2021年数据分析与商业智能的十大关键词Ⅲ

   日期:2024-12-26    作者:cshmhg 移动:http://mip.riyuangf.com/mobile/quote/54486.html

1.认知计算

2021年数据分析与商业智能的十大关键词Ⅲ

认知计算是BI的流行语,我们将在2021年听到更多。它被认为是计算和BI行业的新热点,它能够消化大量结构化和非结构化的数据,这些数据将转换为可管理的内容。它模仿人脑,并正在创造一条技术路径,将模仿人类信息处理在比以往更复杂的水平。公司可以使用 BI工具中的算法来识别消费者的行为、趋势和模式,在 2021 年,我们将听到更多关于这个有趣的流行语的成功故事。

通过自然语言处理、机器学习、模式识别认知计算等技术,认知计算被认为是下一代系统,可以帮助专家在医疗保健、零售、安全和电子商务等行业做出更好的决策。预计今年总收入为8739亿美元,到2026年将达到31.6%。IBM沃森是这一领域的领头羊,谷歌和Facebook正在迅速构建系统来应对这一市场。

商业智能的一个例子是数据警报的实现。基于神经网络、已提及的模式识别和阈值警报等技术,软件在达到目标或出现业务异常时立即通知用户。这仅仅是计算可能性的开始,这些可能性已经成为业务运营的标准。其他的例子包括脑机接口,机器人假肢,机器人助手,自动驾驶汽车,等等。这些系统已经可以说话、写作、阅读和学习了:因此,这也是2021年将继续扰乱行业的大数据流行语之一。

2. 移动分析

移动使用正在成为 BI 中一个日益增多的因素。随着越来越多的供应商在其软件中提供移动解决方案,公司也开始实施移动数据管理,2021 年将增长更多。事实上,根据Neser的研究,到2024年底,市场规模预计将达到60亿美元。这只能证明这是如何继续其增长和市场扩张的分析流行语之一。研究雀巢表示,虽然北美在移动分析市场占有主要份额,但欧洲和亚太地区也将实现利润丰厚的增长。

毫无疑问,移动性是增长的关键,公司需要认识到如何实施他们可以充分利用的移动解决方案。快速的数据处理和在移动中访问数据的可能性,无论位置如何,以及互联网连接的唯一要求,使移动分析成为全球企业增加的价值。亚马逊、谷歌、IBM和雅虎等巨头已被确定为关键参与者,这证实了移动在当今竞争激烈的数字世界中的重要性。

为什么移动变得普遍,原因很简单,平板电脑、笔记本电脑和移动设备的快速扩展和实现,用户可以轻松访问分析,而无需在公司实际存在。任何人都可以通过业务帐户访问其分析数据,只需登录云服务,即可获得有关性能、数字、仪表板和报告的即时见解。这正在成为公司的巨大优势,因为他们有机会做出更快的决定,立即回答业务问题,并进行即时数据分析。到2021年,移动业务只会扩大,我们还看不到具体规模。

3. 自助 BI

SQL 专家、数据科学家和系统分析师为提取尽可能多的数据而工作的形象正在过时。BI 已经帮助简化了许多业务用户的数据分析,并在组织内广泛采用自助在线BI民主化数据。您可以在此示例上看到自助 BI 接口:

自动化的商业智能增加了这个过程,并将使BI对任何人和每个人都开放:它将不再局限于一小群专门人员,”公民数据科学家”将成为常态。现代 BI 意味着更少的专业化、更多的自动化以及每个人数据分析的简单方法。

通过创建更精简的流程来深入挖掘业务数据,生产率将提高,也将有助于克服技能差距。因此,商业智能将比以往更加容易获得,使数据民主化。

用户独立性和自给自足是自助 BI 的核心。在公司内部使用信息将带来更多的数据分散和每个人都能访问。但是权力下放的程度也取决于要求和用户角色——虽然它可以帮助完成各种任务,但它肯定需要考虑哪些任务和谁的任务。2021 年,我们将看到更多的供应商承担提供公司中每个人都可以使用的工具的角色 – 分析师、部门经理或普通业务用户。

在 BI 采用自助服务方法之前,公司需要聘请 IT 或数据科学团队进行复杂的分析和导出数据报告。近年来,自助服务水平不断提高,越来越多的专家预测,明年的重要性只会上升,这是2021年的数据流行语之一,我们将听到更多关于,因为公司正在寻找方法,以最有效的方式清理他们的数据可能。

4. 自然语言处理

自然语言处理正在以惊人的速度改变商业智能。不仅仅是 NLP,还有它的所有表现形式,如自然语言理解 (NLU)、自然语言生成 (NLG) 或自然语言交互 (NLI)。每种解决方案都有其基础,这些解决方案旨在使人机交互更加简单和高效。基础知识存在于机器学习领域内复杂的计算和数学方法中,开发始于近50年前。传统上,NLP 在促进文本分析方面最为成功,但 NLP 的应用将变得更加容易为普通商业用户及其日常使用 BI 服务。

商业智能正在改变我们与自然语言处理(尤其是在大型数据集)的交互方式。它使非技术用户能够在软件的帮助下进行复杂的分析,并且无需 IT 团队的特殊干预。NLP 有助于揭示其他可能保持未被发现的模式,因此,该行业预计到2023 年复合年均增长率为 18.78%,这并不奇怪。认知计算的通信能力不会停滞不前,而只会增长,这将是我们在2021年听到更多关于数据分析的流行语之一。

NLP使用和采用的一些简单例子是自动更正,机器翻译,机器人,虚拟助手,不要忘记巨人,如Siri或Alexa。在商业智能中,流行用法之一是以意见挖掘的形式。大品牌使用 NLP 技术进行社交媒体监控,以帮助分析和反映客户情绪。但NLP肯定会在2021年成为流行语,继续在许多行业采用,为各种规模的企业提供额外价值。

我们希望您喜欢我们的 2021 年商业智能和分析流行语列表。综上所述,我们为您详细介绍了我们讨论过的列表:


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