أهم 5 اتجاهات في علوم البيانات والتحليلات في عام 2020

أهم 5 اتجاهات في علوم البيانات والتحليلات في عام 2020 تستيقظ الشركات على العجائب التي يمكن تحقيقها باستخدام علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

ما هي طريقة تشغيل الوضع المظلم على فيسبوك؟

الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) هما تقنيتان شهدتا نموًا هائل على مر السنين، حيث تبحث الشركات عن طريقة سريعة وفعالة من حيث التكلفة، ومبتكرة لاكتساب مزايا من علوم البيانات، كما تعتمد الشركات بشكل أكبر على استخدام البيانات الكبيرة السريعة النمو المتاحة تحت تصرفها، لذلك ستكون علوم البيانات والتحليلات جنبًا إلى جنب مع تقنيات الذكاء الاصطناعي ذات أهمية قصوى للتنبؤ والإعداد والاستجابة بطريقة استباقية ومتسارعة؛ لضمان استمرارية الأعمال خلال هذه الأزمة العالمية التي نمر بها اليوم وما بعدها.

التعلم العميق:

يوجد 10 اتجاهات في (Enterprise Analytics) يمكن مراقبتها في عام 2020، حيث أشار (فرانك برنهارد)، مؤلف (SHAPE – Digital Strategy by Data & Analytics)، إلى أنه في عام 2020 لم يعد يُنظر إلى التعلم العميق على أنه كلمة طنانة، حيث يتم تمكين التعلم غير الخاضع للرقابة إلى حد كبير من البيانات غير المنظمة، كما سيوفر التعلم العميق الوقت في علوم البيانات عند الطلب لربط الأفكار بالعمل.

مسؤولية الذكاء الاصطناعي:

من المتوقع أن يكون الذكاء الاصطناعي أكثر مسؤولية، وكما هو متوقع، بحلول نهاية عام 2024، ستتحول 75 في المئة من الشركات من التجريب إلى تشغيل الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى زيادة في تدفق البيانات والبنية التحتية للتحليلات حتى خمسة أضعاف.

أما في سياق الجائحة الحالية، فتوفر تقنيات الذكاء الاصطناعي – مثل: التعلم الآلي (ML)، والتحسين، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) – رؤى وتنبؤات حيوية لانتشار الفيروس التاجي الفتاك، وفعالية وتأثير الإجراءات المضادة.

علوم البيانات توفر قيمة للأعمال:

مع توقع (IDC) أن ترتفع البيانات العالمية إلى (175 zettabytes) بحلول عام 2025، أصبح الحصول على قيمة الأعمال من البيانات أمرًا صعبًا بشكل متزايد نظرًا لتعقيد مشهد البيانات والحاجة إلى إدارة البيانات، وما ينتج عن ذلك من ارتفاع تكاليف التحليل.

إن الاستثمارات الكبيرة التي تم إجراؤها في البنيات الجديدة للرقائق، مثل الأجهزة العصبية التي يمكن نشرها على الأجهزة المتطورة، تعمل على تسريع حسابات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وتقلل الاعتماد على الأنظمة المركزية التي تتطلب نطاقات تردد عالية. وفي النهاية قد يؤدي هذا إلى حلول ذكاء اصطناعي أكثر قابلية للتوسعة ولها تأثير أعلى على الأعمال.

إنترنت الأشياء:

وفقًا لتقرير صادر عن (IDC)، من المتوقع أن تصل الاستثمارات في تكنولوجيا إنترنت الأشياء إلى 1 تريليون دولار بحلول نهاية هذا العام، وهذه إشارة واضحة للنمو المتوقع في الأجهزة الذكية والمتصلة، حيث يستخدم العديد من الأشخاص بالفعل التطبيقات والأجهزة للتحكم في أجهزتهم المنزلية، مثل الأفران والثلاجات ومكيفات الهواء وأجهزة التلفاز.

هذه كلها أمثلة لتكنولوجيا إنترنت الأشياء السائدة، ومن المتوقع المزيد من الأجهزة الذكية، مثل: (Google Assistant و Amazon Alexa و Microsoft Cortana)، التي ستسمح لنا بأتمتة المهام اليومية بسهولة في منازلنا، في القريب العاجل.

صعود علوم البيانات

مع إنشاء المزيد من البيانات، يتوقع أن تقوم علوم البيانات بتصفية هذه البيانات، حيث تضمن خطوط البيانات أن يتمكن العلماء المختصون في علوم البيانات من القيام بالمزيد باستخدام نماذج التعلم الآلي.

لقد كان للذكاء الاصطناعي أهمية حاسمة في تمشيط آلاف الأوراق البحثية ومصادر الأخبار ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي وبيانات التجارب السريرية خلال جائحة كورونا، وذلك لمساعدة خبراء الطب والصحة العامة على التنبؤ بانتشار المرض، والتخطيط للقدرات والعثور على علاجات جديدة، وتحديد الفئات السكانية الضعيفة.

ستلعب علوم البيانات مع الذكاء الاصطناعي وتقنيات أخرى مثل تحليلات الرسوم البيانية دورًا رئيسيًا في تحديد الكوارث الطبيعية والأزمات الأخرى، والتنبؤ بها والتخطيط لها في المستقبل.