随着时间的推移，技术总是在不断发展和变得更好。在数据科学领域也是如此！这个时代，数据无处不在！所有技术设备甚至人类都会生成数据，然后由公司存储和分析以获得洞察力。因此，基于数据科学的平台、工具和应用程序也急剧增加。
此外，数据科学不仅仅是关于数据。它是一个多学科领域，还与人工智能、物联网、深度学习、机器学习等互动。数据科学技术的进步每年都在增加，公司大量投资于研发以寻求更好的方法创建、存储和分析数据。牢记这一点，让我们看看2020 年的一些顶级数据科学趋势，它们可能会塑造未来世界，并为未来更多的混合技术铺平道路。
1. 自动化数据科学
数据科学是一个跨学科领域，需要商业知识才能从公司可以使用的数据中提取有用的见解。然而，数据科学团队与公司业务管理之间存在脱节。数据科学团队要对业务产生有价值的影响既困难又耗时。这就是自动化数据科学的用武之地！虽然完全自动化是不可能的，但它仍可用于利用人工智能和机器学习来分析大量数据、创建重要的数据模式和训练机器学习模型。
自动化数据科学可用于测试数据科学家可能甚至没有考虑过的遥远场景。它还允许数据科学家在更短的时间内尝试更多用例，并找到更有影响力的用例。 “公民数据科学家”也可以使用自动化数据科学，这些非数据科学家可以使用高级诊断分析或预测分析来创建或生成模型。这些“公民数据科学家”可以使用自动化数据科学为没有先进知识的公司建立业务模型，从而加速在这些公司中创建数据驱动的文化。
虽然自动化数据科学在技术领域仍处于早期阶段，但它可以在未来提供巨大的好处。它可以创建全新的公民数据科学家”，可以在更短的时间内为公司提供数据价值和投资回报。 Gartner 甚至预测，到 2020 年，超过 40% 的数据科学任务将实现自动化，这将提高公司的生产力和数据分析的使用率。
2. 内存计算
内存计算 (IMC)意味着数据存储在位于 NAND 闪存和动态随机存取存储器之间的新内存层中，而不是在相对较慢的磁盘驱动器上运行的关系数据库中。这提供了更快的内存，可以支持公司高级数据分析的高性能工作负载。此外，内存计算也对公司有利，因为他们需要更快的 CPU 性能、更快的存储以及大量内存。
由于这些优势，公司可以更快地检测数据中的模式，轻松分析海量数据并快速执行业务运营。公司还可以缓存无数数据，因为与传统方法相比，IMC 可确保更快的搜索响应时间。因此，许多公司正在采用内存计算来提高其性能并在未来提供更大的可扩展性空间。由于内存成本的降低，内存计算在当前变得越来越流行。这意味着公司可以经济地将内存计算用于各种应用程序，同时仍然可以节省财务费用。
高速分析设备(HANA) 是 SAP 开发的内存计算示例。 HANA 使用复杂的数据压缩将数据存储在随机存取存储器中，与标准磁盘相比，其性能速度提高了一千倍。这意味着公司可以使用 HANA 在几秒钟内而不是几小时内执行数据分析。
3. 数据即服务
随着基于云的服务的出现，数据即服务 (DaaS) 正成为一个流行的概念。 DaaS 使用云计算为使用网络连接的公司提供数据存储、数据处理、数据集成和数据分析服务。因此，公司可以使用数据即服务来更好地了解使用数据的目标受众，自动化一些生产，根据市场需求创造更好的产品等。所有这些都反过来增加了公司的盈利能力转弯使他们比竞争对手更具优势。
数据即服务类似于软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等，这些都是技术世界中每个人都听说过的常见服务。但是，DaaS 相对较新，并且只是现在才开始流行。这部分是因为公司提供的基本云计算服务最初没有配备来处理作为 DaaS 必要组成部分的海量数据负载。相反，这些服务只能管理基本数据存储，而不能进行如此大规模的数据处理和分析。此外，由于带宽有限，很难更早地通过网络管理大量数据。然而，随着时间的推移，这些事情已经发生了变化，低成本的云存储和增加的带宽使数据即服务成为下一件大事！
据估计，到 2020 年，大约 90%的大公司将使用 DaaS 来从数据中产生收入。数据即服务还将允许大公司的不同部门轻松地相互共享数据并获得可操作的见解，即使他们不这样做内部没有数据基础设施来管理这一壮举。因此，DaaS 将使公司的数据实时共享变得更加容易和快捷，进而提高公司的盈利能力。
4. 增强分析
增强分析正变得越来越流行，预计到2023 年，全球市场将从 2018 年的 84 亿美元增长到约184 亿美元。因此，它在 2020 年已经被大量使用也就不足为奇了。增强分析基本上使用机器学习和人工智能来通过寻找创建、开发和共享数据分析的新方法来增强数据分析。增强分析在行业中的使用意味着公司可以自动化许多分析功能，例如数据模型的创建、分析和构建。增强分析还确保更容易与生成的数据洞察进行交互和解释，这有助于数据探索和分析。
增强分析也改变了商业智能的整个工作模式。将机器学习、自然语言处理等添加到数据科学中，确保用户可以轻松获取数据、清理数据，然后在数据中找到相关性，因为人工智能将执行大部分任务。此外，人工智能将创建数据可视化，让人类用户可以通过密切观察这些可视化轻松找到数据关系。
5. 边缘计算
在这个数据时代，数据以指数级别生成。甚至物联网设备也会生成大量数据，这些数据通过互联网传送回云端。同样，物联网设备也从云端访问数据。但是，如果云的物理数据存储设备远离数据收集地，则传输这些数据的成本非常高，也会导致更高的数据延迟。这就是边缘计算的用武之地！
边缘计算确保计算和数据存储中心更靠近创建或使用数据的拓扑边缘。与将这些存储中心置于距离正在生成或使用的数据数千英里的中央地理位置相比，这是一个更好的选择。边缘计算可确保数据中没有会影响应用程序性能的延迟，这对于实时数据来说更为重要。它还在本地存储设备中而不是在基于云的中央位置处理和存储数据，这意味着公司还可以在数据传输方面节省资金。
但是，边缘计算确实会导致数据安全问题。与存储在世界上不同边缘系统中的数据相比，保护存储在集中式或基于云的系统中的数据要容易得多。因此，使用边缘计算的公司应该加倍注意安全性，并使用数据加密、VPN 隧道、访问控制方法等来确保数据的安全。