Einführung
Zahlreiche Unternehmen setzen in einem Zeitraum von drei bis fünf Jahren auf die Datenanalyse als Hauptantriebskraft für ihr Geschäft. Daher wird die Informationsbeschaffung immer schneller und unersättlicher, was zahlreiche Möglichkeiten eröffnet.
Unternehmen wissen, dass große Datenmengen zusammen mit leistungsstarken Cloud-Verarbeitungstools es ermöglichen, Algorithmen in großem Umfang zu trainieren und auszuführen und so das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz auszuschöpfen.
Eine aktuelle Studie von Gartner identifiziert die wichtigsten Trends bei der Datenerfassung und -analyse sowie deren erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft:
Erweiterte Analyse:
Gartner definiert Advanced Analytics als die Automatisierung des gesamten Prozesses vor der Datenanalyse. Dazu gehört das Sammeln, Bereinigen und Organisieren von Daten, damit Analysten wertvolle Erkenntnisse für ihr Unternehmen gewinnen können. Heutzutage wird geschätzt, dass ein Datenwissenschaftler bis zu 80% seiner Zeit mit der Vorbereitung und Bereinigung von Daten verbringen kann. Mithilfe von maschinellem Lernen kann Advanced Analytics auf der Grundlage vorhandener Informationen automatisch prädiktive und präskriptive Analysen liefern.
Kontinuierliche Intelligenz:
Hierbei handelt es sich um ein neues technologisches Muster, bei dem Echtzeitanalysen in den Geschäftsbetrieb integriert werden, um aktuelle und vergangene Daten zu verarbeiten, zu validieren und zu analysieren, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Stärkerer Einsatz künstlicher Intelligenz:
Unternehmen investieren zunehmend in KI, um die Analyse der gesammelten Daten voranzutreiben. Die Verwendung realer, bereinigter und zuverlässiger Daten ist für die korrekte Funktionsweise der KI unerlässlich. Die Arbeit mit beschädigten Daten kann zu falschen Schlussfolgerungen führen. Die Herausforderung für Teams, die mit KI arbeiten, besteht darin, die Informationen auszuwählen, die dem Unternehmen zugute kommen, und sie korrekt zu speichern, um Verlust oder Manipulation zu vermeiden.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP):
Es wird geschätzt, dass bis 2020 50% analytische Beratungen über NLP oder Sprache durchgeführt werden. Dies bedeutet, dass Maschinen die menschliche Sprache, einschließlich verschiedener Akzente und Ausdrucksformen, besser verstehen werden.
Einsatz von Blockchain:
Mit unbestechlichen Daten dank der Blockchain-Technologie sind Vorhersagen mit echten, nicht manipulierten Informationen genauer. Transparenz bei der Datengenerierung ist ein weiterer wichtiger Beitrag von Blockchain zur Datenvorhersage.
Persistente Speicherserver:
Neue persistente Speichertechnologien werden die Kosten und die Komplexität des Einsatzes von In-Memory-Computing reduzieren und eine extrem schnelle Verarbeitung ermöglichen. Dies wird Unternehmen dabei helfen, ihre Leistung zu steigern und eine schnelle Analyse großer Datenmengen in Echtzeit durchzuführen.
Diese Trends zeigen, dass die Menge der generierten Daten ständig zunimmt und Unternehmen die Technologie zu ihrem Vorteil nutzen müssen, um schnell auf Marktanforderungen reagieren zu können. Die Automatisierung sich wiederholender Prozesse, KI und maschinelles Lernen sind einige Tools, die die Ergebnisse verbessern und es Datenanalysten ermöglichen, sich auf die Gewinnung strategischer Erkenntnisse zu konzentrieren, anstatt Zeit mit der Datenverarbeitung zu verschwenden.
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