Top 10 datawetenschapstrends in 2024

Een blog over de Top 10 Data Science Trends voor 2024 met nieuwe en opwindende ontwikkelingen over de hele wereld op het gebied van Data Science.

Big data is geen nieuw concept meer voor bedrijven. Het is een integraal onderdeel van het bedrijfswiel geworden, vooral voor ondernemingen, omdat ze zweren bij de manier waarop deze gegevens kunnen worden gebruikt om inzichten te verzamelen. Datawetenschap is waar wetenschap en AI elkaar ontmoeten. Ondanks de pandemie is het veld alleen maar gegroeid. Raad eens? We hebben ook nieuwe trends uit het Gartner-rapport uit 2024 opgenomen, gericht op datawetenschapstrends.  

Data Science is een van de snelst groeiende gebieden binnen de technologische industrie. Het is er ook een die de manier verandert waarop we data en analytics benaderen, zowel op de werkplek als in ons dagelijks leven. Of u uzelf nu als een expert of een complete beginneling beschouwt, deze 10 datawetenschapstrends in 2024 zullen uw bedrijf in de toekomst helpen groeien.

Laten we beginnen.

5 opkomende trends in datawetenschap in 2024

1. Auto-ML– Geautomatiseerde machine learning-platforms (Auto-ML) winnen aan populariteit en nemen verschillende aspecten van de datawetenschapslevenscyclus over. Deze platforms automatiseren taken zoals datasourcing, feature-engineering, het uitvoeren van machine learning-experimenten, het evalueren en kiezen van de meest effectieve modellen, en het implementeren ervan in productieomgevingen.
2. Generatieve AI– Met de voortdurende vooruitgang van generatieve AI-systemen neemt het belang van ‘prompt engineering’ toe. Deze praktijk omvat het gebruik van natuurlijke taalprompts om de gewenste output van AI/ML-modellen te produceren. OpenAI’s recente introductie van modellen als ChatGPT en DALLE-2 benadrukt de cruciale rol die goed gemaakte aanwijzingen spelen bij het optimaliseren van de prestaties van deze AI-systemen.
3. MLops- MLOps, een afkorting van Machine Learning Operations, omvat een reeks praktijken en hulpmiddelen die worden gebruikt om de operationele aspecten van de levenscycli van machine learning-modellen aan te pakken. Deze omvatten taken zoals automatische omscholing, dynamisch leren, verpakken en containeriseren, en het implementeren van modellen in productieomgevingen. Naarmate de MLOps-praktijken steeds efficiënter en effectiever worden, zullen ze datawetenschappers ontlasten van alledaagse implementatieactiviteiten, waardoor ze zich meer kunnen concentreren op taken zoals het opnieuw trainen en kalibreren van modellen.
4. LLM’s Basislagen zoals BERT en GPT-3, krachtige taalmodellen, zullen naar verwachting breder worden toegepast in verschillende machine learning-modellen. Hierdoor kunnen datawetenschappers gebruik maken van transfer learning en deze modellen verfijnen om hun specifieke probleem aan te pakken, in plaats van de zware taak op zich te nemen om dergelijke modellen helemaal opnieuw te bouwen en te trainen.
5. Cloud- Het gebruik van cloud computing staat op het punt zich verder uit te breiden in het datawetenschapsdomein vanwege de voordelen van vrijwel onbeperkte rekenkracht, toegankelijkheid en kosteneffectiviteit. Cloudoplossingen worden steeds toegankelijker, waardoor er geen behoefte meer is aan uitgebreide infrastructuurengineeringteams of speciaal infrastructuuronderhoud. Datawetenschappers kunnen nu met slechts een paar klikken hun omgeving eenvoudig opzetten en genieten van de flexibiliteit om hun bronnen naar wens op of af te schalen.

Top 10 datawetenschapstrends in 2024:

Bij Zuci Systems onderzoeken en analyseren wij voortdurend de laatste ontwikkelingen en innovaties op dit gebied. Wij zijn ervan overtuigd dat datafeed-datawetenschap en goede analyses goede data nodig hebben. Bekijk de top 10 datawetenschapstrends in 2024.

1. Boom in cloudmigratie 

68% van de CIO’srangschikte “migreren naar de openbare cloud/uitbreiding van de private cloud” als de belangrijkste drijvende kracht achter IT-uitgaven in 2020. Ondernemingen zullen zich binnenkort gaan voorbereiden op applicatiemigratie door hun on-premise applicaties in containers te plaatsen. Dit zal het gevolg zijn van kostenoverwegingen, chiptekorten en de behoefte aan schaalbaarheid. Bedrijven migreren hun online transactieverwerkingssystemen, datawarehouses, webapplicaties, analyses en ETL naar de cloud.  

Bedrijven die al hybride of multi-cloudimplementaties hebben, zullen zich concentreren op het overzetten van hun gegevensverwerking en -analyse. Hierdoor kunnen ze van de ene cloudserviceprovider naar de andere overstappen zonder zich zorgen te hoeven maken over lock-in-periodes of specifieke puntoplossingen te moeten gebruiken.  

2. Groei van voorspellende analyses 

Door gegevens van meer dan 100 miljoen abonnees te analyseren, Netflix kon meer dan 80% van de inhoud die door zijn gebruikers werd bekeken beïnvloeden, dankzij nauwkeurige gegevensinzichten.  

Voorspellende analyses hebben alles te maken met het voorspellen van toekomstige trends en prognoses met behulp van statistische tools en technieken die gebruik maken van oude en bestaande gegevens. Met voorspellende analyses kunnen organisaties inzichtelijke zakelijke beslissingen nemen die hen helpen groeien. Ze kunnen bedenken hoe ze hun doelen willen strategiseren en herzien, dankzij datagestuurde inzichten die worden gegenereerd met behulp van voorspellende analyses. 

De wereldwijde markt voor voorspellende analyse is naar verwachting 21,5 miljard USD in 2025, groeiend met een CAGR van 24,5%. De ongelooflijke groei die hier wordt voorspeld, is het gevolg van de acceptatie van digitale transformatie in een aantal organisaties. Satya Nadella, CEO van Microsoft, wordt zelfs geciteerd: “We hebben twee jaar digitale transformatie gezien in twee maanden tijd.”  

Bekijk onze casestudy over hoe we Voorspellende analyses om acquisitiekosten voor ondernemingen in Singapore te optimaliseren.

3. AutoML 

Automated Machine Learning, of AutoML, is een van de nieuwste trends die de democratisering van datawetenschap stimuleert. Een groot deel van het werk van een datawetenschapper wordt besteed aan het opschonen en voorbereiden van gegevens, en al deze taken zijn repetitief en tijdrovend. AutoML zorgt ervoor dat deze taken worden geautomatiseerd en omvat het bouwen van modellen, het maken van algoritmen en neurale netwerken.  

AutoML is in wezen het proces van het toepassen van ML-modellen op echte problemen door gebruik te maken van automatisering. AutoML-frameworks helpen datawetenschappers bij datavisualisatie, begrijpelijkheid van modellen en modelimplementatie. De belangrijkste innovatie daarin is het zoeken naar hyperparameters, dat wordt gebruikt voor het voorbewerken van componenten, het selecteren van modeltypes en het optimaliseren van hun 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

In de nabije toekomst komt er wellicht een AI-agent in de vorm van een interface om u te helpen bij het winkelen. Mogelijk koopt u uw producten in VR en krijgt u een idee over het product via audio of via een verbeterde consumenteninterface. Verbeterde 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 verbeterde consumenteninterfaces. De metaverse die Facebook, Microsoft en andere bedrijven creëren, zal deel uitmaken van deze verbeterde consumenteninterface.

De technologieën die een impuls zullen geven aan augmented consumer interfaces zijn IoT, VR, AR, BCI, AI-luidsprekers, AI-agents, enzovoort. Dit alles zal evolueren naar een nieuw paradigma waarin kunstmatige intelligentie de intermediair zal zijn.

7. Betere gegevensregulering

2.000.000.000.000.000.000 bytes aan gegevens worden elke dag gegenereerd in alle sectoren, volgens G2. Dat zijn 18 nullen. Verschuift daardoor uw aandacht naar het belang van dataregulering? Dat zou serieus moeten.

Big data-optimalisatie kan geen bijzaak zijn. Omdat gegevens elk aspect van AI, voorspellende analyses, enzovoort beheersen, moeten organisaties zorgvuldig omgaan met hun gegevens. Gegevensprivacy is geen modewoord meer. Uit een rapport van de Cisco Consumer Privacy Survey 2019 blijkt dat 97% van de bedrijven zich realiseerde dat zij voordelen zagen zoals concurrentievoordelen voordeel en aantrekkelijkheid voor investeerders wanneer zij investeren in gegevensprivacy.

Nu AI diep in sectoren als de gezondheidszorg doordringt, kunnen gevoelige EPD- en patiëntgegevens niet in gevaar worden gebracht. Gegevensprivacy by design zal helpen bij het creëren van een veiligere benadering van het verzamelen en verwerken van gebruikersgegevens, terwijl de machine dit zelf zal leren.

Wat we doen, hoe we ons verplaatsen en in de cloud bouwen, moet ook onder de loep worden genomen vanuit het oogpunt van beleidsregulering. De snelheid waarmee datawetenschap en zijn technologieën groeien is enorm snel. Er zijn nauwelijks stappen ondernomen om de privacy van gegevens te reguleren of de veiligheid en heiligheid van de gegevens van klanten te garanderen. AI-systemen zouden tot een enorme daling kunnen leiden als er geen toezichthoudende instantie is die voor het onderhoud ervan zorgt.

8. AI as a Service (AIaaS)

Het verwijst naar bedrijven die kant-en-klare AI-oplossingen aanbieden waarmee klanten tegen lage kosten AI-technieken kunnen implementeren en schalen. Onlangs heeft OpenAI aangekondigddat het GPT-3, het transformatortaalmodel, beschikbaar als API voor het publiek. AIaaS is een van de nieuwste trends waarbij geavanceerde modellen als diensten worden aangeboden.

De toekomst van deze technologie zal worden gekenmerkt door goed gedefinieerde en op zichzelf staande functies. Een productiebedrijf zal bijvoorbeeld de ene service gebruiken om een chatbot te bouwen voor interne gesprekken en een andere service voor het voorspellen van de voorraad. Dankzij een toename van het aantal AI-modellen van domeinexperts kunnen complexe algoritmen die specifieke oplossingen bieden, on-demand worden gecreëerd.

Een van de grootste uitdagingen als het gaat om AIaaS is het voldoen aan compliance-eisen. Als u een bedrijf heeft dat aan zijn verplichtingen op het gebied van compliance en regelgeving kan voldoen, dan is AIaaS een uitstekende manier om snel en op grote schaal AI-oplossingen te bouwen.

De markt voor AIaaS zal naar verwachting in 2026 $43,298 miljard bereiken , met een ongelooflijk CAGR-percentage van 48,9% in de periode 2021-2026. AIaaS ziet er buitengewoon veelbelovend uit voor 2024 en daarna. We zullen waarschijnlijk een aantal bedrijven zien die AI gaan inzetten met behulp van deze technologie.

9. Complexiteit van gegevens trainen

Ondanks al het gepraat over data als de nieuwe olie en hoe belangrijk het is voor organisaties, blijven de meeste verzamelde gegevens ongebruikt. Ook wel dark data genoemd, worden deze meestal uitsluitend voor compliancedoeleinden verzameld, verwerkt en opgeslagen. Bovendien is 80-90% van de data die bedrijven vandaag de dag genereren ongestructureerd, het wordt allemaal hoe moeilijker het is om ze te analyseren.

Om geloofwaardige machine learning-modellen te bouwen, heb je enorme hoeveelheden trainingsgegevens nodig. Helaas is dat er éénvan de belangrijkste redenen die een remmende werking hebben op toepassingen van begeleid of onbewaakt leren. Er zijn bepaalde gebieden waar geen grote opslagplaats met gegevens beschikbaar is, en dit kan de datawetenschapsactiviteiten ernstig belemmeren.

Transfer learning, Generative Adversarial Network (GAN) en versterkend leren lossen dit probleem op door de hoeveelheid benodigde trainingsgegevens te verminderen of door voldoende gegevens te genereren op basis van welke 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 creëren van gegevens waarvoor versterkende leerlingen kunnen communiceren in een sterk gesimuleerde omgeving. GAN is de technologie achter deep-fake die levensechte afbeeldingen en video’s creëert

10. Menselijke banen zullen veilig blijven

Mensen gingen ervan uit dat AI hun banen zou overnemen. Niets is minder waar: AI heeft ervoor gezorgd dat menselijke banen veel geoptimaliseerder zijn dan ooit. Hoewel de tools van AI de zaken sneller gedaan krijgen en minder foutgevoelig zijn, zullen uw taken niet snel verdwijnen.

Organisaties die kunstmatige intelligentie inzetten 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 data doorzoekt, patronen vindt, analyseert en omzet in inzichtelijke informatie.

Hoewel mensen in een paar banen vervangen zullen worden, zal dit niet resulteren in een schaarste aan banen, en niemand hoeft ook in paniek te raken. De menselijke factor zal altijd van groot belang zijn, en daar bestaan geen vragen over. Datawetenschap is nog niet zover gevorderd dat AI de menselijke geest kan vervangen. Datawetenschappers zullen de gegevens interpreteren met behulp van AI-algoritmen en bedrijven helpen hun activiteiten sneller en efficiënter op te schalen.

Opkomende datawetenschapstrends – na 2024

1) Big data in de cloud

De convergentie van Big Data en Cloud-technologie is een game-changer voor datawetenschap. Het opslaan en verwerken van grote hoeveelheden gegevens in de cloud biedt schaalbaarheid, flexibiliteit en kosteneffectiviteit. Cloudgebaseerde oplossingen stellen datawetenschappers in staat complexe analytische taken uit te voeren zonder de noodzaak van een uitgebreide on-premise infrastructuur.

2) Gebruik van Augmented Analytics

Bedrijven ervaren een aanzienlijke vermindering van de gegevensverwerkingstijd, wat leidt tot nauwkeurigere inzichten en betere besluitvorming. De transformerende kracht van AI, ML en NLP komt duidelijk tot uiting in het stroomlijnen van gegevensvoorbereiding, -verwerking, -analyse en -visualisatie. Deze geavanceerde technologieën stellen experts in staat dieper in de gegevens te duiken en uitgebreide rapporten en nauwkeurige voorspellingen te genereren.

Augmented analytics voegt gegevens uit interne en externe bronnen naadloos samen, waardoor een holistisch begrip van informatie wordt vergemakkelijkt en de datagestuurde mogelijkheden van de organisatie worden verbeterd.

3) Focus op Edge Intelligence

Gartner heeft belangrijke voorspellingen gedaan en voorziet dat edge computing in 2024 een mainstream proces zal worden. Edge computing, ook wel edge intelligence genoemd, omvat het uitvoeren van data-analyse en aggregatie in de nabijheid van het netwerk. Het omarmen van edge computing is een prioriteit geworden voor industrieën die het potentieel van het Internet of Things (IoT) en datatransformatiediensten willen benutten, en edge computing naadloos in hun bedrijfssystemen willen integreren.

Het resultaat is opmerkelijk, omdat het verbeterde flexibiliteit, schaalbaarheid en betrouwbaarheid met zich meebrengt, waardoor de algehele bedrijfsprestaties worden verbeterd. De latentie wordt aanzienlijk verminderd, terwijl de verwerkingssnelheid toeneemt, wat resulteert in een verbeterde productiviteit.

4) Automatisering van het opschonen van gegevens

Een groeiend aantal onderzoekers en ondernemingen zoekt actief naar oplossingen om het opschonen of opschonen van gegevens te automatiseren, met als doel de gegevensanalyse te versnellen en nauwkeurige inzichten te ontlenen aan enorme datasets. De cruciale rol in dit streven zal worden gespeeld door kunstmatige intelligentie en machinaal leren, waardoor de automatisering van het opschonen van gegevens naar nieuwe hoogten wordt gestuwd.

5) Verantwoordelijke AI

Verantwoorde AI fungeert als een cruciale kracht, die AI transformeert van een waargenomen bedreiging naar een positieve bijdrage aan de samenleving en haar eigen ontwikkeling. Het omvat meerdere dimensies en begeleidt organisaties bij het nemen van ethisch verantwoorde beslissingen bij het omarmen van AI, inclusief overwegingen van zakelijke en maatschappelijke waarde, risicobeheer, vertrouwen, transparantie en verantwoordelijkheid.

Gartners voorspelling van de concentratie van vooraf getrainde AI-modellen onder een selecte 1% van de leveranciers in 2025 onderstreept het maatschappelijke belang van verantwoorde AI.

6) Datagerichte AI

Datacentrische AI betekent een opmerkelijke verschuiving weg van een conventioneel model en een codecentrische benadering, waarbij prioriteit wordt gegeven aan een datagerichte strategie om robuustere AI-systemen te bouwen. De opkomst van datacentrische oplossingen, zoals AI-specifiek databeheer, synthetische data en datalabelingtechnologieën, pakt tal van datagerelateerde uitdagingen aan, waaronder toegankelijkheid, volume, privacy, beveiliging, complexiteit en reikwijdte.

Volgens de projectie van Gartner zal in 2024 een aanzienlijke 60% van de data voor AI-toepassingen synthetisch zijn, waardoor de werkelijkheid wordt gesimuleerd, toekomstige scenario’s worden voorgesteld en AI-gerelateerde risico’s worden beperkt. Deze substantiële groei is een opmerkelijke vooruitgang ten opzichte van de slechts 1% synthetische data die in 2021 wordt gebruikt, waardoor het belang van datacentrische benaderingen in het AI-landschap verder wordt versterkt.

7) Toename in gebruik van natuurlijke taalverwerking

De opkomst van natuurlijke taalverwerking (NLP) transformeert de manier waarop mensen omgaan met machines. NLP maakt chatbots, stemassistenten en sentimentanalyses mogelijk, waardoor nieuwe wegen worden geopend voor datagestuurde inzichten en klantbetrokkenheid.

8) Generatieve AI voor deepfake en synthetische gegevens

Hoewel generatieve AI een enorm potentieel biedt voor het creëren van realistische deepfake-inhoud en synthetische data, roept het ook zorgen op over desinformatie en gegevensprivacy. Het vinden van een evenwicht tussen innovatie en verantwoord gebruik van generatieve AI is van cruciaal belang in de datawetenschapsgemeenschap.

Datawetenschapstrends – Gebruiksscenario’s – Na 2024

1. Klantgedrag in de detailhandel voorspellen

Geavanceerde analytics en machine learning-algoritmen stellen retailers in staat enorme datasets te verwerken en te ontcijferen, waardoor toekomstig klantgedrag met verbazingwekkende nauwkeurigheid kan worden voorspeld. Door trends en patronen te identificeren, kunnen retailers hun klantenbestand segmenteren, marketingstrategieën personaliseren en gerichte promoties aanbieden, waardoor de klantbetrokkenheid en loyaliteit aanzienlijk worden vergroot.

AI-gestuurde aanbevelingsmotoren anticiperen op de voorkeuren van klanten en stellen relevante producten en diensten voor, wat leidt tot hogere conversiepercentages en klanttevredenheid. Sentimentanalyse door middel van natuurlijke taalverwerking helpt bij het meten van klantfeedback en sentiment

Als u hulp zoekt bij grote data-oplossingen, maak contact met ons. Het team van Zuci zal u graag laten zien hoe we uw gegevens kunnen omzetten in business intelligence.