shí)間敏感、帶寬受限的情況下快速、認(rèn)知地處理數(shù)據(jù)的一種手段。邊緣計(jì)算與這一概念有著密切的聯(lián)系。當(dāng)試圖在緊急情況下避免交通碰撞時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車不能依賴集中式云服務(wù)器來發(fā)送和接收數(shù)據(jù)。  

TinyML算法旨在占用盡可能少的空間并在低功耗硬件上運(yùn)行。2024年，從家用電器到可穿戴設(shè)備、汽車、農(nóng)業(yè)機(jī)械和工業(yè)設(shè)備，各種嵌入式系統(tǒng)都將使用TinyML，從而使它們變得更好、更有價(jià)值。 

TinyML的應(yīng)用： 

• 物體識(shí)別和分類 
• 手勢(shì)識(shí)別 
• 關(guān)鍵詞識(shí)別 
• 機(jī)器監(jiān)控 
• 音頻檢測(cè) 

2.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的消費(fèi)者體驗(yàn)  

它構(gòu)成了數(shù)據(jù)科學(xué)的新趨勢(shì)之一 。其理念是企業(yè)利用數(shù)據(jù)提供越來越有價(jià)值、值得或令人愉快的體驗(yàn)。該軟件可以更加用戶友好，減少等待時(shí)間，在聯(lián)系客戶服務(wù)時(shí)可以在部門之間轉(zhuǎn)移，并減少電子商務(wù)中的摩擦和麻煩。 

隨著與企業(yè)的互動(dòng)越來越數(shù)字化——從人工智能聊天機(jī)器人到亞馬遜的無收銀員便利店——這可以衡量和分析交易的各個(gè)方面，以找到改進(jìn)流程或使其更愉快的方法。因此，企業(yè)已開始提供更加個(gè)性化的商品和服務(wù)。由于疫情，企業(yè)開始投資和創(chuàng)新在線零售技術(shù)，試圖取代實(shí)體購(gòu)物的親身體驗(yàn)。2024 年，許多數(shù)據(jù)科學(xué)家將專注于尋找新方法來利用這些客戶數(shù)據(jù)來創(chuàng)造更好、更獨(dú)特的客戶服務(wù)和體驗(yàn)。 

3.融合  

在當(dāng)今的數(shù)字世界中，人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和 5G 等超高速網(wǎng)絡(luò)是基石，而數(shù)據(jù)則是推動(dòng)這一切發(fā)展的燃料。這些技術(shù)是數(shù)據(jù) 科學(xué)的最新趨勢(shì)。這些技術(shù)結(jié)合起來，所能實(shí)現(xiàn)的功能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過它們單獨(dú)所能實(shí)現(xiàn)的功能。 

現(xiàn)在可以利用人工智能創(chuàng)建智能家居、智能工廠和智能城市，使 物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備無需人工干預(yù)即可盡可能智能地運(yùn)行。除了允許更驚人的數(shù)據(jù)傳輸速度外，5G和其他超高速網(wǎng)絡(luò)還將實(shí)現(xiàn)新型數(shù)據(jù)傳輸（例如超高速寬帶和移動(dòng)視頻流）。

數(shù)據(jù)科學(xué)家使用 AI 算法來確保最佳傳輸速度、自動(dòng)化數(shù)據(jù)中心環(huán)境控制和路由流量，因此他們?cè)诖_保最佳數(shù)據(jù)傳輸速度方面發(fā)揮著重要作用。隨著這些變革性技術(shù)在 2024 年相交，將開展大量的數(shù)據(jù)科學(xué)工作，以確保它們相互補(bǔ)充。

4. 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí) 

這是數(shù)據(jù)科學(xué)的當(dāng)前趨勢(shì)之一。除了使數(shù)據(jù)科學(xué)民主化之外，AutoML還是一種導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)“民主化”的趨勢(shì)。任何人都可以使用 autoML解決方案開發(fā)人員開發(fā)的工具和平臺(tái)創(chuàng)建基于ML的應(yīng)用程序。該培訓(xùn)旨在解決其領(lǐng)域中最緊迫的問題，但主要面向缺乏將AI應(yīng)用于這些挑戰(zhàn)所需編碼技能的主題專家。

數(shù)據(jù)科學(xué)家通常要花費(fèi)大量時(shí)間來清理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，這是重復(fù)而單調(diào)的任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理念是將這些任務(wù)自動(dòng)化，但它已經(jīng)發(fā)展到包括構(gòu)建模型、算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過簡(jiǎn)單、用戶友好的界面，讓機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)部工作原理不為人知，任何有想要測(cè)試的問題的人都可以應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。

5. 基于云的人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù) 

在一個(gè)地方收集、標(biāo)記、清理、組織、格式化和分析如此龐大的數(shù)據(jù)量是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。基于云的平臺(tái)作為解決此問題的方法正變得越來越流行。 數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能 行業(yè)將隨著云計(jì)算數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)而發(fā)生轉(zhuǎn)變。借助云計(jì)算，企業(yè)可以更高效、更有效地保護(hù)數(shù)據(jù)并管理任務(wù)。這是 數(shù)據(jù)科學(xué)的未來趨勢(shì)之一。

6. 數(shù)據(jù)可視化 

數(shù)據(jù)可視化是以圖形格式顯示信息的過程。數(shù)據(jù)可視化工具允許您使用圖表、圖形和地圖等視覺元素查看數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和異常值。它還允許員工或企業(yè)主展示數(shù)據(jù)而不會(huì)讓非技術(shù)受眾感到困惑。它是 數(shù)據(jù)科學(xué)中的熱門話題之一。分析大量數(shù)據(jù)并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策需要數(shù)據(jù)可視化工具和技術(shù)。 

數(shù)據(jù)可視化工具的優(yōu)點(diǎn)有： 

• 可視化關(guān)系和模式 
• 探索互動(dòng)機(jī)會(huì) 
• 能夠輕松共享信息 

Tableau、Microsoft Power BI和Google data studio是一些數(shù)據(jù)可視化工具。

7.人工智能的可擴(kuò)展性  

當(dāng)今的企業(yè)融合了統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)部署和數(shù)據(jù)挖掘。為了保持一致性，必須將這些組件組合成靈活、可擴(kuò)展的模型，以處理大量數(shù)據(jù)。如果出于以下原因?qū)W習(xí)或了解可擴(kuò)展人工智能，將會(huì)有所幫助。

可擴(kuò)展AI的概念是指能夠以任務(wù)所需的速度、規(guī)模和復(fù)雜性運(yùn)行的算法、數(shù)據(jù)模型和基礎(chǔ)架構(gòu)。通過重復(fù)使用和重新組合功能以跨業(yè)務(wù)問題陳述進(jìn)行擴(kuò)展，可擴(kuò)展性有助于解決優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的稀缺性和收集問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的可擴(kuò)展性開發(fā)需要建立數(shù)據(jù)管道、創(chuàng)建可擴(kuò)展的系統(tǒng)架構(gòu)、開發(fā)現(xiàn)代采購(gòu)實(shí)踐、利用人工智能技術(shù)的快速創(chuàng)新以及創(chuàng)建和部署數(shù)據(jù)管道。使用支持云和網(wǎng)絡(luò)的邊緣設(shè)備以及集中式數(shù)據(jù)中心功能將人工智能應(yīng)用于關(guān)鍵任務(wù)。

8.深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)

簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它通過示例訓(xùn)練計(jì)算機(jī)像人類一樣思考和行動(dòng)。從那時(shí)起，深度學(xué)習(xí)模型就通過超越人類的局限性和表現(xiàn)證明了其有效性。深度學(xué)習(xí)模型通常使用大量標(biāo)記數(shù)據(jù)和多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練。

9. 聚焦增強(qiáng)分析

增強(qiáng)分析也被譽(yù)為商業(yè)智能的未來，它采用機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能(ML/AI) 技術(shù)來自動(dòng)化數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察發(fā)現(xiàn)和共享、數(shù)據(jù)科學(xué)和 ML 模型開發(fā)、管理和部署。這對(duì)公司改善其產(chǎn)品和客戶體驗(yàn)大有裨益。到2025年，全球增強(qiáng)分析市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到298.56億美元。預(yù)計(jì)2018年至2025年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為28.4%。

2024 年增強(qiáng)分析有哪些新功能？

今年，增強(qiáng)分析平臺(tái)將幫助企業(yè)充分利用社交組件。增強(qiáng)分析中交互式儀表板和可視化的使用將幫助利益相關(guān)者分享重要見解，并創(chuàng)建與公司使命相呼應(yīng)的清晰敘述。

10. 更好的移動(dòng)分析策略

移動(dòng)分析僅用于測(cè)量和分析跨各種移動(dòng)平臺(tái)網(wǎng)站和應(yīng)用程序創(chuàng)建的數(shù)據(jù)。它可以幫助企業(yè)跟蹤用戶在移動(dòng)網(wǎng)站和應(yīng)用程序上的行為。這項(xiàng)技術(shù)將有助于促進(jìn)企業(yè)的跨渠道營(yíng)銷計(jì)劃，同時(shí)優(yōu)化移動(dòng)體驗(yàn)并提高用戶參與度和保留率。

2024年移動(dòng)分析有什么新變化？隨著全球手機(jī)用戶數(shù)量的不斷增加，人們將更加關(guān)注移動(dòng)應(yīng)用營(yíng)銷和應(yīng)用分析。目前，移動(dòng)廣告在全球數(shù)字廣告中排名第一。這使得移動(dòng)分析變得至關(guān)重要，因?yàn)槿缃衿髽I(yè)可以跟蹤應(yīng)用內(nèi)流量、潛在的安全威脅以及客戶滿意度水平。

11.增強(qiáng)定制級(jí)別

通過獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和客戶行為，我們能夠滿足每個(gè)客戶的特定需求。隨著客戶期望的飆升，公司必須全力以赴提供更加個(gè)性化、相關(guān)和卓越的客戶體驗(yàn)。數(shù)據(jù)和人工智能的使用將使這一切成為可能。

2024 年用戶體驗(yàn)有何新變化？

可以使用從轉(zhuǎn)化、頁(yè)面瀏覽量和其他用戶操作中獲取的數(shù)據(jù)輕松解釋用戶體驗(yàn)。這些見解將幫助用戶體驗(yàn)專業(yè)人員做出更好的決策，同時(shí)為用戶提供他們所需的確切信息。

12. 更好的網(wǎng)絡(luò)安全

2022年揭示了數(shù)據(jù)隱私和安全漏洞的嚴(yán)峻現(xiàn)實(shí)。今年預(yù)計(jì)將有超過240億臺(tái)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)，企業(yè)將采取嚴(yán)格措施保護(hù)數(shù)據(jù)隱私并防止安全漏洞。行業(yè)專家認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)安全與人工智能技術(shù)的結(jié)合將帶來有效的攻擊面覆蓋，其攻擊效果是傳統(tǒng)方法的20倍。

2024年網(wǎng)絡(luò)安全有哪些新動(dòng)態(tài)？

由于數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)沒有停止的跡象，威脅的數(shù)量也將繼續(xù)出現(xiàn)。2024年，網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員必須做好準(zhǔn)備，想出新的和改進(jìn)的方法來保護(hù)數(shù)據(jù)。因此，將部署人工智能支持的網(wǎng)絡(luò)安全措施，以防止惡意軟件的惡意攻擊并確保更好的網(wǎng)絡(luò)安全。