Introducció
Són nombroses les empreses que estan apostant per lanàlisi de dades com el motor principal dels seus negocis en un període de tres a cinc anys. Per això, la recopilació d'informació es torna cada cop més ràpida i voraç, generant múltiples oportunitats.
Les empreses comprenen que grans volums de dades, juntament amb potents eines de processament al Núvol, permeten entrenar i executar algorismes a gran escala, aprofitant així tot el potencial de la Intel·ligència Artificial.
Un recent estudi realitzat per Gartner identifica les principals tendències en la recol·lecció i anàlisi de dades, així com el seu significatiu impacte en els negocis:
Anàlisi Avançat:
Gartner defineix l'anàlisi avançada com l'automatització de tot el procés previ a l'anàlisi de dades. Això inclou la recopilació, neteja i organització de dades perquè els analistes puguin descobrir idees valuoses per a les empreses. Avui dia, s'estima que un científic de dades pot passar fins al 80% del temps preparant i depurant dades. Amb l'ús de Machine Learning, l'Anàlisi Avançada pot oferir anàlisis predictives i prescriptives de forma automàtica, basant-se en la informació existent.
Intel·ligència Contínua:
Es tracta d'un nou patró tecnològic on l'anàlisi en temps real s'integra a les operacions comercials per processar, validar i analitzar dades actuals i passades, per tal de preveure esdeveniments futurs.
Major Ús de la Intel·ligència Artificial:
Les empreses estan invertint cada cop més en IA per potenciar l'anàlisi de dades recopilades. L'ús de dades reals, depurades i fiables és fonamental perquè la IA funcioni correctament. Treballar amb dades corruptes pot portar a conclusions incorrectes. El desafiament per als equips que treballen amb IA és seleccionar la informació que beneficiarà el negoci i emmagatzemar-la correctament per evitar pèrdues o manipulacions.
Processament de Llenguatge Natural (PLN):
S'estima que per al 2020, el 50% de les consultes analítiques es faran a través de PLN o veu. Això vol dir que les màquines comprendran millor el llenguatge humà, inclosos els diferents accents i formes dexpressió.
Utilització de Blockchain:
Amb dades incorruptibles gràcies a la tecnologia de cadena de blocs, les prediccions són més precises en comptar amb informació real i no manipulada. La transparència en la generació de dades és una altra contribució important de Blockchain per a la predicció de dades.
Servidors de Memòria Persistent:
Les noves tecnologies de memòria persistent reduiran els costos i la complexitat de lús de la computació en memòria, la qual cosa permetrà un processament extremadament ràpid. Això ajudarà les empreses a augmentar el rendiment i fer anàlisis ràpides de grans volums de dades en temps real.
Aquestes tendències demostren que la quantitat de dades generades està en constant augment, i les empreses necessiten utilitzar la tecnologia a favor seu per obtenir respostes ràpides a les demandes del mercat. L'automatització de processos repetitius, la IA i el Machine Learning són algunes eines que milloraran els resultats i permetran als analistes de dades concentrar-se a trobar insights estratègiques en lloc de perdre temps en el processament de dades.
Si vol conèixer més sobre el nostre servei a Anàlisi de Dades, feu click Aquí
Obtingueu més informació sobre el nostre servei avui mateix. Completeu el formulari a continuació i un dels nostres representants es posarà en contacte amb vostè el més aviat possible per proporcionar tota la informació que necessita.
Catalan 
Spanish 
English 
German 
French 
Russian