Top 11 Data Science Trends in 2021

Inhaltsverzeichnis


Einige Fakten über Data Science:

  • Data Science erlebt derzeit einen hohen Anstieg in der Nutzung. Diese Entwicklung resultiert aus den neuesten Entwicklung in verschiedenen Technologie- und Datenbank-Domänen. Die Verwaltung dieser Daten kann aufwändig sein, der technologische Fortschritt kann jedoch helfen, Big Data in vielerlei Hinsicht zu nutzen.
  • Data Science ist maßgeblich an der Verwaltung und Analyse solcher massiven Datenmengen beteiligt, daher sollten die aktuellen Data Science Trends auf dem Markt verfolgt werden, um die neuesten Entwicklungen zu kennen.
  • Data Science ist eine Kombination aus mehreren Bereichen wie Internet of Things (IoT; dt. Internet der Dinge), künstlicher Intelligenz (KI), etc. Es ist eine Mischung aus verschiedenen Analysen, algorithmischen Berechnungen und genutzten Technologien, die verwendet werden können, um mehrere praktische Probleme zu lösen.

Im Folgenden bieten wir Ihnen eine Liste der neuesten Entwicklungen und Anwendungen in diesem Bereich. Sie soll Ihnen dabei helfen, in Sachen Data Science auf dem Laufenden zu bleiben.

Top 11 Data Science Trends im Jahr 2021

  1. Entwicklung von Graph Analytics

Da Daten in großem Umfang und in verschiedenen Richtungen generiert werden, kann es sehr schwierig sein die Analyse zu verfolgen. Graph Analytics hat hier vielversprechende Ergebnisse gezeigt, da es ein flexibles Werkzeug ist, um mithilfe von Graphen komplexe Beziehungen zu skalieren und komplizierte Datenpunkte zu analysieren. Die Hauptmotivation hinter dem Einsatz von Graph Analytics ist die einfachere Darstellung und eine abstrakte Repräsentation komplexer Daten.

Mit maximalen Einblicken ist diese Technologie nun einer der neuesten Trends im Bereich Data Science und wird zu verschiedenen Zwecken genutzt, wie z. B:

  • Identifizierung von Betrug in der Finanzindustrie
  • Auffinden von Fehlern durch die Analyse von Strom- und Wassernetzen
  • Mehrere Bereiche des Natural Language Processing (NLP) bzw. Computerlinguistik
  • Reduktion und Prävention von Finanzkriminalität
  1. Entwicklung und Aufstieg des Edge Computing

Derzeit werden beim Edge Computing Sensoren verwendet, um Informationen in physisch nahe gelegenen Bereichen zu analysieren und zu verarbeiten. Durch die schnelle Weiterentwicklung des IoT könnte diese Technologie die üblichen Clouds überholen. Durch die neuesten Data Science Trends ist es Unternehmen möglich, ihre Streaming-Daten ganz einfach in der Nähe ihrer Quellen zu speichern, um Daten in Echtzeit zu analysieren. In Zukunft könnte dies eine bessere Alternative zu Big Data Analytics sein, die aufgrund der erforderlichen High-End-Geräte recht kostspielig ist.

Mit der zunehmenden Anzahl an Sensoren verlagert man sich auf diese Technologie, um Konnektivitäts- und Latenzprobleme zu lösen. Dies kann mit dem Cloud-Management kombiniert werden, um eine synchronisierte Struktur zu erhalten.

  1. Storytelling durch Datenanalyse und -visualisierung

Ein weiterer Aspekt der Data Science Trends ist die Datenvisualisierung, also die Darstellung von Daten durch grafische Tools wie Karten, Diagramme, Charts usw.

Nach der Analyse hilft das beim Verständnis der Ergebnisse durch Aufzeigen von Mustern, Ausreißer und wiederkehrenden Trends. Es wird einfacher, schwierige Konzepte zu verstehen und versteckte Muster durch die visuelle Darstellung von Daten zu erkennen. Das Gesehene kann ständig verändert werden und die Verarbeitung mithilfe interaktiver Datenvisualisierung unterstützt das Verständnis.

Viele Geschäfte und Unternehmen verlagern ihre Daten in die Cloud, was zu einem sprunghaften Anstieg des Bedarfs an Integrationsplattformen und weiteren erforderlichen Tools führt. Infolgedessen kann eine größere Anzahl von Mitarbeiter:innen die Datenanalyse nutzen, um die Single-Truth-Version der Daten zu visualisieren, die in der Cloud verfügbar sind.

  1. Aufkommen des In-Memory-Computings

Eine völlig andere Art der Datenverarbeitung, welche auf dem Vormarsch ist, ist das In-Memory-Computing. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, wird bei diesem Ansatz eine In-Memory-Datenbank für die Berechnung verwendet. Das geschieht mithilfe von relationalen Datenbanken und Festplatten. Durch Middleware ist eine parallele Verarbeitung mithilfe eines starken Arbeitsspeichers möglich, welcher durch die Nutzung eines Clusters verschiedener Rechner zustandekommt. Hier erfolgt die Verarbeitung in Echtzeit, um eine bessere und sofortige Berichterstattung und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Speicher wird immer billiger und Unternehmen erfreuen sich der Nutzung von Echtzeit-Analysen und -Ergebnissen. Diese Art der Berechnung ermöglicht es ihnen, auf ein sofort verfügbares, umfassenderes und informativeres Dashboard zuzugreifen, das Entscheidungen für aktuelle Visualisierungen treffen kann.

  1. Schnelles Wachstum und Entwicklung der IoT-Industrie

Es wird immer realistischer, dass die meisten Geräte in unseren Häusern und Wohnungen zukünftig über Smartphones zugänglich sein werden. Der Aufstieg des IoT ermöglicht uns das.

Durch Smart Programme und Geräte wie Microsoft Cortana oder Google Home wurden reguläre Geräte automatisiert. Dies hilft bei der Sammlung von riesigen Datenmengen in den Wohnräumen und verschafft Mittel und Richtlinien für die Analyse auf angemessene Art und Weise.

Derzeit konzentriert sich die Industrie weitgehend auf die Entwicklung neuer Geräte, die noch besser bei der Sammlung, Analyse und Verarbeitung von Daten sind.

  1. Zunahme von Regeln und Vorschriften rund um die Datenanalyse

Eine wichtige Auswirkung der Data Science Trends ist die Zunahme von Gesetzen, die die Erfassung, Verwendung und Analyse von Daten regeln. Die neuesten Entwicklungen der GDPR (General Data Protection Regulation) haben erst kürzlich die Bedeutung der Regelung von Daten hervorgehoben.

Es ist jetzt für Unternehmen verpflichtend, diese Vorschriften zu verstehen und zu befolgen, außerdem müssen sie die Auswirkungen auf gegenwärtige und zukünftige Tätigkeiten untersuchen.

Wenn diese Gesetze vollständig angewendet werden, werden sie den Umgang mit Daten, das Profiling und die Verarbeitung von Daten erheblich beeinflussen. Dies macht den Weg für Data Scientists frei, die über ausreichende Kenntnisse dieser Gesetze verfügen, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.

  1. Verbesserte User Experience

Die Benutzer:innenerfahrung ist alles, was am Ende zählt. Durch eine Reihe seiner Teilbereiche hat Data Science die User:innen Experience, wie wir sie kennen, revolutioniert.

Wissenschaftler:innen müssen die beste Strategie und Methode bestimmen, die angewandt werden kann, um Benutzer:innen die bestmögliche Erfahrung zu bieten. Mehrere Apps haben das im Laufe der Jahre umgesetzt. Werden diese mit dem richtigen UI/UX-Design kombiniert, führt das zu der ultimativen Erfahrung für Nutzer:innen.

Durch Natural Language Processing (NLP) können Verbraucher:innen Fragen zu dem Unternehmen stellen. Die Datenermittlung wurde vereinfacht, um Daten mit zusätzlichen Erkenntnissen und in einem reibungsloseren Prozess zu gewinnen. Chatbots geben Nutzer:innen die Möglichkeit, ihre Gedanken zu äußern und Fragen zu stellen. So können Unternehmen effiziente Leitfäden erstellen und erhalten Informationen, die sie bei der Anpassung der Benutzer:innenerfahrung anwenden können.

Echtzeitsysteme haben es mithilfe des Dashboards, das mit allen brauchbaren Informationen generiert werden kann, deutlich einfacher gemacht, ein Unternehmen zu führen.

  1. Python als die Sprache der Wahl für Data Science

Python ist eine der vielseitigsten und beliebtesten Sprachen, mit Lösungen für eine Vielzahl von Computeranwendungen. Wenn Sie sich für Data Science oder künstliche Intelligenz begeistern, ist das genau die richtige Sprache für Sie.

Python hat eine riesige Online-Community, die man um Unterstützung bitten kann. Außerdem macht es die Integrationen hinsichtlich verschiedener Bibliotheken und Sprachen  zur unmittelbaren Wahl für jedes Projekt. Zusätzlich zu den einfachen statistischen und analytischen Visualisierungen, macht die einfache Syntax es zu einer Notwendigkeit für Data Science.

Hier sind einige weitere Vorteile, die Python zu einer so tollen Option machen:

  • Das von objektorientierter Programmierung (OOP) übernommene Konzept ist eine große Hilfe, wenn es um den Umgang mit großen Datenmengen geht.
  • Sie ist hochgradig lesbar und erlaubt es Programmierer:innen, Zeit zu sparen, da nur wenige Codezeilen nötig sind.
  • Sie kann zur Kopplung und zur schnellen Anwendungsentwicklung eingesetzt werden.
  1. Migration von Daten

Zu den Zukunftstrends des Data Science gehört auch die Migration eines Großteils der Daten in die Cloud. Die Datenmenge ist in den letzten Jahren dank des Aufkommens von künstlicher Intelligenz und Data Science rasant angestiegen.

Das hat zu einem erhöhten Bedarf an Speicherung und schneller Verarbeitung von Daten geführt und damit den Weg für Cloud-Lösungen geebnet, um Daten kontrollierter und präziser nutzen zu können.

Viele Unternehmen, darunter Google, IBM, Microsoft und Amazon, bieten umfangreiche Cloud-Computing-Services für Unternehmen an. Mit einem hohen Maß an Skalierbarkeit und geringen Ausfallzeiten, bieten Sie ihren Kund:innen hochwertige Cloud-Server-Dienste.

  1. Blockchain als Teil der Datenanalyse

Diese beiden Technologien sind integraler Bestandteil der Zukunftstrends in der Datenanalyse. Sie sind auf dem Weg eine neue Zukunft mithilfe verschiedene Anwendungen zu gestalten.

Blockchain ist in erster Linie eine digitale Aufzeichnung von Daten, die auf einem Cluster von Knoten gespeichert ist und von diesem verwaltet wird, ohne an eine einzelne Entität gebunden zu sein. Die Kette verbindet verschiedene Blöcke im Netzwerk, die mithilfe von kryptographischen Algorithmen miteinander gesichert werden. Bei Data Science geht es darum, wertvolle Erkenntnisse aus der Analyse von Daten zu gewinnen, um bessere Entscheidungen treffen zu können, während sich Blockchain hauptsächlich auf die Speicherung und Validierung von Daten konzentriert. Diese Technologien nutzen verschiedene Algorithmen, da sie Lösungen für unterschiedliche Anwendungen bieten.

  1. Migration von Dark Data in die Cloud

Hierbei handelt es sich um Daten, die von Menschen und Organisationen erfasst werden, jedoch von niemandem zur Ableitung von Erkenntnissen genutzt werden.

Laut IBM fallen über 80% aller Daten in die Kategorie Dark Data. Hinter diesen Daten steckt jedoch ein ungeahntes Potenzial und sie könnten von großer Bedeutung sein. In den kommenden Jahren, so heißt es, werden diese ungenutzten Daten durch Migration in die Cloud bearbeitet werden. Mit der sich ständig weiterentwickelnden Data-Science-Technologie wird das für Unternehmen hilfreich sein, um noch bessere Erkenntnisse zu gewinnen.

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