Die wichtigsten Trends in der Datenwissenschaft für 2022

Big Data ist für Unternehmen kein neues Konzept mehr. Sie sind zu einem integralen Bestandteil des Geschäftsrads geworden, insbesondere für Unternehmen, die darauf schwören, wie diese Daten genutzt werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen. In der Datenwissenschaft trifft Wissenschaft auf KI. Trotz der Pandemie ist dieser Bereich nur gewachsen. Der Bericht "State of Data Science 2021" von Anaconda besagt, dass nur 37 % der Unternehmen ihre Investitionen in Data Science reduziert haben.

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Data Science ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche in der Technologiebranche. Es ist auch ein Bereich, der die Art und Weise verändert, wie wir Daten und Analysen sowohl am Arbeitsplatz als auch in unserem täglichen Leben angehen. Unabhängig davon, ob Sie sich als Experte oder völliger Neuling betrachten, werden diese 10 Trends in der Datenwissenschaft Ihr Unternehmen in Zukunft beeinflussen.

1. Boom bei der Cloud-Migration 

68 % der CIOs nannten die Migration in die öffentliche Cloud bzw. die Erweiterung der privaten Cloud als wichtigsten Treiber für IT-Ausgaben im Jahr 2020. Unternehmen werden schon bald damit beginnen, sich auf die Anwendungsmigration vorzubereiten, indem sie ihre On-Premise-Anwendungen containerisieren. Gründe dafür sind Kostenerwägungen, Chip-Knappheit und der Bedarf an Skalierbarkeit. Unternehmen werden ihre Online-Transaktionsverarbeitungssysteme, Data Warehouses, Webanwendungen, Analysen und ETL in die Cloud migrieren.  

Unternehmen, die bereits über hybride oder Multi-Cloud-Implementierungen verfügen, werden sich auf die Portierung ihrer Datenverarbeitung und -analyse konzentrieren. Auf diese Weise werden sie in der Lage sein, von einem Cloud-Service-Anbieter zum anderen zu wechseln, ohne sich um Lock-in-Perioden oder die Nutzung spezifischer Einzellösungen sorgen zu müssen.  

2. Wachstum der prädiktiven Analytik 

Durch die Analyse der Daten von mehr als 100 Millionen Abonnenten war Netflix in der Lage, mehr als 80 % der von seinen Nutzern angesehenen Inhalte zu beeinflussen, und zwar dank präziser Dateneinblicke.  

Bei der prädiktiven Analyse geht es um die Vorhersage künftiger Trends und Prognosen mit Hilfe statistischer Tools und Techniken, die vergangene und vorhandene Daten nutzen. Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen aufschlussreiche Geschäftsentscheidungen treffen, die ihnen zu mehr Wachstum verhelfen. Dank datengestützter Erkenntnisse, die mit Hilfe von Predictive Analytics gewonnen werden, können sie ihre Strategie überdenken und ihre Ziele überarbeiten. 

Es wird erwartet, dass der globale Markt für prädiktive Analysen bis 2025 auf 21,5 Mrd. USD anwachsen wird, mit einer CAGR von 24,5 %. Das unglaubliche Wachstum, das hier prognostiziert wird, ist auf die Einführung der digitalen Transformation in einer Reihe von Unternehmen zurückzuführen. Satya Nadella, CEO von Microsoft, wird mit den Worten zitiert: "Wir haben zwei Jahre digitaler Transformation in zwei Monaten erlebt."  

3. AutoML 

Automatisiertes maschinelles Lernen (Automated Machine Learning, AutoML) ist einer der neuesten Trends, der die Demokratisierung der Datenwissenschaft vorantreibt. Ein großer Teil der Arbeit eines Datenwissenschaftlers besteht in der Datenbereinigung und -aufbereitung, und jede dieser Aufgaben ist repetitiv und zeitaufwändig. AutoML sorgt dafür, dass diese Aufgaben automatisiert werden, und umfasst die Erstellung von Modellen, Algorithmen und neuronalen Netzen.  

AutoML ist im Wesentlichen der Prozess der Anwendung von ML-Modellen auf reale Probleme durch die Nutzung der Automatisierung. AutoML-Frameworks helfen Datenwissenschaftlern bei der Datenvisualisierung, der Modellverständlichkeit und der Modellbereitstellung. Die wichtigste Innovation ist die Suche nach Hyperparametern, die für die Vorverarbeitung von Komponenten, die Auswahl des Modelltyps und die Optimierung ihrer Hyperparameter verwendet wird.

4. TinyML 

TinyML ist eine Art von ML, die Deep-Learning-Netzwerke so verkleinert, dass sie auf jede Hardware passen. Seine Vielseitigkeit, sein winziger Formfaktor und seine Kosteneffizienz machen es zu einem der aufregendsten Trends auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, mit dem eine Reihe von Anwendungen entwickelt werden können. Sie bettet KI in kleine Hardwareteile ein und löst das Problem der eingebetteten KI, nämlich Energie und Platz.  

Das maschinelle Lernen auf Geräten wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt. Von der Gebäudeautomatisierung bis hin zur Medikamentenentwicklung und -prüfung ermöglicht es schnelle Iterationszyklen, mehr Feedback und bietet die Möglichkeit, weiter zu experimentieren.  Mustererkennung, Audioanalyse und sprachgesteuerte Mensch-Maschine-Schnittstellen sind die Bereiche, in denen TinyML ausgiebig eingesetzt wird.  

Audioanalyse hilft bei der Betreuung von Kindern und älteren Menschen, der Überwachung von Geräten und der Sicherheit. Neben der Audioanalyse kann TinyML auch für die Erkennung von Bildern, Bewegungen und Gesten verwendet werden. Nach Angaben von McKinsey gibt es derzeit weltweit mehr als 250 Milliarden eingebettete Geräte. TinyML kann die Kluft zwischen Edge-Hardware und Geräteintelligenz überbrücken. Mit dem Aufkommen neuerer Mensch-Maschine-Schnittstellen kann TinyML KI und Datenverarbeitung auf billigere, skalierbare und besser vorhersehbare Weise einbetten. Es wird erwartet, dass die Zahl der ausgelieferten TinyML-Geräte von 15 Millionen im Jahr 2020 auf 2,5 Milliarden im Jahr 2030 ansteigen wird.  

5. Cloud-native Lösungen werden zu einem Must-have 

Der Begriff "Cloud-Native" wird im Allgemeinen zur Beschreibung von Container-basierten Umgebungen verwendet. Sie dienen der Entwicklung von Anwendungen, die mit in Containern verpackten Diensten aufgebaut sind. Die Container werden als Microservices bereitgestellt und über agile DevOps-Prozesse und kontinuierliche Lieferabläufe auf einer elastischen Infrastruktur verwaltet. Eine Cloud-native Infrastruktur umfasst Software und Hardware, die für den effektiven Betrieb der Anwendungen verwendet werden. Zur Infrastruktur gehören auch Betriebssysteme, Rechenzentren, Bereitstellungspipelines und eine Reihe von Apps, die sie unterstützen.  

Dank der breiten Einführung der digitalen Transformation arbeiten die meisten Unternehmen heute in einer Cloud-basierten Umgebung. Der Aufbau einer Vor-Ort-Infrastruktur ist mit hohen Kosten verbunden - ein Grund mehr, warum Unternehmen heute auf eine cloudbasierte Umgebung setzen. Dazu gehört auch die Einführung von Cloud-nativen Analyselösungen, die detaillierte Analysen in der Cloud erstellen.  

6. Erweiterte Verbraucherschnittstellen 

In der nahen Zukunft könnte es einen KI-Agenten in Form einer Schnittstelle geben, der Ihnen beim Einkaufen hilft. Sie könnten Ihre Produkte in VR kaufen, einen Eindruck von dem Produkt über Audio oder über eine erweiterte Verbraucherschnittstelle erhalten. Erweiterte Verbraucherschnittstellen können verschiedene Formen annehmen, z. B. AR auf dem Handy oder eine Kommunikationsschnittstelle wie eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI). Diese Technologien haben reale Auswirkungen auf die Art und Weise, wie wir einkaufen. Sogar Ihre Zoom-Meetings könnten durch neue erweiterte Benutzeroberflächen ersetzt werden. Das Metaversum, das Facebook, Microsoft und andere Unternehmen schaffen, wird ein Teil dieser erweiterten Verbraucherschnittstelle sein.  

Die Technologien, die den erweiterten Verbraucherschnittstellen Auftrieb geben werden, sind IoT, VR, AR, BCI, KI-Lautsprecher, KI-Agenten und so weiter. All diese Technologien werden sich zu einem neuen Paradigma entwickeln, bei dem die künstliche Intelligenz als Vermittler fungieren wird.  

7. Bessere Datenregulierung 

Laut G2 werden jeden Tag in allen Branchen 2.000.000.000.000.000.000 Bytes an Daten erzeugt. Das sind 18 Nullen. Lenkt das Ihre Aufmerksamkeit auf die Bedeutung der Datenregulierung? Das sollte es wirklich.  

Die Optimierung von Big Data darf kein nachträglicher Gedanke sein. Da Daten jeden Aspekt von KI, prädiktiven Analysen usw. bestimmen, müssen Unternehmen mit ihren Daten sorgfältig umgehen. Datenschutz ist kein Modewort mehr. Einem Bericht der Cisco Consumer Privacy Survey 2019 zufolge haben 97 % der Unternehmen erkannt, dass sie Vorteile wie Wettbewerbsvorteile und Attraktivität für Investoren sehen, wenn sie in den Datenschutz investieren.  

Mit dem Einzug von KI in Branchen wie dem Gesundheitswesen können sensible EMR- und Patientendaten nicht gefährdet werden. Data Privacy by Design wird dazu beitragen, einen sichereren Ansatz für die Erfassung und Verarbeitung von Nutzerdaten zu schaffen, während die Maschine lernt, dies selbst zu tun.  

Was wir tun, wie wir uns in der Cloud bewegen und aufbauen, sollte auch aus Sicht der politischen Regulierung auf den Prüfstand gestellt werden. Die Geschwindigkeit, mit der sich die Datenwissenschaft und ihre Technologien entwickeln, ist immens hoch. Es gibt kaum Bestrebungen, den Datenschutz zu regeln oder die Sicherheit und Unantastbarkeit der Daten von Kunden zu gewährleisten. KI-Systeme könnten zu einem gewaltigen Absturz führen, wenn es keine Regulierungsbehörde gibt, die ihre Wartung sicherstellt.  

8. KI als Dienstleistung (AIaaS) 

Dies bezieht sich auf Unternehmen, die sofort einsatzbereite KI-Lösungen anbieten, die es den Kunden ermöglichen, KI-Techniken zu geringen Kosten zu implementieren und zu skalieren. Kürzlich kündigte OpenAI an, dass es sein Transformer-Sprachmodell GPT-3 als API der Öffentlichkeit zur Verfügung stellen würde. AIaaS ist einer der neuesten Trends, bei dem modernste Modelle als Dienstleistungen angeboten werden.  

Die Zukunft dieser Technologie wird durch klar definierte und in sich geschlossene Funktionen gekennzeichnet sein. Ein Fertigungsunternehmen wird beispielsweise einen Dienst nutzen, um einen Chatbot für die interne Konversation zu erstellen, und einen anderen Dienst für die Vorhersage von Lagerbeständen. Dank der zunehmenden Zahl von KI-Modellen mit Fachwissen können komplexe Algorithmen, die spezifische Lösungen bieten, nach Bedarf erstellt werden.  

Eine der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit AIaaS ist die Einhaltung von Compliance-Anforderungen. Wenn Sie ein Unternehmen sind, das seinen Compliance- und regulatorischen Verpflichtungen nachkommen kann, dann ist AIaaS eine hervorragende Möglichkeit, KI-Lösungen schnell und in großem Umfang zu entwickeln.  

Es wird erwartet, dass der Markt für AIaaS bis 2026 ein Volumen von 43,298 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer unglaublichen CAGR-Rate von 48,9 % im Zeitraum von 2021 bis 2026. AIaaS sieht für 2022 und darüber hinaus äußerst vielversprechend aus, und wir werden wahrscheinlich eine Reihe von Unternehmen sehen, die KI mit Hilfe dieser Technologie nutzen.  

9. Komplexität der Trainingsdaten 

Obwohl immer wieder davon gesprochen wird, dass Daten das neue Öl sind und wie wichtig sie für Unternehmen sind, bleiben die meisten dieser gesammelten Daten ungenutzt. Sie werden auch als "dunkle Daten" bezeichnet und meist nur zu Compliance-Zwecken gesammelt, verarbeitet und gespeichert. Hinzu kommt, dass 80-90 % der Daten, die Unternehmen heute generieren, unstrukturiert sind, was ihre Analyse noch schwieriger macht.  

Um glaubwürdige Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, benötigt man große Mengen an Trainingsdaten. Leider ist dies einer der Hauptgründe, der die Anwendung von überwachtem oder unüberwachtem Lernen behindert. Es gibt bestimmte Bereiche, in denen keine großen Datenbestände zur Verfügung stehen, was Data-Science-Aktivitäten ernsthaft behindern kann.  

Transfer Learning, Generative Adversarial Network (GAN) und Reinforcement Learning lösen dieses Problem, indem sie die Menge der erforderlichen Trainingsdaten reduzieren oder genügend Daten erzeugen, mit denen Modelle gelehrt werden können.  

Damit eine Maschine lernt, was man ihr beibringen will, sind mindestens Hunderttausende von Beispielen erforderlich. Das Transfer-Lernen sorgt dafür, dass diese Zahl auf einige Hundert gesenkt wird. GANs eignen sich hervorragend für die Erstellung von Daten, mit denen Verstärkungslerner in einer stark simulierten Umgebung interagieren können. GAN ist die Technologie hinter Deep-Fake, mit der lebensechte Bilder und Videos erzeugt werden.  

10. Menschliche Arbeitsplätze werden sicher bleiben 

Die Menschen nahmen an, dass die KI ihre Arbeitsplätze übernehmen würde. Nichts könnte weiter von der Wahrheit entfernt sein. Die KI hat dazu beigetragen, dass die menschliche Arbeit mehr denn je optimiert wird. Auch wenn die von der KI bereitgestellten Tools die Dinge schneller erledigen und weniger fehleranfällig sind, werden Ihre Aufgaben in absehbarer Zeit nicht wegfallen.  

Unternehmen, die künstliche Intelligenz für die Datenanalyse nutzen, sind in der Lage, durch datengestützte Geschäftsentscheidungen einen großen Erfolg zu erzielen. Das Beste an der KI ist, dass sie riesige Datenmengen durchforstet, Muster findet, sie analysiert und in aufschlussreiche Informationen umwandelt.  

Zwar werden in einigen Bereichen Menschen ersetzt werden, aber es wird nicht zu einer Verknappung von Arbeitsplätzen kommen, und es muss auch niemand in Panik geraten. Der Faktor Mensch wird immer eine wichtige Rolle spielen, daran gibt es keine Zweifel. Die Datenwissenschaft ist noch nicht so weit fortgeschritten, dass ihre KI den menschlichen Verstand ersetzen kann. Datenwissenschaftler werden die Daten mithilfe von KI-Algorithmen interpretieren und Unternehmen dabei helfen, ihre Operationen schneller und effizienter zu skalieren.  

Schlussfolgerung

Die Datenwissenschaft umfasst sowohl praktische als auch theoretische Anwendungen von Ideen und nutzt Technologien wie Big Data, prädiktive Analysen und künstliche Intelligenz. In diesem Artikel haben wir 10 der wichtigsten Trends in der Datenwissenschaft für das Jahr 2022 und darüber hinaus erörtert. Es wird erwartet, dass der Markt für Big Data und Datenanalyse bis 2027 mehr als 421 Milliarden Dollar erreichen wird. Der Bereich der Datenwissenschaft wächst enorm schnell, und Unternehmen setzen sich mit ganzem Herzen dafür ein, um nicht ins Hintertreffen zu geraten.