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IT박사

[데이터분석] 중요한 데이터 사이언스 3가지 트렌드 (2021-2022년)

by GDBS 2021. 6. 22.
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데이터 사이언스와 비즈니스는 AI가 시작될 때부터 완벽한 듀오가되었습니다.  자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 기타 AI 혁신 의 부상으로 시장 참여자는 산업을 변화시키고 비즈니스 방식을 바꾸며 일상에 접근하는 제품을 구축 할 수있는 강력한 도구를 받았습니다. 자동화 된 비즈니스 운영, 데이터 기반 의사 결정, 정확한 예측 및 통찰력있는 분석은 데이터 사이언스가 비즈니스에 가져온 몇 가지 사항에 불과합니다. 

 

 

Trend 1 - 더 스마트하고 빠른 AI

AI는 모든 비즈니스 부문에 널리 적용되어 기업이 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움이됩니다. 10 년 전 넷플릭스가 좋아하는 영화를 어떻게 알고 있는지 궁금했을 수도 있지만, 오늘날에는 스마트 추천 시스템과 그 뒤에 서있는 AI 알고리즘을 잘 알고 있습니다. 

다가오는 해에는 인공 지능이 이전보다 훨씬 더 똑똑해지고 빨라질 것을 약속합니다. 2021 ~ 2022 년에 기업은 파일럿 및 운영 AI에서 전환하여 스트리밍 데이터를 크게 늘리고 분석 인프라를 개선 할 것으로 예상됩니다. 

현재 코로나19 위기의 맥락에서 AI 솔루션은 머신 러닝 및 자연어 처리 와 함께 바이러스 확산에 대한 중요한 예측을 제공 할 수 있습니다. 기술 전문가들은 이미 AI 혁신 을 사용하여 감염된 개인을 탐지하고 패턴을 발견하며 복잡한 문제에 대한 가능한 솔루션을 개발 하는 방법을 찾았습니다.

 

Trend 2 - 향상된 그래프 기술 및 분석

무엇 그래프 기술은 ?

많은 기업들이 더 많은 데이터를 수집할수록 결국 더 나은 결과를 얻을 수 있다고 잘못 생각합니다. 컴퓨터 성능을 가속화함으로써 더 많은 정보를 더 짧은 시간에 처리하고 더 많은 통찰력을 제공하고 미래 세계의 리더가 될 경쟁 우위를 찾는 데 도움이 될 것이라고 믿고 있습니다. 

그러나 대부분의 경우 컨텍스트에 대한 이해가 부족한 경우 처리하는 가치 있고 구조화 된 데이터의 양은 중요하지 않습니다. 데이터 패턴 간의 관계가 누락 된 경우 정보를 의미있는 통찰력으로 전환 할 수 없습니다.

그리고 여기에서 그래프 기술 이 도입되어 데이터 세트를 매핑하고 이들 간의 관계를 이해합니다. 이 접근 방식은 일반적인 패턴을 찾고, 상황화를 추진하고, 비즈니스 과제를 해결하기 위해 더 가치있는 제품을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.  

기업은 그래프 기술 의 힘을 어떻게 활용할 수 있습니까? 

향후 3 ~ 4 년 동안 그래프 기술 의 응용 분야가 빠르게 성장할 것 입니다 . 조직의 30%이상 이 그래프 분석 소프트웨어를 적용하여 2024 년까지 의사 결정에서 더 큰 맥락화를 추진할 것입니다. 

그래프 기술  새로운 발전  많은 양의 문서, 연구 논문, 설문 조사, 통계 및 기타 정보를 통해 데이터 세트 간의 연결을 구축하고 관련 결론을 도출 할 수 있습니다. 비즈니스 관리에 적용될 때 그래프 분석은 기업이 초기 단계에서 문제를 발견하고, 정확한 예측을 개발하고, 얻은 통찰력을 기반으로 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

현재 코로나 바이러스 위기의 맥락에서 그래프 기술 은 의료 전문가가 바이러스 확산의 일반적인 패턴을 찾는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 질병에 대한 더 나은 이해에 기여할 것입니다. 따라서 문제에 대한 데이터 기반 접근 방식은 더 나은 용량 계획을 개발하고 새로운 치료 방법을 찾고 효과적인 예방 조치를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 

또한 인공 지능 소프트웨어와 결합 된 그래프 분석이 자연 ​​재해를 식별하고 예측하는 최고의 도구가 될 것으로 예상됩니다. 그래프 기술 은 계획에서 구현까지 전체 솔루션 개발주기를 포괄하여 전문가가 더 나은 결과를 제공하고 공중 보건 시스템을 개선 할 수 있도록 지원합니다. 

 

Trend 3 - 블록체인에서 데이터 사이언스로

블록 체인이 이미 가정 용어가 된 핀 테크 및 의료와 달리 데이터 과학자는이 기술이 업계에 제공 할 수있는 모든 잠재력을 탐구하기 시작합니다. 

블록 체인은 오늘날 데이터 과학자들이 직면 한 두 가지 주요 과제를 해결할 수 있습니다. 

 

첫째, 탈 중앙화 원장은 빅 데이터를 관리하고 운영하는 새로운 방법을 제공합니다. 일반적으로 추가 분석을 위해 모든 데이터 세트를 통합하는 중앙 집중식 방식으로 정보를 구조화해야합니다. 이 프로세스는 "과학"에 들어가기 전에 정보를 수집하고 적절하게 구조화해야하므로 시간이 걸립니다.

데이터 과학자는 분산 형 블록 체인 구조를 사용하여 개별 장치에서 바로 분석을 수행 할 수 있습니다. 블록 체인이 데이터의 출처를 확인하므로 언제 어디서 왔는지 추적하고 유효성을 검사 할 수 있습니다.

 

둘째, 블록 체인 인프라는 복잡한 참여자 네트워크의 투명성을 보장합니다. 모든 작업에 대한 헬리콥터보기가 필요한 경우 분산 형 인프라를 통해 모든 작업을 추적하고 데이터 세트 간의 관계를 확인하고 출처를 확인할 수 있습니다. 

Gartner는 허가 된 블록 체인 애플리케이션의 대부분이 2021 년까지 데이터 관리 시스템 (DMBS)으로 대체 될 것으로 예상합니다. DMBS는 빅 데이터 세트를 운영하는보다 포괄적 인 방법을 제공하므로 기업은 데이터 사이언스을 활용하여 더 많은 기회를 발견 할 수 있습니다. (적어도 잠재력의 일부)

기존 블록 체인 애플리케이션 외에도이 기술은 중소기업에 매력적인 기회를 제공 할 수 있습니다. 기존 데이터 소스를 감사하고 모든 참여자가 정보의 출처를 추적하고 사용 가능한 데이터 리소스에 액세스 할 수있는 안정적인 데이터 기반 인프라를 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 투명성을 구축하고 저장된 데이터의 보안을 강화합니다. 

따라서 우리는 블록 체인 이 데이터 사이언스 위한 무궁무진 한 자원 이라고 결론을 내릴 수 있으며, 잘 다루면 인공 지능의 새로운 혁신으로 이어질 수 있습니다.

데이터 사이언스 라이프 사이클

업계 동향을 주시하는 것은 중요하지만 데이터 사이언스 제품을 구축하기 위해 알아야 할 사항의 일부에 불과합니다. 글로벌 시장에서 수요가 많은 솔루션을 개발하려는 경우 데이터 사이언스 라이프 사이클을 이해하는 것이 필수적입니다. 

데이터 사이언스 프로세스는 DS 솔루션 개발에 대한 명확한 개요를 제공합니다. 여기에는 비즈니스 목표와 요구 사항을 충족하는 고품질 DS 소프트웨어를 구축하기 위해 팀이 따라야하는 핵심 이정표가 포함됩니다. 

아래에 설명 된 수명주기는 인공 지능과 기계 학습을 활용하여 스마트 예측 모델을 구축하는 스마트 애플리케이션을 제공하는 데 적용됩니다. 탐색 적 데이터 사이언스 프로젝트 또는 개선 된 분석 소프트웨어 구축을 위해 사용자 정의 할 수도 있습니다. 그러나이 경우 일부 단계가 누락 될 수 있으므로 데이터 사이언스 프로젝트 수명주기 를 특정 비즈니스 사례 에 맞게 조정해야합니다 

 

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