2023 के लिए शीर्ष डेटा विज्ञान रुझान

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हमारे जीवन में, एकमात्र चीज़ जो स्थिर है वह है परिवर्तन। समय के साथ व्यवसायों का आधुनिकीकरण हुआ है, उत्पादन को बढ़ावा देने और निवेश पर रिटर्न को अधिकतम करने के लिए अत्याधुनिक तकनीकों को लागू किया गया है। जो शब्द वर्तमान में लोकप्रिय हैं वे हैं बिग डेटा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स (Data Science Analytics)। निर्णय लेने में सुधार और व्यावसायिक संचालन को अनुकूलित करने के लिए, उद्यम डेटा-संचालित मॉडल अपनाने की इच्छा रखते हैं।

क्योंकि महामारी ने दुनिया भर के क्षेत्रों को बाधित कर दिया, एसएमई और बड़े व्यवसायों को नई परिस्थितियों के साथ जल्दी से तालमेल बिठाने के लिए मजबूर होना पड़ा। परिणामस्वरूप, डेटा एनालिटिक्स और डेटा साइंस में निवेश बढ़ गया है। लगभग हर संगठन अब डेटा के इर्द-गिर्द घूमता है। व्यवसाय कई समस्याओं को रोकने और उनका समाधान करने के लिए डेटा एनालिटिक्स पर भरोसा करते हैं समस्याएँ, हम देख रहे हैं कि बिल्कुल नए उद्योग पैटर्न उभरने लगे हैं। 2023 के लिए एआई रुझानों पर गार्टनर रिपोर्ट एक विकास है। तीन मुख्य रुझानों की पहचान की गई है कॉर्पोरेट मूल्य का संचालन, तेजी से परिवर्तन, और हर चीज का वितरण।

 

2023 के शीर्ष डेटा विज्ञान रुझान

1. क्लाउड पर बड़ा डेटा(Big Data on the Cloud)

डेटा पहले से ही प्रचुर मात्रा में उत्पन्न हो रहा है। समस्या इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को एक ही स्थान पर एकत्र करने, टैग करने, सफाई करने, संरचना करने, फ़ॉर्मेट करने और उसका विश्लेषण करने में है। डेटा कैसे एकत्रित करें? इसे कहां संग्रहित और संसाधित करें? हमें दूसरों के साथ अंतर्दृष्टि कैसे साझा करनी चाहिए?

डेटा विज्ञान मॉडल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता बचाव में आते हैं। हालाँकि, डेटा का भंडारण अभी भी एक चिंता का विषय है। यह पाया गया है कि लगभग 45% उद्यमों ने अपने बड़े डेटा को क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर स्थानांतरित कर दिया है। डेटा भंडारण, प्रसंस्करण और वितरण के लिए व्यवसाय तेजी से क्लाउड सेवाओं की ओर रुख कर रहे हैं। 2023 में प्रमुख डेटा प्रबंधन रुझानों में से एक बड़े डेटा और डेटा एनालिटिक्स के लिए सार्वजनिक और निजी क्लाउड (Cloud) सेवाओं का उपयोग है।

 

2. एक्शनेबल डेटा पर जोर(Emphasis on Actionable Data )

यदि आप नहीं जानते कि इसके साथ क्या करना है तो कच्चे, असंरचित और जटिल प्रारूप में डेटा का क्या उपयोग है? जोर कार्रवाई योग्य डेटा पर है जो आपको सही निर्णय लेने में मदद करने के लिए बड़े डेटा और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को एक साथ लाता है।

महंगे डेटा सॉफ़्टवेयर में निवेश करने से कोई परिणाम नहीं मिलेगा जब तक कि डेटा का विश्लेषण कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए नहीं किया जाता है। ये अंतर्दृष्टि ही आपको आपके व्यवसाय की वर्तमान स्थिति, बाजार के रुझान, चुनौतियों और अवसरों आदि को समझने में मदद करती है। कार्रवाई योग्य डेटा आपको बेहतर निर्णय लेने वाला बनने और व्यवसाय के लिए सही काम करने में सक्षम बनाता है। उद्यम में गतिविधियों/नौकरियों को व्यवस्थित करने, वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने और टीमों के बीच परियोजनाओं को वितरित करने से लेकर, कार्रवाई योग्य डेटा की अंतर्दृष्टि आपको व्यवसाय की समग्र दक्षता बढ़ाने में मदद करती है। एंडडेटा से विश्लेषण।

 

3. एक सेवा के रूप में डेटा - मार्केटप्लेस में डेटा ट्रेडिंग(Data as a Service- Data Exchange in Marketplaces )

आज डेटा एक सेवा के रूप में भी उपलब्ध है। यह कैसे संभव है?

आपने शायद ऐसी वेबसाइटें देखी होंगी जो किसी दिए गए क्षेत्र में कुल मामलों या मौतों की संख्या जैसे आंकड़े प्रदर्शित करने के लिए कोविड-19 डेटा को शामिल करती हैं। अन्य व्यवसाय जो सेवा के रूप में डेटा की आपूर्ति करते हैं वे ही यह डेटा प्रदान करते हैं। उद्यम इस डेटा का उपयोग अपनी परिचालन प्रक्रियाओं के एक घटक के रूप में कर सकते हैं। कंपनियां ऐसी प्रथाएं विकसित कर रही हैं जो डेटा लीक या कानूनी ध्यान आकर्षित करने के खतरे को कम करती हैं क्योंकि ऐसा करने से गोपनीयता संबंधी समस्याएं और जटिलताएं हो सकती हैं। विक्रेता के प्लेटफ़ॉर्म से खरीदार के प्लेटफ़ॉर्म पर बिना किसी व्यवधान के और किसी भी प्रकार के डेटा उल्लंघन के बिना डेटा स्थानांतरित करना संभव है। आंकड़े 2023 के लिए प्रमुख डेटा एनालिटिक्स रुझानों में से एक बाज़ारों में एनालिटिक्स और अंतर्दृष्टि का आदान-प्रदान है। DaaS इसके लिए प्रयुक्त संक्षिप्त नाम है।

 

4. उन्नत विश्लेषण का अनुप्रयोग (Use of Augmented Analytics)

संवर्धित विश्लेषण कैसे काम करता है? एआई, मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके, एए भारी मात्रा में डेटा की जांच को स्वचालित करता है। आम तौर पर डेटा वैज्ञानिक द्वारा की जाने वाली अंतर्दृष्टि डिलीवरी अब स्वचालित हो गई है। उद्यम डेटा को अधिक तेज़ी से संभाल सकते हैं और इससे अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, परिणाम अधिक सटीक होता है, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर विकल्प मिलते हैं। एआई, एमएल और एनएलपी विशेषज्ञों को डेटा की जांच करने और डेटा तैयारी, प्रसंस्करण, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन में मदद करके गहन रिपोर्ट और पूर्वानुमान तैयार करने में सक्षम बनाते हैं। संवर्धित विश्लेषण के माध्यम से, उद्यम के अंदर और बाहर के डेटा को मर्ज किया जा सकता है।

 

5. क्लाउड सेवाएँ और हाइब्रिड क्लाउड ऑटोमेशन(Cloud Automation and Hybrid Cloud Services)

सार्वजनिक और निजी दोनों क्लाउडों के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग(Cloud Computing) सेवाओं को स्वचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग किया जाता है। आईटी संचालन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को AIOps के रूप में जाना जाता है। बेहतर डेटा सुरक्षा, स्केलेबिलिटी, एक केंद्रीकृत डेटाबेस और शासन संरचना और सस्ती कीमत पर डेटा का स्वामित्व प्रदान करके, यह बदल रहा है कि व्यवसाय बड़े डेटा और क्लाउड सेवाओं को कैसे देखते हैं। 

हाइब्रिड क्लाउड सेवाओं की बढ़ती स्वीकार्यता 2023 के लिए बड़े डेटा पूर्वानुमानों में से एक है। हाइब्रिड क्लाउड बनाने के लिए एक सार्वजनिक क्लाउड और एक निजी क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म को संयुक्त किया जाता है। सार्वजनिक क्लाउड किफायती हैं, लेकिन वे बहुत बढ़िया डेटा सुरक्षा प्रदान नहीं करते हैं। हालाँकि एक निजी क्लाउड अधिक सुरक्षित है, यह अधिक महंगा भी है और हर एसएमई के लिए पसंद नहीं है। व्यावहारिक दृष्टिकोण अधिक अनुकूलन क्षमता प्रदान करने के लिए लागत और सुरक्षा दोनों को संतुलित करता है। हाइब्रिड क्लाउड के माध्यम से उद्यम के संसाधनों और प्रदर्शन में सुधार किया जाता है।

 

6. एज इंटेलिजेंस पर ध्यान दें( Focus on Edge Intelligence )

गार्टनर और फॉरेस्टर के अनुसार, एज कंप्यूटिंग संभवतः 2023 तक एक आम प्रथा बन जाएगी। डेटा विश्लेषण और डेटा एकत्रीकरण जो नेटवर्क के नजदीक होता है उसे एज कंप्यूटिंग या एज इंटेलिजेंस के रूप में जाना जाता है। उद्योग इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) और डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन सेवाओं का उपयोग करके एज कंप्यूटिंग को व्यावसायिक प्रणालियों में एकीकृत करना चाहते हैं। परिणामस्वरूप, लचीलेपन, मापनीयता और निर्भरता में वृद्धि के कारण उद्यम बेहतर प्रदर्शन करता है। यह विलंबता को कम करते हुए प्रसंस्करण को भी गति देता है। क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं के साथ जोड़े जाने पर एज इंटेलिजेंस आउटपुट की क्षमता और गति को बढ़ाते हुए दूरस्थ कार्य करने में सक्षम बनाता है।

 

7.गहन स्वचालन(Hyperautomation)

हाइपर-ऑटोमेशन, जो 2020 में शुरू हुआ, 2023 में डेटा साइंस में भी एक महत्वपूर्ण प्रवृत्ति होगी। गार्टनर के अनुसंधान उपाध्यक्ष ब्रायन बर्क के अनुसार, हाइपर-ऑटोमेशन अपरिहार्य और अपरिवर्तनीय है, और जो कुछ भी स्वचालित किया जा सकता है उसे उत्पादकता बढ़ाने के लिए स्वचालित किया जाना चाहिए। आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग और स्मार्ट बिजनेस प्रक्रियाओं के साथ स्वचालन को एकीकृत करके अपनी कंपनी में गहरे स्तर के डिजिटल परिवर्तन को सक्षम कर सकते हैं। हाइपर-ऑटोमेशन के मूलभूत विचारों में उन्नत विश्लेषण, व्यवसाय प्रक्रिया प्रबंधन और रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन शामिल हैं। आने वाले वर्षों में, प्रवृत्ति तेज होने और रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए) पर अधिक जोर देने की उम्मीद है।

 

8. इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) और बड़े डेटा का उपयोग(Use of Big Data in the Internet of Things (IoT))

वास्तविक वस्तुओं का एक नेटवर्क जो सॉफ्टवेयर, सेंसर और अत्याधुनिक तकनीक से जुड़ा होता है, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (Internet of Things) के रूप में जाना जाता है। इससे विभिन्न नेटवर्क वाले उपकरणों के लिए एक-दूसरे के साथ बातचीत करना और डेटा को ऑनलाइन साझा करना संभव हो जाता है। आप इंटरनेट ऑफ थिंग्स को मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स से जोड़कर सिस्टम की अनुकूलनशीलता बढ़ा सकते हैं और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के उत्तरों की सटीकता को बढ़ा सकते हैं।

जबकि कई बड़े पैमाने के व्यवसाय पहले से ही अपने संचालन में IoT का उपयोग कर रहे हैं, एसएमई इस प्रवृत्ति का पालन करना शुरू कर रहे हैं और अपनी डेटा प्रबंधन क्षमताओं में सुधार कर रहे हैं। जब यह पूरी तरह से होगा, तो यह निस्संदेह स्थापित व्यापार प्रणालियों को अस्त-व्यस्त कर देगा और महत्वपूर्ण बदलाव लाएगा। कॉर्पोरेट प्रणालियों और प्रक्रियाओं के निर्माण और उपयोग में।

 

9. डेटा क्लीनिंग ऑटोमेशन(Automation of Data Cleaning)

2023 में, उन्नत विश्लेषण के लिए केवल डेटा होना ही पर्याप्त नहीं होगा। बड़ा डेटा बेकार है यदि इसे एनालिटिक्स के लिए आवश्यक मानकों तक साफ नहीं किया जा सकता है, जैसा कि हमने पिछले अनुभागों में संकेत दिया है। ग़लत डेटा, अनावश्यक डेटा और बिना किसी संगठन या प्रारूप वाला डुप्लिकेट डेटा भी शामिल है। परिणामस्वरूप डेटा पुनर्प्राप्त करने की प्रक्रिया धीमी हो गई है. इससे सीधे तौर पर व्यवसायों को समय और धन की हानि होती है। इस नुकसान को व्यापक पैमाने पर लाखों में मापा जा सकता है। डेटा एनालिटिक्स को तेज़ करने और बड़े डेटा से विश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, कई शोधकर्ता और व्यवसाय डेटा सफाई या स्क्रबिंग को स्वचालित करने की तकनीकों की तलाश कर रहे हैं। डेटा सफ़ाई के स्वचालन के लिए मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता दोनों महत्वपूर्ण होंगे।

 

10. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का बढ़ता उपयोग(Increase in Use of Natural Language Processing)

इसकी शुरुआत कृत्रिम बुद्धिमत्ता(Artificial Intelligence) के एक उपसमुच्चय के रूप में हुई और अब इसे एनएलपी के नाम से जाना जाता है। डेटा में पैटर्न और रुझान ढूंढना अब व्यावसायिक प्रक्रियाओं का एक हिस्सा माना जाता है। 2023 में, यह अनुमान लगाया गया है कि एनएलपी का उपयोग डेटा स्रोतों से डेटा को शीघ्रता से पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाएगा। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में उच्च-क्षमता वाले डेटा तक पहुंच होगी, जिससे उच्च-क्षमता वाली अंतर्दृष्टि उत्पन्न होगी। इतना ही नहीं, बल्कि एनएलपी भावना विश्लेषण भी उपलब्ध कराता है। ऐसा करने से, आपको इस बात की व्यापक समझ हो जाएगी कि आपके ग्राहक आपकी कंपनी और आपके प्रतिद्वंद्वियों के बारे में क्या मानते हैं और क्या महसूस करते हैं। यह जानना कि आपके लक्षित बाज़ार और ग्राहकों से क्या अपेक्षा की जाए, यह आसान हो जाता है ग्राहकों को आवश्यक वस्तुएँ और सेवाएँ देकर संतुष्ट करना आसान है।

 

11. क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ त्वरित विश्लेषण(Quantum Computing for Faster Analysis )

क्वांटम कंप्यूटिंग डेटा विज्ञान में सबसे लोकप्रिय अनुसंधान क्षेत्रों में से एक है। Google पहले से ही एक ऐसी प्रणाली पर काम कर रहा है जहां बाइनरी में 0 और 1 के अलावा अन्य विकल्प चुने जाते हैं। सिकामोर प्रोसेसर, जो क्वांटम बिट्स का उपयोग करता है, का उपयोग निर्णय लेने के लिए किया जाता है। दावा किया जा रहा है कि यह सीपीयू किसी समस्या का समाधान करीब 200 सेकेंड में कर सकता है।

क्वांटम कंप्यूटिंग अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है और इसे विभिन्न उद्योगों में विभिन्न प्रकार के व्यवसायों द्वारा उपयोग किए जाने से पहले बहुत अधिक फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता है। फिर भी, यह उभरना शुरू हो गया है और जल्द ही कंपनी संचालन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। त्वरित विश्लेषण के लिए नियोजित करने का उद्देश्य, क्वांटम कंप्यूटिंग डेटा को एकीकृत करने के लिए डेटा सेट की तुलना करता है। यह दो या दो से अधिक मॉडल संबंधों के बीच संबंध को समझने में भी सहायता करता है।

 

12. डेटा विज्ञान और एआई का लोकतंत्रीकरण करना(Democratizing AI and Data Science )

 डेटा विज्ञान और एआई (AI and Data Science) हम पहले ही देख चुके हैं कि DaaS कैसे कुख्याति प्राप्त कर रहा है। मशीन लर्निंग मॉडल वर्तमान में उसी तरह उपयोग किए जाते हैं। क्लाउड सेवाओं की मांग में वृद्धि के कारण क्लाउड कंप्यूटिंग सेवाओं और उपकरणों के एक घटक के रूप में एआई() और एमएल मॉडल पेश करना अब आसान हो गया है।

गहन शिक्षण, एनएलपी और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एमएलएएएस (एक सेवा के रूप में मशीन लर्निंग) का लाभ उठाने के लिए, एक भारतीय डेटा विज्ञान स्टार्टअप से संपर्क करें। पूर्वानुमानित विश्लेषण एमएलएएएस के साथ पूरी तरह से काम करेगा। जब आप DaaS और MLaaS में निवेश करते हैं तो आपको अपने संगठन के भीतर एक समर्पित डेटा विज्ञान टीम बनाने की ज़रूरत नहीं है। अपतटीय व्यवसाय सेवाएँ प्रदान करते हैं।

 

13.मशीन लर्निंग ऑटोमेशन (ऑटोएमएल)(Automation of Machine Learning (AutoML))

मशीन लर्निंग जो स्वचालित है, कई डेटा विज्ञान संचालन को स्वचालित कर सकती है, जिसमें डेटा सफाई, मॉडल प्रशिक्षण, परिणाम भविष्यवाणी, अंतर्दृष्टि व्याख्या और बहुत कुछ शामिल है। डेटा विज्ञान टीमें आम तौर पर इन कर्तव्यों को संभालती हैं। हम पहले ही चर्चा कर चुके हैं कि कैसे स्वचालित डेटा सफ़ाई से एनालिटिक्स में तेजी आएगी। जब व्यवसाय ऑटोएमएल को अपनाते हैं, तो अन्य मैन्युअल प्रक्रियाएं भी ऐसा ही करेंगी। यह अभी भी विकास की प्रारंभिक अवस्था में है।

 

14. कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके उच्च आयामी डेटा विश्लेषण(Computer Vision for High Dimensional Data Analytics )

फॉरेस्टर के अनुसार, एक तिहाई से अधिक व्यवसाय कार्यस्थल की गड़बड़ी को कम करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर भरोसा करेंगे। कोविड-19 महामारी के परिणामस्वरूप संगठन अपनी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में कुछ महत्वपूर्ण संशोधन करने के लिए बाध्य हुए हैं। अधिकांश संगठनों के लिए, दूर से काम करने की क्षमता महत्वपूर्ण हो गई है। इसी तरह, स्वचालन को कर्मचारियों और व्यक्तिगत संपर्क पर निर्भर रहने के बेहतर विकल्प के रूप में देखा जाता है।

2023 के लिए डेटा विज्ञान के रुझानों में से एक उच्च-आयामी डेटा विश्लेषण के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग है, जो व्यवसायों को विसंगतियों को पहचानने, गुणवत्ता जांच करने, सुरक्षित अभ्यास सुनिश्चित करने, प्रक्रियाओं को गति देने और इनमें से अधिक कार्यों को करने में सक्षम बनाता है। उत्पादन निगरानी और गुणवत्ता आश्वासन का स्वचालन अब प्राप्त किया जा सकता है, विशेषकर विनिर्माण क्षेत्र में।

 

15. डीपफेक और सिंथेटिक डेटा जनरेटिंग एआई(Generative AI for Deepfake and Synthetic Data)

सिंथेटिक डेटा वास्तविक घटनाओं से प्राप्त होने के बजाय कृत्रिम रूप से बनाया जाता है। गोपनीयता के बारे में चिंताएँ बढ़ रही हैं क्योंकि अधिक चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ़्टवेयर वास्तविक लोगों की तस्वीरों का उपयोग करके प्रशिक्षित किए जा रहे हैं। काल्पनिक व्यक्तियों का कृत्रिम प्रतिनिधित्व बनाकर समस्या का समाधान किया जा सकता है। अधिक सेक्टर सिंथेटिक डेटा और जेनरेटिव एआई को शामिल करेंगे, जो एआई सॉफ्टवेयर के काम करने के तरीके को बदल देगा।

 

16.ब्लॉकचेन और डेटा साइंस(Blockchain in Data Science)

भले ही ब्लॉकचेन अब फिनटेक और हेल्थकेयर सेक्टर का हिस्सा है, लेकिन अब यह आईटी सेक्टर में जा रहा है। तो फिर डेटा साइंस के लिए ब्लॉकचेन(Blockchain in Data Science) के क्या फायदे हैं?

• विकेंद्रीकृत बही-खातों द्वारा बड़े डेटा प्रबंधन को आसान बना दिया गया है।
• ब्लॉकचेन की विकेंद्रीकृत प्रकृति डेटा वैज्ञानिकों को अपने व्यक्तिगत उपकरणों से सीधे विश्लेषण निष्पादित करने में सक्षम बनाती है।
• जानकारी को सत्यापित करना आसान है क्योंकि ब्लॉकचेन पहले से ही डेटा की उत्पत्ति पर नज़र रखता है। 
• इसे डेटा एनालिटिक्स के लिए तैयार करने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों को जानकारी को केंद्रीय रूप से व्यवस्थित करना होगा।
• डेटा वैज्ञानिकों को इस प्रक्रिया को पूरा करने के लिए अभी भी समय और प्रयास करना होगा। ब्लॉकचेन द्वारा समस्या को कुशलतापूर्वक हल किया जा सकता है।

 

17.पायथन सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा बनी हुई है(Python is Still the Top Programming Language )

कई डेटा वैज्ञानिक पायथन(Data Science Python) को इस क्षेत्र के लिए आवश्यक मानते हैं और आगे भी ऐसा ही रहेगा। इससे किसी को आश्चर्य नहीं होना चाहिए. 2023 में भी पायथन मशीन लर्निंग और डेटा साइंस का प्रभारी रहेगा। यह लचीला है, टीम वर्क का समर्थन करता है, और अन्य पुस्तकालयों और कंप्यूटर भाषाओं के साथ एकीकृत करना आसान बनाता है। वानाबे डेटा वैज्ञानिकों को पता चलेगा कि पायथन प्रोग्रामिंग सीखने से उनके करियर की संभावनाओं में सुधार होगा।

 

निष्कर्ष

आने वाले वर्षों में डेटा विज्ञान एक गर्म विषय बना रहेगा। इनमें से अधिक प्रगति और सफलताएँ आ रही हैं। डेटा वैज्ञानिकों, डेटा विश्लेषकों और एआई इंजीनियरों की अधिक मांग होगी। डेटा एनालिटिक्स कंपनी को किराए पर लेना आपकी कंपनी में नवीनतम परिवर्तनों को लागू करने का सबसे आसान तरीका है।