2022年以降のAI・データ分析の10大トレンド(3/3)

１．2022年以降のAI・データ分析の10大トレンド(3/3)まとめ

・製品開発の現場ではPythonの優位性が高まるようになるかもしれない
・リアルタイムデータ分析は2022年以降のデータ分析トレンドの1つ
・DataOps、MLOps、ModelOps、AIOps等を包括するXOpsアプローチが主流に

２．2022年以降に盛り上がりそうなAI界隈のトレンド

以下、www.kdnuggets.comより「10 Key AI & Data Analytics Trends for 2022 and Beyond」の意訳です。

元記事は2021年12月、David Poolさんによる投稿です。アイキャッチ画像のクレジットはPhoto by Tevin Trinh on Unsplash

(10)Pythonを使ったツールへの移行

Pythonは、シンプルな言語であり、より親しみやすいコーディングが可能で、技術業界を揺るがす高水準プログラミング言語です。

データサイエンスの世界からRがすぐに消えることはないでしょうが、Pythonは論理的なコードと読みやすさを優先しているため、グローバル企業ではより利用しやすいと考えられています。主に統計計算やグラフィックに使われるRとは異なり、Pythonはより深いレベルでデータを収集・分析するため、機械学習にも容易に導入することができます。

Pythonは規模を拡大して製品環境で利用する事も可能であり、データアナリストを業界内で優位に立たせることができます。クリエイターの卵にとって無視できないデータサイエンスのトレンドの一つです。

(11)ディープラーニングと自動化

ディープラーニングは、機械学習と関連していますが、そのアルゴリズムは、人間の心の神経回路にヒントを得ています。企業にとって、この技術の使用は、正確な予測と容易に理解できる有用なモデルを保証します。

ディープラーニングはすべての産業に適しているわけではないが、この機械学習のサブフィールドで使用されているニューラルネットワークは、自動化を向上させ、人があまり介在しなくても高度な分析ができるようにするものです。

デジタルアシスタントからShell社のメキシコ湾の近代化されたスマートセンサーまで、あらゆるものに見られるディープラーニングと自動化の利用は、高品質のデータを確実なトップライン成長に変えるAIのトレンドの1つです。

(12)リアルタイムデータ

データをリアルタイムで評価できることは、近年登場したデータ分析トレンドの中でも最もエキサイティングなものの一つです。2021年には、感情分析やリアルタイムで実行可能な自動テストが企業に普及し、企業はデータの進歩を利用して、消費者の行動をその都度評価するようになりました。問題が発生したらすぐに微調整や変更を行えるようにすることで、リアルタイム分析は企業をより積極的に動かしています。

調査・アドバイザリー企業のガートナーによると、2022年までに新しいビジネスシステムの50%以上が、意思決定を改善するためにリアルタイムデータを使用するようになると言います。これにより、顧客体験が向上し、企業の利益率が高まるだけでなく、リアルタイムデータは、過去のオンプレミスデータレポートに関連するコストを排除するデータ分析トレンドの1つとなっています。

(13)DataOpsからの脱却とXOpsの採用

多くのデータが存在する現代において、手作業でデータを処理することは問題外です。

データの収集と評価に関してはDataOpsが効率的ですが、より洗練されたXOpsへの移行は、来年のデータ分析のトップトレンドの1つであることが示されています。この点をさらに裏付けるように、ガートナーはXOpsの重要性を確認し、データプロセスを組み合わせてデータサイエンスへの最先端アプローチを実現する効果的な方法であるとしています。

DataOpsについてはすでにご存じかもしれませんが、XOpsという新しい用語に頭を悩ませているのであれば、ご説明します。

データ管理の専門家によると、XOpsは「包括的な用語。IT分野の責務とみなされる全ての一般的な操作を意味する」であるといいます。XOpsには、DataOps、MLOps、ModelOps、AIOps、および PlatformOps を包括する多面的なアプローチで、いくつかの業界において効率性を高め、自動化を可能にし、開発サイクルを短縮するものとみなされています。

これらのプログラムを組み合わせることで、企業は最新のITソフトウェアを活用し、データ調査を途切れなく行い、時間、エネルギー、コストを節約することができます。