数字化转型中的大数据发展趋势

近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的不断发展更促使我们进入了大数据时代。数据科学正在不断发展，并渗透到每个行业。随着全球各组织开始数字化转型，出现了更多公司利用数据做出更好决策的趋势。

全世界各行各业的公司都在经历着数字化转型，企业中的传统业务流程，例如招聘、营销、定价、战略等，都通过数字科技的运用使其效率提高了10倍以上。数据科学已成为数字化转型不可或缺的组成部分，使用数据科学，组织不再需要根据预感、猜测或小型调查做出重要决策。取而代之的是，他们正在分析大量真实数据，以根据真实的、数据驱动的事实做出决策。这就是数据科学的全部意义所在——通过数据创造价值。

根据Google搜索趋势，在过去5年中将数据集成到核心业务流程中的趋势已经显着增长了四倍以上。

数据为公司提供了超越竞争对手的巨大优势。有了更多的数据和更好的数据科学家来使用它，公司可以获取其竞争对手甚至可能不知道的市场信息。

以下是2020年最热门的4种数据科学趋势：

1. 数据科学自动化

即便在当今的数字时代，数据科学仍然需要大量的手工作业。存储、清理、可视化和探索数据，最后对数据进行建模以获得实际结果。这些手工作业正在寻求自动化，于是数据科学自动化和机器学习已然兴起。数据科学流程的几乎每个步骤都已经或正在变得自动化。

2. 数据隐私与安全

隐私和安全始终是技术领域中的敏感话题，所有公司都希望快速发展和创新，但是失去客户对隐私或安全问题的信任可能是致命的。因此，他们被迫将其作为优先事项，至少要做到不泄漏私人数据。

3.云中的超大型数据科学

多年以来，数据科学已经从一个小众市场发展成为完整的领域，可用于分析的数据也呈爆炸式增长，组织和企业正在收集和存储比以往更多的数据。所以，云计算进入数据科学领域。云计算使任何地方的任何人都可以访问几乎无限的处理能力。

4. 自然语言处理

在深度学习研究领域取得重大突破之后，自然语言处理（NLP）已牢固地进入数据科学领域。（来源：EduCo集团）