隨著各種規(guī)模的企業(yè)進入數(shù)字時代,越來越多的創(chuàng)新正在開發(fā)中,以提高其生產(chǎn)力和效率,從而為他們的消費者提供最佳服務。您可能聽說過的其中一項創(chuàng)新就是利用大數(shù)據(jù)。
大多數(shù)人沒有意識到機器學習是一種人工智能(AI)的類型,本文讓我們深入討論到底什么是機器學習以及深度學習,以及機器學習與深度學習的來龍去脈。
大數(shù)據(jù)革命催生了不同種類,類型和階段的數(shù)據(jù)分析。在本文中,就將探討三種不同類型的分析-描述性分析,預測性分析和描述性分析-來了解每種類型的分析可以提供什么以改善組織的運營能力。
如今,各種規(guī)模的組織都從其運營的各個方面保存著大量數(shù)據(jù)。 公司使用其系統(tǒng)中積累的大數(shù)據(jù)來改善運營,提供更好的客戶服務,根據(jù)特定的客戶偏好創(chuàng)建個性化的營銷活動,并最終提高盈利能力。充分利用大數(shù)據(jù)的企業(yè)具有超越其他企業(yè)的潛力。大數(shù)據(jù)帶來了很多好處,因此,讓我們深入淺出并了解該技術(shù)的所有基礎知識。
數(shù)據(jù)分析是將數(shù)據(jù)清洗,分離和解釋為有用的業(yè)務見解以進行準確決策的過程。其目的是瀏覽數(shù)據(jù)池并提取有用的信息,這些信息將使企業(yè)受益于了解其當前和未來的業(yè)務功能。不知不覺中,我們也在日常生活中應用了數(shù)據(jù)分析的基本原理。例如,當我們通過考慮上次發(fā)生的事情或做出決定后將來會發(fā)生什么來做出人生決定時,那就是數(shù)據(jù)分析。
數(shù)據(jù)集市和數(shù)據(jù)倉庫在決策過程中都很重要。 這是兩個存儲庫之間最大的區(qū)別,以及它們?yōu)槭裁粗匾?
數(shù)字世界中生成的數(shù)據(jù)量每分鐘都在增加,大量數(shù)據(jù)被稱為“大數(shù)據(jù)”。 我們可以將數(shù)據(jù)分類為結(jié)構(gòu)化,非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化。 結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)相對易于存儲,處理和分析。 但是,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并非如此。 根據(jù)定義,它沒有預定義的結(jié)構(gòu),例如圖像,音頻文件和視頻記錄。
隨著大數(shù)據(jù)分析市場的迅速普及,到2022年,大數(shù)據(jù)分析市場預計將達到2743億美元,在2018-2022年期間的復合年增長率為13.2%。讓我們看一下將在2021年及以后主導的大數(shù)據(jù)和分析趨勢。
在當今世界,數(shù)據(jù)被認為是有價值的資產(chǎn),并且可以成為組織成功的與眾不同的因素。但是,只有在組織可以有效使用組織生成的數(shù)據(jù)時才能實現(xiàn)這一點。Data Analytics可以在這里改變游戲規(guī)則,Analytics(分析)正在改變業(yè)務開展方式,為新穎的業(yè)務模型和收入流讓路。