Big Data bukan lagi konsep baru di dalam banyak industri. Big Data telah menjadi roda penggerak yang tidak terpisahkan dalam roda bisnis, terutama bagi perusahaan karena mereka bersumpah dengan bagaimana data ini dapat dimanfaatkan untuk mengumpulkan berbagai insight.
Data science adalah salah satu dari sekian banyak disiplin yang memiliki perkembangan paling pesat di antara industri teknologi lainnya. Untuk tetap dapat relevan dengan industri dan tetap menjadi pemimpin di pasar, kita perlu untuk selalu tetap update dengan tren-tren yang berkembang di industri data science itu sendiri.
Berikut ini prediksi tren data science di tahun 2023 yang patut untuk kamu pelajari!
1. Cloud Migration
Bisnis cloud kedepannya diprediksi akan menjadi salah satu tren data science 2023. Di dukung dengan kecepatan internet yang semakin cepat, sangat memungkinkan untuk mendukung cloud computing.
Cloud computing sendiri adalah sebuah proses metode penyampaian berbagai layanan melalui internet. Sumber daya yang dimaksud contohnya adalah aplikasi seperti penyimpanan data, server, database, jaringan, dan perangkat lunak.
Dibanding menyimpang banyak file di harddisk atau penyimpanan lokal di komputer, penyimpanan berbasis cloud memungkinan kamu menyimpang file selama kamu memiliki akses ke internet.
Baca juga: Customer Analysis, Cara Jitu Tentukan Target Pasar Kamu
2. Predictive Analytics
Dengan menganalisis data lebih dari 100 juta pelanggan, Netflix mampu memengaruhi lebih dari 80% konten yang ditonton penggunanya, berkat wawasan data yang akurat.
Predictive analytics adalah tentang memprediksi tren dan perkiraan masa depan dengan bantuan alat dan teknik statistik yang memanfaatkan data yang ada. Dengan predictive analytics, perusahaan dapat membuat keputusan bisnis yang berwawasan yang akan membantu mereka berkembang.
Perusahaan dapat memikirkan cara yang diinginkan untuk menyusun strategi dan merevisi tujuan, berkat wawasan berbasis data yang dihasilkan dengan bantuan predictive analytics.
3. Automated Machine Learning
Automated Machine Learning atau AutoML, adalah salah satu tren terbaru yang mendorong demokratisasi ilmu data.
Sebagian besar pekerjaan data scientist dihabiskan untuk pembersihan dan persiapan data, dan masing-masing tugas ini berulang dan menghabiskan waktu. AutoML memastikan bahwa tugas-tugas ini diotomatisasi, dan melibatkan pembuatan model, pembuatan algoritme, dan jaringan saraf.
AutoML pada dasarnya adalah proses penerapan model ML ke masalah dunia nyata dengan memanfaatkan otomatisasi. Framework AutoML membantu data scientist dalam visualisasi data, kejelasan model, dan penerapan model.
Inovasi utama di dalamnya adalah pencarian hyperparameter, digunakan untuk preprocessing komponen, pemilihan tipe model, dan untuk mengoptimalkan hyperparameternya.
4. TinyML
TinyML adalah jenis ML yang menyusutkan jaringan deep learning sehingga dapat ditampung di perangkat keras apa pun.
Manfaatnya, bentuknya yang kecil, efektivitas biaya yang dapat digunakan untuk membangun berbagai macam aplikasi.
Dengan menyematkan AI pada perangkat keras berbentuk kecil dan dapat memecahkan masalah yang datang dengan AI tertanam.
On-device machine learning sesungguhnya sudah banyak digunakan di lapangan. Dari otomatisasi bangunan hingga pengembangan dan pengujian obat, ini memungkinkan siklus iterasi yang cepat, umpan balik yang meningkat, dan menawarkan kamu kesempatan untuk bereksperimen lebih lanjut. Pengenalan pola, analitik audio, dan antarmuka suara mesin manusia adalah area di mana TinyML diterapkan secara luas.
5. Data Regulation
2.000.000.000.000.000.000 byte data dihasilkan setiap hari di semua industri, menurut G2. Apakah itu mengalihkan perhatian kamu pada pentingnya regulasi data? Ini harus serius.
Optimalisasi big data tidak boleh dipandang sebelah mata. Dengan data yang mengatur setiap aspek AI, analitik prediktif, dan lainnya, organisasi perlu menangani datanya dengan hati-hati. Privasi data bukan kata kunci lagi.
Laporan Survei Privasi Konsumen Cisco 2019 mengatakan bahwa 97% perusahaan menyadari bahwa mereka melihat manfaat seperti keunggulan kompetitif dan daya tarik investor ketika mereka berinvestasi dalam privasi data.
Dengan AI yang bergerak jauh ke dalam industri seperti perawatan kesehatan, rekam medis sensitif dan data pasien tidak dapat dikompromikan.
Privasi data dengan desain akan membantu menciptakan pendekatan yang lebih aman untuk mengumpulkan dan menangani data pengguna sementara mesin akan belajar melakukannya sendiri.
6. Augmented Consumer Interface
Dalam waktu dekat mungkin akan ada agen AI dalam bentuk antarmuka untuk membantu Anda berbelanja. Anda mungkin membeli produk Anda di VR, mendapatkan ide tentang produk melalui audio atau melalui antarmuka konsumen yang ditambah.
Antarmuka konsumen augmentasi dapat mengambil berbagai bentuk, bisa berupa AR di ponsel atau antarmuka komunikasi seperti Brain-Computer Interface (BCI). Teknologi ini memiliki implikasi dunia nyata dalam cara kita berbelanja.
Bahkan rapat Zoom kamu mungkin akan digantikan oleh antarmuka konsumen baru yang ditambah. Metaverse yang dibuat oleh orang-orang seperti Facebook, Microsoft, dan perusahaan lain akan menjadi bagian dari antarmuka konsumen yang diperbesar ini.
Teknologi yang akan memberi penyemangat untuk antarmuka konsumen yang diperbesar adalah IoT, VR, AR, BCI, speaker AI, agen AI, dan sebagainya. Semua ini akan berkembang menjadi paradigma baru di mana kecerdasan buatan akan menjadi perantara.
7. AI-as-a-Service (AIaaS)
Ini mengacu pada bisnis yang menawarkan solusi AI out-of-the-box yang memungkinkan klien untuk menerapkan dan menskalakan teknik AI dengan biaya rendah.
Baru-baru ini, OpenAI mengumumkan akan membuat GPT-3, model bahasa transformatornya, tersedia sebagai API untuk umum.
AIaaS adalah salah satu tren terbaru di mana model mutakhir disediakan sebagai layanan.
Masa depan teknologi ini akan ditandai dengan fungsi yang terdefinisi dengan baik dan mandiri. Misalnya, bisnis manufaktur akan menggunakan satu layanan untuk membuat chatbot untuk percakapan internal dan layanan lain untuk memprediksi inventaris.
Berkat peningkatan jumlah model AI pakar domain, algoritme kompleks yang memberikan solusi spesifik dapat dibuat sesuai permintaan.
Salah satu tantangan terbesar terkait AIaaS adalah memenuhi persyaratan kepatuhan. Jika milik kamu adalah bisnis yang dapat memenuhi kewajiban kepatuhan dan peraturannya, maka AIaaS adalah cara terbaik untuk membangun solusi AI dengan kecepatan dan skala.
8. Cloud-Native
Cloud-native umumnya digunakan untuk mendeskripsikan lingkungan berbasis container. Mereka digunakan untuk mengembangkan aplikasi yang dibangun dengan layanan yang dikemas dalam wadah.
Kontainer disebarkan sebagai layanan mikro dan dikelola pada infrastruktur elastis melalui proses DevOps yang gesit dan alur kerja pengiriman berkelanjutan.
Infrastruktur cloud-native terdiri dari perangkat lunak dan perangkat keras yang digunakan untuk menjalankan aplikasi secara efektif. Infrastruktur juga akan mencakup sistem operasi, pusat data, jalur penyebaran, dan banyak aplikasi untuk mendukungnya.
Berkat adopsi transformasi digital yang luas, sebagian besar bisnis saat ini bekerja di lingkungan berbasis cloud. Membangun infrastruktur di tempat akan memakan banyak biaya, itulah satu lagi alasan mengapa berbasis cloud menjadi pilihan utama bagi perusahaan saat ini.
Ini juga melibatkan adopsi solusi analitik cloud-native yang membuat analisis terperinci di cloud.
9. Training Data Complexities
Untuk semua pembicaraan tentang data sebagai minyak baru dan betapa pentingnya bagi organisasi, sebagian besar data yang dikumpulkan ini tidak digunakan. Juga disebut data gelap, sebagian besar dikumpulkan, diproses, dan disimpan hanya untuk tujuan kepatuhan.
Selain itu, 80-90% data yang dihasilkan bisnis saat ini tidak terstruktur, sehingga semakin sulit untuk menganalisisnya.
Untuk membangun model pembelajaran mesin yang kredibel, Anda membutuhkan data pelatihan dalam jumlah besar.
Sayangnya, itu adalah salah satu alasan utama yang menghambat penerapan pembelajaran terawasi atau tidak terawasi.
Ada area tertentu di mana penyimpanan data yang besar tidak tersedia, dan ini dapat sangat menghambat aktivitas ilmu data.
Pembelajaran transfer, Generative Adversarial Network (GAN), dan pembelajaran penguatan memecahkan masalah ini dengan mengurangi jumlah data pelatihan yang diperlukan atau menghasilkan data yang cukup dengan menggunakan model mana yang dapat diajarkan.
Agar mesin mempelajari apa yang Anda coba ajarkan, setidaknya diperlukan ratusan ribu contoh. Pembelajaran transfer memastikan bahwa ini menguranginya menjadi beberapa ratus.
GAN sangat bagus untuk membuat data di mana pembelajar penguatan dapat berinteraksi dalam lingkungan yang sangat tersimulasi. GAN adalah teknologi di balik deep-fake yang menciptakan gambar dan video seperti aslinya.
