Infoworld: Чому 2020-й варто вважати роком прориву data science
26.04.2021
Останні 12 місяців показали, наскільки важливою може бути наука про дані. Водночас, ми побачили її обмеження. Цього року варто очікувати на нові досягнення data science.
“2020 рік можна було б назвати Роком науки про дані”, – пише оглядач онлайн-часопису Infoworld Майкл Бертгольд. Він пояснює: організації всіх видів значно розширили свої плани, орієнтовані на дані, і звернулися до data science, щоб вирішити свої проблеми – з різним ступенем успіху. У процесі цього дедалі частіше наука про дані мала продемонструвати власну зрілість і довести свою справжню цінність, показуючи, що вона насправді приносить бізнес-результати.
Глобальна пандемія значно змінила ситуацію, у тому числі щодо того, як працюють бізнеси. Практики, які зростали протягом багатьох років, сьогодні стало важко підтримувати, коригувати або вдосконалювати. Більше того, COVID-19 вимагає швидкого аналізу та обміну великими обсягами даних. Основані на big data (та аналітиці великих даних) прогнозні моделі піддавалися критиці, адже весь світ судив про їхню точність та цілісність.
Останні 12 місяців показали, наскільки цінною може бути наука про дані, водночас викриваючи її обмеження. У 2020 році з’явилися численні виклики щодо довіри, адаптивності та кінцевій корисності data science, які потрібно буде вирішити у 2021 році.
Бертгольд пропонує розглянути ключові фактори.
Наука про дані у 2020 році
Популярність науки про дані, хоч і захоплива, помилково давала надію, що поле зараз якимось чином врегульовано. Утім, наука про дані залишається переважно “новою” сферою, яка швидко впроваджє інновації.
“Хтось піддався ажіотажу, мовляв, наука про дані стала загальнодоступною в 2020 році, і постачальники по всьому світу почали використовувати штучний інтелект (ШІ). Здавалося, до кожного продукту чи послуги якимось чином прикріплений штучний інтелект. Таким чином, очікування зросли до неможливих висот, коли компанії очікували інтелектуальних рішень для передачі даних, щоб вирішити всі свої проблеми. Наука про дані просто не працює таким чином”, – коментує дописувач.
Утім, зазначає він, зараз люди виходять за межі ажіотажу і ставлять правильні запитання, щоб зрозуміти, чого може, а чого не може досягти наука про дані. Таким чином, data science зараз отримує увагу завдяки власним можливостям та рентабельності відповідних інвестицій.
Наука про дані в 2021 році та після
Торік досягнуто значних успіхів у вирішенні питань, що стримують науку про дані. Оскільки цикл ажіотажу навколо аналітики великих даних закінчується, ця сфера може стати більш серйозною і зосередженою на інноваціях та вирішенні проблем.
Виробничі прориви
Мабуть, найцікавішою можливістю для науки про дані є розвиток комплексного підходу до розгортання аналітичних систем. З огляду на широку доступність технологій, дата-фахівцям більше не доведеться постійно поєднувати різні підходи.
Перехід від тестування до реалізації стає набагато простішим і швидшим. Тому наука про дані забезпечуватиме набагато більший прибуток від своїх інвестицій. Організації виграють, дозволивши різним групам споживати та розуміти статистику даних.
Співпраця 2-го покоління
Дописувач прогнозує, що різні групи братимуть участь у створенні та розвитку науки про дані. “Бізнес-аналітики та інженери повинні співпрацювати з дата-науковцями для того, щоб створювати максимально коректні аналітичні моделі. Фахівці з різних сфер дають більш широкий загальний погляд, що робить аналітику великих даних більш глибокою, впливовою та корисною для комерційних цілей.
Гнучкі середовища
Одним із наслідків COVID-19 стало прискорення ініціатив цифрової трансформації, а хмарні та гібридні середовища стали набагато більш поширеними. Ця тенденція зберігатиметься протягом 2021 року.
Організації не фокусуються виключно на “хмарі”, залишається багато локальних середовищ. Компанії будуть шукати гнучких можливостей, зокрема, щоб масштабувати гібридне середовище вгору та вниз. Напрочуд важливо, переконаний автор, щоб аналітика великих даних могла працювати в різних середовищах.
