Наверх

Новости Казани и РТ

Важность ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка для аналитики

Для многих организаций их способность собирать данные давно превзошла их способность достаточно быстро организовать их для анализа. Поскольку компании всех размеров все чаще вынуждены использовать большие данные для поддержки бизнес-аналитики, специалисты по обработке данных будут настойчиво убеждаться в том, что бизнес-аналитика построена на прочной основе. Инфраструктуры анализа данных должны стать быстрее, умнее и надежнее, чем когда-либо прежде.

Сейчас, как никогда, многие профессии требуют анализа данных. Мы можем видеть вакансии аналитика маркетолога на Хабр Карьера, так же вакансии бизнес-аналитика, финансиста, специалиста баз данных и многих других, которые требуют работы с большими базами данных

Создание аналитической инфраструктуры, способной быстро объединять большие объемы данных из широкого спектра источников в нескольких и часто несовместимых форматах, является непростой задачей. К счастью, существуют захватывающие инструменты, которые помогут в решении проблем инфраструктуры аналитики.

Одной из наиболее заметных тенденций, появившихся в последнее время для работы с этим почти безграничным объемом данных, является растущее значение ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка для аналитики.

Обработка естественного языка обладает высоким потенциалом. По мере развития аналитики больших данных аналитические инфраструктуры все еще почти полностью ориентированы на управление структурированной информацией. Возможность точного анализа растущих объемов неструктурированных данных является одним из значительных преимуществ объединения обработки естественного языка с анализом данных.

Эти новые технологии имеют важное значение для тех, кто отвечает за проектирование, создание и управление аналитической инфраструктурой, когда речь идет о принятии новых задач.

Обеспечение гибкости данных

Гибкость данных станет ключевым фактором дифференциации между успешными и неудачными предприятиями. Считается, что аналитические модели будут развиваться и принимать их, поскольку «организации осознают гибкость данных, способность понимать данные в контексте и предпринимать деловые действия, являются источником конкурентного преимущества, а не просто большого объема данных.

Инструменты машинного обучения и аналитическая инфраструктура на основе NLP, такие, как Panoply.io, способны подключаться ко всем видам структурированных и полуструктурированных источников данных – ежедневно поглощая миллиарды записей без какой-либо строки кода и позволяя собирать и обрабатывать данные со скоростью молнии.

Рост IoT

Рост облака и Интернета вещей означает, что существует экспоненциально больше источников данных, которые несовместимы друг с другом с точки зрения генерируемых ими данных. Согласно некоторым прогнозам, количество устройств IoT достигнет 30 миллиардов. Причем каждое из этих устройств будет передавать потоковые данные, которые необходимо собирать и анализировать. Задача не из легких.

Здесь пригодится NLP, поскольку это позволит извлекать важную «информацию» из нескольких форматов данных и беспрепятственно интегрировать эти разрозненные данные в аналитическую инфраструктуру.

Последствия использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для очистки, преобразования и стандартизации данных в режиме реального времени имеют далеко идущие последствия. Достижения в области машинного и глубокого обучения позволят организациям различных размеров реально монетизировать свои данные, и использовать полученные знания для улучшения своего бизнеса.

По сути, организации смогут легко подключать свои потоки данных и приступать к работе, а оптимизирующаяся аналитическая инфраструктура творит чудеса, при этом понадобиться много новых специалистов, которые смогут поддерживать работу с базами данных, а так же консультировать пользователей: специалист по технической поддержке https://career.habr.com/vacancies/specialist_tehnicheskoj_podderzhki, администратор, программист и др. Panoply использует машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для изучения, моделирования и автоматизации стандартных действий по управлению данными, что позволяет специалистам проводить бесчисленные часы отладки и исследований.

По мере того, как быстрый рост объемов данных набирает обороты, растущее значение ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка для аналитики и аналитических инфраструктур будет продолжать набирать силу. Ожидайте, что этот необычайный, разрушительный рост будет продолжаться в течение всего этого года.

подписывайся!

Новости РОССИИ

Профи - консультация психолога в омске