Data Science i Big data en 2025 | Tendències Clau
El sector del Data Science i el Big data està en constant evolució. A mesura que les empreses busquen aprofitar al màxim les seves dades, sorgeixen noves tendències tecnològiques i professionals que modelen el futur del sector. En aquest article, explorem les tendències més importants en Data Science i Big data per a 2025.
Les principals tendències en Data Science per a 2025
1. L'auge de la intel·ligència artificial generativa
La intel·ligència artificial generativa, liderada per models com GPT, s'està convertint en una eina fonamental per a automatitzar processos, crear contingut i generar insights valuosos. En 2025, s'espera una integració més profunda d'aquesta tecnologia en solucions de negoci.
-
Aplicacions clau: atenció al client, personalització de màrqueting i optimització de cadenes de subministrament.
-
Impacte en l'ocupació: augment en la demanda d'experts en machine learning i MLOps.
2. Adopció massiva del Edge Computing
El Edge Computing està transformant la forma en què es processen les dades. En portar el processament més prop de la font, es millora la velocitat i l'eficiència.
-
Indústria líder: IoT (Internet de les coses) i ciutats intel·ligents.
-
Avantatges: menor latència i major seguretat de les dades.
3. Data Science i sostenibilitat
L'anàlisi de dades s'està utilitzant per a abordar problemes globals, com el canvi climàtic i la gestió de recursos.
-
Exemples: optimització de l'ús energètic, predicció de desastres naturals i anàlisis de l'impacte ambiental.
-
Tendència: col·laboració entre governs, empreses i universitats per a projectes d'impacte social.
4. Privacitat i ètica en les dades
Amb l'augment de la regulació entorn de les dades personals, com el RGPD, les empreses hauran de prioritzar l'ètica i la privacitat en les seves estratègies de Data Science.
-
Enfocaments clau: adopció de tècniques d'anonimització i millora en la transparència cap als usuaris.
-
Oportunitat laboral: creixement de rols com “Data Privacy Officer”.
5. Augment de l'ús de dades en temps real
Les empreses busquen solucions que els permetin prendre decisions a l'instant. Tecnologies com a Apatxe Kafka i eines de visualització dinàmica jugaran un paper crucial.
-
Sectors destacats: retail, banca i telecomunicacions.
-
Benefici clau: respostes ràpides i millor experiència del client.
Àrees d'oportunitat en el mercat laboral
1. Rols emergents
-
Enginyer/a de dades en temps real.
-
Especialista en ètica de dades.
-
Arquitecte/a de solucions en el núvol.
2. Formació clau
-
Cursos i certificacions en eines com TensorFlow, Apatxe Spark i Snowflake.
-
Programes especialitzats en visualització de dades i storytelling.
Màster en Big data i Data Science | La Salle Campus Barcelona
Les tecnologies emergents, com la intel·ligència artificial generativa i el Edge Computing, ofereixen grans oportunitats, mentre que l'ètica i la sostenibilitat es converteixen en prioritats clau. Estar al dia amb aquestes tendències és essencial per a destacar en un mercat laboral competitiu. Per això, en La Salle Campus Barcelona comptem amb programes relacionats que preparen als professionals del futur.
A l'entorn dels negocis conviuen dos tipus de perfils. D'una banda, trobem els tecnòlegs, encarregats d'extreure les dades del dia a dia de les bases de dades, i per l'altre, els executius, que gestionen grans negocis i necessiten descriure com utilitzar les dades extretes.
Això ha generat la necessitat de professionals lligats a la gestió i el processament de grans quantitats de dades:
-
Perfil tecnològic: data scientist i altres perfils tècnics capaços de definir, gestionar i executar projectes basats en la ciència de dades i de dirigir equips.
-
Perfil analític i de gestió: data analyst amb la finalitat de transformar els processos de negoci que vagin des de l'obtenció de dades fins a l'optimització dels processos. Per exemple: previsions de consum, reconeixement de patrons, càlcul de nous conceptes com a estalvi, capacitat de pagament, etc.
DATA SCIENCE I BIG DATA A | LA SALLE-URL