2024 m. duomenų mokslo diskusijose vyraus generatyvinis DI ir etiškas jo taikymas. Dauguma organizacijų jau tam tikru mastu naudoja DI, o daugelis išbando didžiuosius kalbos modelius. Naujausioje DORA ataskaitoje pažymima, kad ankstyvieji DI naudotojai pastebėjo didesnį našumą ir pasitenkinimą darbu, tačiau netinkamas taikymas gali mažinti kodo stabilumą. Daugiau nei trečdalis komandų pranešė apie mažesnį pasitikėjimą ir nedidelį našumo kritimą. DI gali spartinti analizę bei modelių kūrimą, tačiau žmogaus priežiūra ir aiškus valdymas išlieka būtini
Pagrindinės tendencijos:
- DI ir mašininio mokymosi integravimas. Duomenų komandos pereina nuo bandymų prie gilesnio DI įtraukimo į produktus bei procesus. AutoML įrankiai tobulėja, o MLOps praktikos, tokios kaip modelių versijų valdymas, stebėsena ir procesų automatizavimas, tampa įprastos. Debesijos teikėjai diegia „Vertex AI“, „Azure AI“ ir kitas paslaugas, palengvinančias sprendimų diegimą
- Duomenų privatumas ir federacinis mokymasis. Griežtėjant reguliavimui, taikant BDAR ir rengiantis DI aktui, daugėja privatumą saugančių metodų. Federacinis mokymasis, kai modeliai mokomi įrenginiuose, ir sintetinių duomenų kūrimas leidžia panaudoti duomenis nepažeidžiant privatumo. Europoje daugeliui taikymo sričių reikalaujama paaiškinamų DI sprendimų
- Analitika realiuoju laiku ir įrenginiuose. Auga poreikis įžvalgas gauti iš karto. Srautų apdorojimas su „Kafka“ ar „Pulsar“ ir DI pačiuose įrenginiuose leidžia analizuoti įvykius jiems vykstant. Tai ypač svarbu finansuose, daiktų internete ir internetinėse paslaugose
- Duomenų infrastruktūros aprašymas kodu. Automatizavimas apima duomenų srautus bei saugyklas, valdomus „Terraform“ tipo įrankiais. DataOps procesų versijos saugomos „Git“, o CI/CD naudojamas duomenų kokybės patikroms
- DI valdymas ir etika. Organizacijos steigia DI etikos tarybas ir peržiūros procedūras. Dėmesys skiriamas šališkumo mažinimui, modelių skaidrumui ir ES gairėms. Įmonės audituoja modelius ir prireikus į sprendimų procesą įtraukia žmogų
Šios tendencijos rodo duomenų mokslo brandą: sritis priima galingas DI naujoves ir atsakingai vertina jų poveikį. Pažangią analitiką su patikimu valdymu derinančios įmonės pirmaus 2024 m. duomenimis grindžiamoje ekonomikoje