ico1Загрузите,получайте результат

Еще никогда не было так проста начать индивидуальную работу с инструментами анализа данных

Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.       asu-analitika      +7-(499)-7030694 пн-пт с 9 до 18

Новости BI

Новости технологий и решений в области аналитики данных

Почему AI-Driven Analytics будет цениться в цифровом предприятии будущего

Как кратко изложено в названии, Big Data всегда относилось к объему, масштабу и объему, тем более более приятному этосу, когда дело дошло до интеллекта, внезапно появившегося в нашем распоряжении. Этот явный объем понимания считался предпосылкой для точного принятия решений. Это придает большему масштабу важность большей коммуникации и большей эффективности в переводе данных. Тем не менее, эта перегрузка данных стала более важной, и мы с большей вероятностью получим большую выгоду от разведывательного наводнения наших систем. Многие узнали, как принимать решения чаще, чем нет, и как принимать решения. Возможно, неудивительно, что это знакомит нас с растущей тенденцией в цифровом предприятии. Определенный сдвигом в мышлении от одного источника интеллекта до других судебных мер, используемых для углубления в область добычи и специфики. Этот шаг повышает эффективность конкурентного преимущества. Эта статья является ссылкой на технологию машинного обучения, которая является одним из самых популярных методов анализа данных в цифровой среде. В этом контексте искусственный интеллект, в сочетании с визуальной аналитикой, становится игровым сменщиком. Это мощное предложение уникально предназначено для того, чтобы улучшить понимание взаимосвязи между интеллектом и интеллектом. Хотя AI в основе, визуализация интуитивного подхода к анализу данных. Это может иметь большее значение для организации более широко, особенно в плане продвижения более укоренившейся культуры данных. В результате более широкий раздел рабочей силы может участвовать в принятии решений, основанных на данных, в отличие от привилегированных немногих, который просто становится основным требованием компенсировать ограниченность навыки специальных данных. Цифры от McKinsey и Company подчеркивают масштабы проблемы, например, США сталкиваются с нехваткой 190 000 человек с аналитическими навыками и 1,5 миллионами менеджеров и аналитиков для понимания и принятия решений на основе анализа Big Data.


Итак, как вы переводите это новшество в осязаемый выигрыш, когда его применяют к реальной индустрии? Известные сторонники, такие как сектор здравоохранения, финансов и производства, быстро приняли этот подход. Например, специалисты в области здравоохранения используют технологию обнаружения аномалий в рентгеновских лучах. И банки используют передовые алгоритмические возможности для глубокого анализа контента финансового состояния, целей, отвращения к риску и могут реагировать на нюансы своей индивидуальности и поведения на лучший подход к потребностям пользователя. Теперь мы видим, как другие играют на догонялки, такие как нефтегазовый сектор. Здесь давление всего мира намного выше, чем давление другого. В результате более измеримый и поддающийся количественной оценке подход к бизнесу становится сменой игры, поскольку наука и бизнес все более сближаются, чтобы поддерживать эффективность бизнеса и конкурентоспособность. Машиноведение проводится для измерения точности тепловых устройств. Это создает полную картину и уровень точности, который удаляет все предположения из уравнения.



В результате это улучшенный мозг человека, благодаря алгоритмическому мастерству.

Культура BI аналитики: почему Amazon и Netflix пре...
Потребность в пионерах данных

Читайте также:

Комментарии

 
Еще нет комментариев
Уже зарегистрированны? Войти на сайт
Гость
10.12.2018

Изображение капчи