Введение
Многие компании делают ставку на анализ данных как на основной двигатель своего бизнеса в течение трех-пяти лет. Таким образом, сбор информации становится все более быстрым и ненасытным, создавая множество возможностей.
Компании понимают, что большие объемы данных в сочетании с мощными инструментами облачной обработки позволяют обучать и выполнять алгоритмы в больших масштабах, тем самым используя весь потенциал искусственного интеллекта.
Недавнее исследование Gartner определяет основные тенденции в сборе и анализе данных, а также их существенное влияние на бизнес:
Расширенный анализ:
Gartner определяет расширенную аналитику как автоматизацию всего процесса перед анализом данных. Это включает в себя сбор, очистку и организацию данных, чтобы аналитики могли получать ценную информацию для своих компаний. Сегодня, по оценкам, специалист по данным может потратить до 80% своего времени на подготовку и очистку данных. Используя машинное обучение, Advanced Analytics может автоматически предоставлять прогнозную и предписывающую аналитику на основе существующей информации.
Непрерывный интеллект:
Это новая технологическая модель, в которой анализ в реальном времени интегрирован в бизнес-операции для обработки, проверки и анализа текущих и прошлых данных с целью прогнозирования будущих событий.
Более широкое использование искусственного интеллекта:
Компании все чаще инвестируют в искусственный интеллект, чтобы улучшить анализ собранных данных. Использование реальных, очищенных и надежных данных необходимо для правильной работы ИИ. Работа с поврежденными данными может привести к неверным выводам. Задача команд, работающих с ИИ, — выбрать информацию, которая принесет пользу бизнесу, и правильно ее сохранить, чтобы избежать потерь или манипуляций.
Обработка естественного языка (НЛП):
Предполагается, что к 2020 году 50% аналитических консультаций будет проводиться посредством НЛП или голоса. Это означает, что машины будут лучше понимать человеческий язык, включая различные акценты и формы выражения.
Использование блокчейна:
Благодаря нетленным данным благодаря технологии блокчейна прогнозы становятся более точными на основе реальной, необработанной информации. Прозрачность генерации данных — еще один важный вклад блокчейна в прогнозирование данных.
Серверы постоянной памяти:
Новые технологии постоянной памяти снизят затраты и сложность использования вычислений в памяти, обеспечивая чрезвычайно быструю обработку. Это поможет предприятиям повысить производительность и выполнять быстрый анализ больших объемов данных в режиме реального времени.
Эти тенденции показывают, что объем генерируемых данных постоянно увеличивается, и компаниям необходимо использовать технологии в своих интересах, чтобы быстро реагировать на требования рынка. Автоматизация повторяющихся процессов, искусственный интеллект и машинное обучение — это некоторые инструменты, которые улучшат результаты и позволят аналитикам данных сосредоточиться на поиске стратегических идей, а не тратить время на обработку данных.
Если вы хотите узнать больше о нашей услуге анализа данных, кликните сюда
Узнайте больше о нашем сервисе сегодня. Пожалуйста, заполните форму ниже, и один из наших представителей свяжется с вами как можно скорее, чтобы предоставить вам всю необходимую информацию.
Russian 
Spanish 
Catalan 
English 
German 
French