2023 年 25 大数据科学统计数据和事实：这里揭示了一切

介绍

数据科学是 1960 年创造的一个术语，强调理解和解释大量生成数据所必需的专业技能。从那时起，使用计算机科学和统计方法，数据科学已经发展成为从数据中提取见解的专家专业。

在选择对错时，迷茫总是让我们望而却步。然而，由于这种混乱，我们失去了最宝贵的资产——时间。数据科学帮助我们节省时间、克服困惑并自信地迈出正确的一步。2022 年的数据科学统计数据将强化这样一个事实：“数据科学不是终结；这是一个新时代的开始。”

统计学、统计和数学模型是数据科学的早期根源。随着二十一世纪的技术演进，数据科学也发展到包括人工智能、机器学习、物联网等先进技术。

数据科学统计 - 数据是新石油，数据科学是内燃机

我们相信，随着大数据变得更大，数据科学及其应用在未来几年将继续增长。例如，95% 的美国人口拥有智能手机，十分之八的成年人拥有笔记本电脑或台式机，其中一半拥有平板电脑，大约五分之一的读者拥有电子阅读器设备。此外，78% 的医疗保健消费者使用可穿戴设备来追踪他们的生活方式和生命体征。

移动用户数量的增加、互联网普及率的提高以及触手可及的众多电子商务应用程序的可用性每天都会产生大量数据。数据科学是一个负责收集、处理、建模和分析数据以深入了解数据的领域。企业寻求数据科学来增加企业利润、做出更好的决策并实现增长。

由于数据科学在现代商业生态系统中起着至关重要的作用，让我们来看看排名前 25 位的数据科学统计数据以确定其重要性和有效性，

1.根据Statista 的数据，在过去一年（2021 年），全球范围内创建、消费、捕获和复制的数据/信息量估计约为79 Zettabytes。

随着越来越多的人工作和学生在家学习，COVID-19 大流行导致了数据生成的增长。此外，家庭消费大量数据用于娱乐。

2. Domo估计，到 2020 年，地球上的每个人每天都为创建大约 2.5 quintillion 字节的数据做出了贡献。

3.在同一份报告中，DOMO 指出，到 2020 年，每个人都有责任每秒创建约1.7 MB 的数据。

无论您是在观看 Netflix、YouTube、上网冲浪、分享图片、发布推文还是发送电子邮件，都无所谓；每次点击、滑动、分享和点赞，您都会创建大量有价值的信息。这些数据科学统计数据包含每个人创建的每个字节的数据。

4. Statista分享的研究报告指出，截至 2022 年 4 月，当今约有 50 亿人在使用互联网。相当于世界总人口的63%。

从 2020 年 4 月到 2022 年 4 月，全球联网人口增加了约 2 亿人。互联网用户的数量以每年 4% 的速度增长，如果我们以此为基准，那么在未来一年，全球三分之二的人口将连接到互联网。

5.《数字 2022 全球概览报告》表明，6.58 小时是人们使用所有设备上网的平均时间。

同一份报告表明，仅在 2022 年，全世界的上网时间就将超过 12.5 万亿小时。但是，当我们考虑地理时，就会有相当大的差异。

6.根据 DM News 的报道，如果我们考虑全球现有的所有数据，全球约 70% 的数据是用户生成的。

用户生成的内容包括所有形式的内容，如图像、视频、卷轴、文本、音频等。用户在线或社交媒体上发布的任何内容，包括在线评论、网站、论坛和博客，都属于 UGC 类别。这些数据科学统计数据让我们清楚地了解全球生成的数据量以及我们处理这些数据的准备程度。

7.参考 CIO 上发表的一篇文章，全球数字世界中大约80-90% 的数据是非结构化的。

数据科学事实揭示了其采用过程中的挑战

自 COVID 大流行以来，无数组织开始了他们的数据科学之旅。许多人已经开始意识到采用数据驱动方法来运营业务的重要性。然而，成功是不确定的，即使有一个伟大的计划、积极的意图和努力的意愿。

以下是一些数据科学统计数据，它们将帮助我们了解对采用数据科学方法造成挑战的具体障碍和具体问题。

8.根据哥伦比亚商学院 BRITE 会议发布的一份研究报告， 39% 的营销人员同意，他们的数据通常不合适，而且对于实时决策来说太少了。

9.在 Informatica 和 Capgemini 发布的关于实施大数据项目的关键 的联合报告中， IT 预算限制是 50% 的美国高管和 42% 的欧洲高管以及 42% 的欧洲高管在行使数据时面临的最大挑战科学方法。

这是可悲的，但却是真实的！尽管我们正处于持续的技术革命之中，但许多组织仍然面临任何主要企业技术计划的典型障碍和挑战，例如预算限制、数据安全问题和集成问题。

10.在戴尔进行的一项调查中，43% 的业务决策者认为他们的 IT 基础架构无法处理未来的数据需求。

例如，假设人类和机器在未来五年内生成大约 175 泽字节的数据。在那种情况下，现有的 IT 基础架构无法快速处理大量涌入的数据。

11.据PragmaticWorks称，由于数据质量差，全球组织的营业收入损失了 20-35%。

12、 IBM在2020年年报中公布研究成果；据估计，由于数据质量差，美国经济每年损失 3.1 万亿美元。

13.根据《麻省理工科技评论》提到的数据科学统计，我们只处理了 0.5% 的可用数据。随着我们竞相收集越来越多的数据，这个百分比正在缩小。

数据科学具有巨大的潜力；我们已经将其用于药物发现、预测疾病、解码 DNA 以及类似的以前不可能完成的复杂任务。进行数据科学之旅的最佳方式是提出一系列问题。除非您有疑问，否则数据毫无价值。

14.根据Sigma 发布的调查报告，63% 的公司无法从组织数据中收集洞察力。

报告中提到的数据科学事实表明，许多高管认为他们的业务需要时间才能由数据洞察驱动。许多公司都知道数据科学的条款和好处。尽管如此，他们仍然缺乏 IT 基础设施和必要的人才，并且仍在努力建立数据孤岛以使数据为他们所用。

15.据数据科学统计，尽管大数据和数据科学是现在的流行语， 60%的公司仍然感到由于严重的人才短缺而很难找到熟练的数据科学家。

让我们通过一个例子来理解这一点；在网上发布的每百万个职位中，有 1000 个是职位发布，但每百万中只有 600 个数据科学家职位搜索。此外，只有 500 人申请了这 1000 个职位发布，只有 300 人被选中，还有 200 人因技能问题而被拒绝。在任何情况下，议价权仍然在申请人手中。因此，这种情况可能仍会造成许多公司的人才短缺。

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2023 年数据科学统计数据使企业受益

16.据Statista 研究部称， 2019 年全球约 68% 的旅游品牌大力投资于商业智能和预测分析能力。

在 COVID 大流行期间，旅游和酒店业受到严重打击。在吸取了过去的教训之后，旅游品牌和酒店业正积极变得更加创新和精通技术，以吸引、赢得、留住和满足客户。新兴的数据科学统计数据足以证明其在帮助旅游和酒店业分析需求和客户行为模式以及有效处理客户群方面的重要性。

17.根据 BCG-WEF 项目报告提供的事实，72% 的制造公司依靠先进的数据分析来提高生产力。

制造业是受 COVID 影响严重的另一个重要工业部门。制造业的后 COVID 数据科学统计数据显示，在产品发布、工程、物流、维护以及健康和安全等各种业务职能中使用数据科学应用程序呈上升趋势。

18.众所周知，Hechinger 报告涵盖了教育领域的创新和不平等；根据其中一份报告，全球约有1400 所学院和大学依靠预测分析来控制低毕业率、重塑大学经历，并帮助学生走上一条狭窄的、数据驱动的毕业之路，减少死胡同和错误转弯。

未来的数据科学统计——你准备好了吗？

19.考虑到 CrowdFlower 在其数据科学家报告中所做的预测——数据科学中使用的数据中有 91% 包含文本数据。同一份报告还提到，非结构化数据包括 33% 的图像、11% 的音频、15% 的视频和 20% 的除文本之外的其他数据。

20.麦肯锡关于数据货币化的调查为我们提供了一些有趣的事实——大约47% 的调查受访者表示，数据科学帮助他们获得了竞争优势，因为数据分析重塑了他们所在行业的竞争。

2022 年的数据科学统计数据足以描绘出过去几年竞争格局的变化。然而，好消息是许多企业通过采用数据科学和数据驱动的方法对这种变化做出了积极反应。然而，许多行业对这些转型的反应相对较慢，这可能会在它们与利用数据科学的行业领导者之间造成差距。

21. Statista 的一份报告中的数据科学统计数据表明，到 2025 年底，将有超过 750 亿个物联网 (IoT) 连接设备在使用中。该预测预测，与 2019 年相比，物联网设备将增长近三倍。

与智能手机、笔记本电脑和计算机等非物联网设备相比，汽车、智能家居设备和联网工业设备是一些物联网连接设备，它们将产生影响。有了所有这些设备，物联网连接设备的数量将跃升至 100 亿。此外，5G 网络的推出对于到 2025 年加速物联网部署单元至关重要，从而增加收入和数据生成。

22.根据Markets & Markets 的增长预测研究报告，数据科学平台的市场规模预计到 2026 年将达到 3229 亿美元，而 2021 年将达到 953 亿美元。市场规模预计将以 27.7% 的速度增长复合年增长率。

23. 2022 年的数据科学统计数据估计，到 2024 年将复制、捕获和管理 149 泽字节的数据。与我们在 2010 年创建的两个泽字节相比，这是一个巨大的数字。

全球数据呈指数级增长，而且没有放缓的迹象。越来越多的物联网设备产生的额外数据将是另一个令人担忧的问题。大数据将在未来几年为世界提供动力，您需要数据科学来利用复杂的数据并对其进行处理以获得可操作的见解。因此，全球组织必须做好准备，因为数据科学将成为创新、自动化、竞争和生产力的新前沿。

24.根据 PayScale 的数据，数据科学将成为下一个理想的工作，因为数据科学家的年薪预计将达到 65,000 美元至 153,000 美元。

25.近日美国数据科学研究所发布了一份来自美国劳工统计局的报告，预测到2026年，将为数据科学家创造1150万个工作岗位。

数据科学和量子计算有着光明的未来，预计将持续更长时间。这些数据科学统计数据清楚地表明，许多企业已经开始投资数据科学，并正在提高他们的数据驱动决策技能。数据科学的日益普及将对经过培训和熟练处理大量数据并从中获取意义的数据科学家产生巨大需求。Dice 2020 Tech 工作报告显示，对数据科学技能的需求增长了 50%。

结论

（言鼎科技）