Data Science Trends 2023

Als Bildungsanbieter mit jahrzehntelanger Erfahrung sehen wir bei ETC im Bereich Data Science die folgenden Haupttrends im Jahr 2023:

1. Augmented Analytics

Augmented Analytics ist ein wichtiges Konzept der Data Science, das immer populärer wird. Es verändert die Art und Weise, wie Datenanalysen verwaltet, erstellt und generiert werden, indem Algorithmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden. Augmented-Analytics-Tools sind heute sehr beliebt, da sie durch den Einsatz komplexer Algorithmen automatisierte Aufgaben und Lösungen für die Konversationsanalyse bieten.

2. Daten als Dienstleistung (DaaS)

Data-as-a-Service (DaaS) ist eine Technologie, die es den Nutzer*innen ermöglicht, digitale Daten über das Internet zu nutzen und darauf zuzugreifen. Sie beruht auf der Cloud-Technologie. Der DaaS-Sektor ist seit der Epidemie stark gewachsen und wird bis 2023 voraussichtlich einen Wert von 11 Milliarden Dollar erreichen. DaaS ist ein hochmodernes Konzept der Datenwissenschaft, das die Effizienz von Unternehmen steigert.

3. Automatisierung von Big-Data-Analysen

Analytische Prozessautomatisierung (APA) fördert das Wachstum, indem sie Unternehmen präskriptive und prädiktive Fähigkeiten sowie andere Erkenntnisse zur Verfügung stellt. Unternehmen haben davon profitiert, indem sie Qualität mit effizientem Output zu angemessenen Kosten erhalten haben. APA verbessert vor allem die Rechenkapazität, um bessere Entscheidungen treffen zu können. Die Automatisierung der Datenanalyse ist eine ideale disruptive Kraft. Big-Data-Analysen können die Nutzung und Produktion nützlicher Daten erheblich steigern.

4. In-Memory-Computing

In-Memory-Computing ist ebenfalls eine der wichtigsten Innovationen im Bereich der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens, die bis 2023 entstehen wird. Es bietet zahlreiche technologische Lösungen und gleichzeitig verschiedene Vorteile für Daten und Analysen.
In-Memory-Computing bietet einen sehr robusten und leistungsfähigen Massenspeicher für die Ausführung von Geschäftsaufgaben. Es bietet einen sehr belastbaren und kompetenten Massenspeicher für die Durchführung von Geschäftsaufgaben und die schnelle Ausführung von geschäftsbezogenen Operationen.

5. Data Governance

Data Governance regelt den Zugang zu Daten auf globaler Ebene. Die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) hat viele Organisationen und Unternehmen dazu veranlasst, auf Data Governance zu setzen und Verbraucherdaten zu verwalten.
Data Governance hat eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Sicherheit von Verbraucherdaten gespielt. Eine neue Richtlinie wurde eingeführt, um den Datenschutz, das Datenmanagement und die Erstellung von Verbraucherprofilen zu verbessern.

6. Open Source Werkzeuge und Technologien

Ein weiterer Trend, den wir für 2023 erwarten können, ist der verstärkte Einsatz von Open-Source-Tools und -Technologien in der Datenwissenschaft. In den letzten Jahren gab es eine starke Verbreitung von Open-Source-Tools wie Python, R und Apache Spark, die von Datenwissenschaftler*innen häufig für Aufgaben wie Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung verwendet werden. Diese Tools sind äußerst flexibel, anpassbar und bieten eine breite Palette an Funktionen, die sie für Aufgaben der Datenwissenschaft gut geeignet machen.

Wie geht’s weiter?

Insgesamt wird erwartet, dass Data Science als Disziplin weiter wachsen wird. Datenwissenschaft hat sich zu einer immer wichtigeren Disziplin entwickelt, und Unternehmen aller Größen suchen nach Datenwissenschaftler*innen, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Infolgedessen ist zu erwarten, dass immer mehr Menschen in diesen Bereich einsteigen und die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftler*innen weiter steigt.

Mit ETC Automatisierungs-Trainings bekommen sie ein fundiertes Wissen und mit unseren Data Science Trainings lassen sich Wettbewerbsvorteile und ein enormer Mehrwert für Ihr Unternehmen generieren.