Adattudomány: öt forró trend

Évente 1 milliárd dollárt keres azzal a streaming szolgáltató Netflix, hogy az adatelemzésnek köszönhetően személyre szabott tartalomkínálattal célozza előfizetőit. A Facebook felhasználói 30 milliárd fényképet, videót, szöveges posztot osztanak meg naponta. Az USA-ban már a cégek 92 százaléka fektet tudatosan az adattudomány (data science) területébe, és 7 millió betölthető pozíció várja az adatok szakértőit. Ez csupán néhány elképesztő szám az adatok világából, mégis jól mutatja, mekkora kincs lett napjainkra az a felfoghatatlan mennyiségű információ, amelyet mi magunk állítunk elő. Becslések szerint 2024-re 150 zettabájt (több mint 150 milliárd terrabájt) adat áll majd rendelkezésre globálisan, vagyis háromszor annyi, mint napjainkban. A big data óriási lehetőséget jelent az emberiség számára, és minden jel arra mutat, hogy még jobban felforgatja majd az életünket.

Közlekedés, klíma, COVID: adatokkal az emberiség jövőjéért

A szórakoztatóipar, a kereskedelem és a kommunikáció mellett az üzleti életben is egyre nagyobb szerepet kap az adattudomány, hiszen mind több vállalat használ data science-alapú döntéshozatali modelleket. A globális trendek ugyanakkor arra engednek következtetni, hogy a jövőben a big data nem csupán egy eszköz lesz, hanem maga a termék vagy szolgáltatás, az erre alapuló eszközök és előrejelzések pedig alapvetően változtatják meg mindennapjainkat. Mely területeken várható igazi adatforradalom és hogyan érint ez majd minket? A Braining Hub szakértői összeszedtek néhány előremutató megoldást:

1. Klímaváltozás, környezetvédelem

Habár egyre többen sürgetnek azonnali lépéseket a klímánk védelme érdekében, sokan még napjainkban is szkeptikusok a valós veszélyekkel kapcsolatban. A meteorológia és számos más tudományterület által felhalmozott adatok azonban lehetőséget teremtenek olyan modellek kidolgozására, melyek tényszerűen mutatják a szén-dioxid-kibocsátás jelenlegi mértékét, és pontos előrejelzésekkel segítenek meghatározni a klímakatasztrófa elkerüléséhez szükséges lépéseket.

2. Járványok – MI és modellezés

Napjaink egyik legnagyobb kihívása a koronavírus-pandémia leküzdése, a jövőben pedig várhatóan még gyakrabban kell majd felvennünk a harcot fel-felbukkanó kórokozókkal. Az elérhető adathalmazokat a gyakorlatban is hasznosító mesterséges intelligencia már most is segít a járványkezelésben, a potenciális fertőzöttek azonosításában, illetve a gyógyszer- és vakcinakutatásokban. A következő években a grafikus adatelemzés nyithat új távlatokat a vírusok legyőzésében: a vizuálisan ábrázolt adatrengeteg olyan összefüggéseket is láttatni enged, melyekre korábban nem is gondoltunk.

3. Önvezető járművek

Évekkel ezelőtt a sci-fi filmek kedvelt szereplői voltak az önvezető autók, a big data azonban ezt az álmot is elérhető közelségbe hozta: a jövő járműve egy érzékelő, tervező és cselekvő számítógép lesz, ami kerekeken gurul és mesterséges intelligencia-alapú szoftvereket használ. A közlekedési eszközök különböző mértékben veszik majd át a feladatokat az emberektől, például jónéhány modell már most is képes önállóan tolatni, parkolni. Az önvezető rendszerek nem csupán az autó saját szenzoraira támaszkodnak majd, de képesek lesznek a többi járműtől érkező információkat is felhasználni: egyes becslések szerint másodpercenként 1 GB adat keletkezik majd ilyen módon.

4. E-kereskedelem: adatok a felhőben

A rendelkezésre álló adathalmazok egyre kifinomultabb elemzése várhatóan még gyorsabb és személyre szabottabb online szolgáltatásokat és vásárlási élményt nyújt majd nekünk a digitális térben. Ennek a fejlődésnek csak az adatóriások kezelésének nehézségei szabhatnak határt, és itt lépnek a képbe a felhőalapú megoldások: a szolgáltatók egyre nagyobb mennyiségű információt költöztetnek majd virtuális szerverekre, sőt, beköszönt a „multi-cloud” korszak is, vagyis az üzleti igényeknek megfelelően privát és publikus felhőkben is tárolnak majd adatokat a cégek egyszerre.

5. Közbiztonság

A technológia számos területen segítheti a bűnmegelőzést: a nagy mintákon alapuló kriminalisztikai profilozás, a nyilvántartásokban elérhető adatok elemzése most is fontos szerepet kap a nyomozómunkában, azonban a big data és az egyre fejlettebb arcfelismerő rendszerek a jövőben még nagyobb szerepet játszhatnak abban, hogy gyorsan rendőrkézre kerüljenek a bűnelkövetők.

Az adatsuttogók már köztünk járnak

Számos területen és módon alakíthatják tehát a jövőben az életünket az adatok, és azok a szakemberek, akik képesek „szóra bírni” őket. A paletta elég széles: a Data Engineer az információk tárolásával, mozgatásával, illetve a kapcsolódó infrastruktúrával foglalkozik, a Data Scientist elsősorban az adatok átalakításán és optimalizálásán dolgozik, míg a Business Analyst feladata a kiértékelés és a döntéshozói kezekbe kerülő riportok elkészítése. Habár világszerte egyre nagyobb az érdeklődés az „adattudósok” iránt, Magyarországon a terület egyelőre gyerekcipőben jár. A Braining Hub őszi fejlesztői felméréséből kiderült, hogy a mesterséges intelligencia és az adattudomány egyelőre nem tartozik a legkeresettebb specializációk közé a hazai szakemberek körében.

„Az adattudomány területén jó tisztában lenni az AI és gépi tanulás alapjaival, jól ismerni a Python nyelvet, esetleg matematikai vagy mérnöki háttérrel rendelkezni, de a szakmai elvárások mellett számos egyéb készség is szükséges a kapcsolódó pozíciókban. Az erős analitikus képességek és üzleti érzék mellett a problémamegoldó szemlélet, a kíváncsiság és a motiváltság is fontos tulajdonságok. Ez az a terület, ahol – annak ellenére, hogy számokkal foglalkozik – tudni kell feszegetni a határokat és kilépni a komfortzónából. Éppen ezt az adatvezérelt látásmódot, azonnal hasznosítható piaci tudást és a legfrissebb nemzetközi trendeket hozzuk el a haladó szakembereknek a data science tréningünkkel - a határ itt tényleg a csillagos ég – mondja Laczkó Gábor, a Braining Hub IT oktatási centrum ügyvezetője.