Yapay Zeka trendleri

Veri Biliminin Geleceğini Tanımlayan 6 Nihai Endüstri Trendi

Son birkaç yıldır, Veri Bilimi endüstrisi eğilimleri, Sunucusuz Bilgi İşlem, Dijital İkizler ve Blok Zinciri gibi bazı yeni teknolojilerin yanı sıra Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi gibi bazı büyük isimler etrafında dönüyor. Tüm bu teknolojiler son derece iyi performans gösterse de zaman geçtikçe Veri Bilimi dünyasını daha iyi keşfedebilmeniz için mevcut endüstri trendlerini not etmek de önemlidir. Bu sürekli değişen endüstri eğilimleri, olgunlaştıkça, Veri Biliminin geleceğini şekillendirecek ve işletmelerin daha iyi iş kararları almak için ham verileri verimli bir şekilde kullanmalarına yardımcı olacaktır. Bunun nasıl olacağını kontrol edelim.

Hızla Büyüyen IoT Ağları

Nesnelerin İnterneti (IoT), önümüzdeki yıllarda dijital dönüşümün temel itici gücü olduğunu kanıtlıyor. IDC tahminleri, dünya çapında IoT harcamalarının 2017-2022 boyunca %13,6'lık yıllık bileşik büyüme oranını koruyacağını ve 2022'de 1 trilyon doları aşacağını tahmin ediyor.
Oysa Ericsson’a göre, hücresel IoT bağlantılarının sayısı 2023'te 3,5 milyara ulaşacak ve bu da %30'luk bir yıllık bileşik büyüme oranı ile artacak.
Apple Siri, Microsoft Cortana, Amazon Echo ve Google Asistan gibi akıllı cihazların evlerde belirli görevleri otomatikleştirme eğiliminde olmasıyla birlikte, büyüyen IoT trendi, giderek daha fazla kuruluşu yatırım yapmaya çekiyor.
Kuruluşlar IoT teknolojisini kullanmaya başladıkça, her yürütme planı gelecekte toplanan verilerle ne yapılması gerektiğini ele almalıdır.
Muazzam verileri daha fazla işleyebilecek yeni araçlar ve stratejiler için bir itici güç olan IoT, Veri Biliminin geleceğini belirleyecek.

'Karanlık Verileri' Dijital Varlıklara Dönüştürmek

Toplanan verilerin büyük bir kısmı henüz dijital formata dönüştürülmemiştir, yani veriler henüz analiz edilmemiştir. IBM'e göre, tüm verilerin %80'i daha önce kullanılmayan, yapılandırılmamış bilgilerden geliyor. 'Karanlık Veri' olarak adlandırılan bu yapılandırılmamış verinin, keşfedilmemiş, önemli içgörüler içerdiği ve kaybedilen bir fırsatı temsil ettiği için dijital varlıklara dönüştürülmesi bekleniyor.
Yakında, karanlık verilerin potansiyelinden yararlanmak için artan sayıda veri bilimcisi, gelişmiş araçlara ve yeni becerilere ihtiyaç duydukları "karanlık analitik"e odaklanacak.

Kuantum Hesaplama

Global Digital 2019 raporlarına göre, internet dünya nüfusunun %56,1'ine ulaşıyor. (Ocak 2018'e göre %9'luk bir artış) Bu, veri oluşturma hızının yakın zamanda yavaşlamayacağını gösteriyor. DOMO'nun Data Never Sleeps 7.0 raporu da bunu kanıtlıyor. “2020 yılına kadar, gözlemlenebilir evrendeki yıldızlardan 40 kat daha fazla veri olacak” diyor.
Aslına bakarsanız, bu devasa ve karmaşık verileri işlemek, düzenlemek ve bunlardan değer çıkarmak için hızlı bir yola ihtiyacımız var. Değil mi?
Arama, henüz emekleme aşamasında olan en son endüstri trendi olan “Kuantum Hesaplama”da sona eriyor.
Klasik hesaplamada bilgi, iki durumda -1 veya 0 olarak bulunabilen bitlerde depolanır. Kuantum Hesaplama bunun yerine 'kübitler' kullanır.- normal bir bitten çok daha fazla verinin depolanmasına izin verir.
Ancak, bu Veri Bilimi için ne anlama geliyor?
Kuantum Bilgisayarları, daha büyük miktarda veriyi daha hızlı işleyebilecek ve Veri Bilimi ile ilgili görevler de dahil olmak üzere birçok klasik hesaplama görevi için alan/zaman değerlendirmesini azaltabilecektir. Quantum Computing, veri bilimcilerinin büyük dağınık veri kümelerini hızla algılamasına, analiz etmesine, entegre etmesine ve teşhis etmesine olanak tanıyacak.
Bu, yakında hem kuantum hesaplamanın hem de klasik hesaplamanın güçlü yanlarından yararlanarak, veri bilimcilerinin devasa veri kümelerini içeren sorunlara yenilikçi çözümler üretebilecekleri anlamına geliyor.

Sosyal Medya Manzarası

Sosyal medyanın hayatımız üzerindeki en büyük etkisi nedir? En büyük etki, hepimizin her zaman bağlı olmamızdır.
Veri Biliminin geleceğini nasıl tanımladığını merak edin, Facebook, YouTube, Twitter, Instagram vb. aracılığıyla oluşturulan 3,5 milyar aktif kullanıcı (dünyadaki her üç kişiden biri) muazzam veriyi düşünün!
Duygularımızı ve hatta en içteki düşüncelerimizi çeşitli sosyal medya platformlarında paylaşıyoruz. Bir şirketin stratejisini doğrudan etkileyebilecek kullanıcı hakkında benzeri görülmemiş düzeyde içgörü sağlar. Bu nedenle, sosyal medya özelliklerinde küçük veya büyük bir değişiklik veya yükseltme olduğunda, viral kampanyalar ve markalardan yeni reklam fikirleri ile sonuçlanır.
Verilerin hiçbir zaman statik olmayacağı, ancak sağladığı kullanıcı içgörülerine büyük talep olacağı bu dinamizm çağında, kuruluşların yeni bir analitik stratejisi benimsemesi gerekiyor.
Hiç şüphe yok ki, yeni bir analitik stratejisi benimsemek, Veri Bilimi endüstri trendlerinin özelliklerini değiştirecek!

Tahmine Dayalı Analiz

İşletmeler için Büyük veri analitiği, verilerden yararlanmak ve rekabet avantajı sağlamak için her zaman kilit bir strateji olmuştur.
Ancak şirketler geleceğe göz atabilir ve müşterilerinin bir sonraki eylemini tarihsel davranışlara dayalı olarak tahmin edebilirse ne olur? Bu, kesinlikle işin alt satırını etkileyecek ve sonuçları etkileyecektir.
Ve evet, Tahmine dayalı analitik bunu mümkün kılar.
Veri Bilimi ve Tahmine dayalı analizin kullanım durumları hakkında konuşursak, en iyileri, müşterilerin yerleri, tarihleri, MPM'yi (mil programı üyelikleri) ve seyahat ayrıntılarını etkileyen diğer faktörleri ayarlayabildiği seyahat planlama araçları biçiminde gelir. Müşterilerin istenen sonuçları elde etmek için kendi modellerini oluşturmalarına olanak tanıyan araçlara sahip bu ürünler, kullanıcı dostu veri bilimine doğru bir evrimi işaret ediyor.
Airbnb gibi etkili şirketler tarafından Veri Bilimi ve Tahmine Dayalı Analizin bu şekilde kullanıldığını bile gördük. Airbnb'nin vaka çalışması, Google’da trend olan birkaç Veri Bilimi Vaka çalışması arasında yer alıyor.
Oysa bu tahmine dayalı araçların, sindirimi kolay, tüketiciye yönelik bir kullanıcı ara yüzünde sunulması, geleceğin veri bilimi için tam olarak sakladığı şeydir.

Veri İşlemleri

2017 yılında ortaya çıkmaya başlayan DataOps kavramı, yavaş yavaş herhangi bir organizasyonun bu gelişen dijital dünyada hayatta kalabilmesi için kritik bir disiplin haline geliyor. Bu artışın üç önemli nedeni:
• Veri mühendisliği boru hattı faaliyetleri daha karmaşık hale geldi, dolayısıyla daha fazla entegrasyon ve yönetişim araçları gerektiriyor.
• Birden fazla LOB bağımsız veri kararları aldığından, veriler arasında sinerji yaratmak önemli bir görevdir.
• Veri altyapısı oluşturmak, şaşırtıcı bir şekilde Bulut üzerinde de monoton ve zaman alan bir iştir.
DataOps, gelişmiş veri kalitesi sağlamak için toplamadan analize, tahminden test otomasyonuna ve teslimata kadar tüm süreçleri içeren Çevik yöntemleri uygular.
“DataOps” anahtar kelimesini alsanız bile, Google'da ne kadar iyi trend olduğunu fark edeceksiniz. Veri Bilimi, analitik araçları ve platformları hızla değişiyor. DataOps, teknolojinin bu gelişiyle başa çıkmak için bir CoE(Avrupa Konseyi) yaklaşımı sağlayacak.