この10年間のデータサイエンスのトレンドトップ10

思いつく限りのあらゆる分野でデータが存在することが、企業がデータサイエンスに関心を寄せる理由となっています。また、データは未来永劫、私たちの生活に欠かせないものであり続けるという事実も、データサイエンスを推進する要因となっています。とはいえ、ビジネスを成長させるためには、最もホットなデータサイエンスのトレンドを常に把握しておくことが非常に重要です。ここでは、この10年間のデータサイエンスのトレンドトップ10をご紹介します。

予測分析
ビジネスを成功させるためには、未来がどのようになるかを知ることが重要です。そのためには、予測分析が重要になります。企業は、多くの場合、顧客に依存しています。そのため、顧客の行動を理解することができれば、より良い判断を下すことができます。この技術は、古い顧客を維持し、新しい顧客を獲得するのに役立つ、顧客をターゲットにした最適な戦略を考え出すための最も賢い方法の一つです。

機械学習
長年にわたり、自動化が世界を大きく変えてきたことを実感しています。これが、機械学習がかつてないほど重要になった理由です。今後数年間は、より一層の自動化が進み、機械学習を採用する組織の数は想像を超えるものになるでしょう。

IoT
IoTが限られた用途にしか使えないものと考えられていた時代は終わりました。今日、私たちは、スマートフォンがテレビやエアコンなどの家電製品をコントロールする機能を持つ世界に住んでいます。これらはすべて、IoTによって実現しています。Googleアシスタントもまた、IoTの分野における注目すべきイノベーションのひとつです。そのため、この技術に投資する方法を模索している企業は、大きな驚きではありません。このことは、IoT産業が今後いかに急速に成長するかを示しています。

ブロックチェーン
言うまでもなく、ビットコインやライトコインなどの暗号通貨が世界的に話題になっています。これらの通貨はすべてブロックチェーン技術を採用しています。世界中がこの分野に強い関心を示していることから、今後、ブロックチェーンの導入が大きく進むことは間違いありません。

エッジコンピューティング
エッジコンピューティングは、情報の処理速度が速いことで知られており、遅延、コスト、トラフィックの削減を実現しています。企業がこの選択肢を避けようとしないのは、これらの特徴があるからに他なりません。このコンピューティングが導入されたことで、リアルタイムアプリケーションへの対応がこれ以上ないほどスムーズになりました。今後数年間で、従来の方法からエッジ・コンピューティングへの移行がさらに進む可能性があります。

DataOps
現実を直視しましょう。データのパイプラインはより複雑になり、そのためにさらに多くの統合ツールやガバナンスツールが必要になっています。そこで、データオプスの出番となります。データの収集、準備、分析、テストの自動化、自動テストの実施、強化されたデータ品質と分析を提供するための配信などのタスクをすべてカバーしています。この傾向は今後も続くでしょう。

人工知能
中小企業でもハイテク企業でも、いずれも何らかの形でAIに依存しています。複雑な作業をAIに任せることができるようになったため、もはや心配はありません。また、エラーが減ることも、AIが優れている理由のひとつです。AIに頼ってしまった以上、もう元には戻れないのです。

データの可視化
これは、私たちが信頼できる顕著なトレンドの一つです。これは、組織が従来のデータウェアハウスをクラウドに移行しているからです。

より良い顧客体験
ユーザー・エクスペリエンスをどれだけ重視するかが、企業の成功を大きく左右します。そのため、企業は、チャットボットやパーソナルアシスタント、あるいはAI駆動のツールなど、可能な限り最高のユーザーエクスペリエンスを提供するために、あらゆる手段を講じています。

データガバナンス
これもまた、重要性を増している分野です。数多くの企業が、規則や規制への対応に苦慮しているのが現状です。単に規則を遵守するだけでなく、その規則が現在および将来の業務に与える影響を理解することが重要です。そのためには、これらの知識を持ったデータサイエンティストが必要なのです。

これらのトレンドは、顧客を維持し、ビジネスを新たな高みへと導くために、どのようなデータサイエンス戦略を実施すべきかを明確に示しています。

出典：Analytics Insight