為了提供場(chǎng)景并發(fā)現(xiàn)隱藏在大量信息中的答案，認(rèn)知計(jì)算結(jié)合了各種應(yīng)用程序。認(rèn)知分析和智能技術(shù)的使用使大多數(shù)數(shù)據(jù)源可用于決策和商業(yè)智能分析程序。

什么是認(rèn)知分析？

每個(gè)人都試圖找到認(rèn)知分析是什么以及智能技術(shù)是什么問(wèn)題的答案。在IT行業(yè)工作的每個(gè)人都意識(shí)到，人工智能當(dāng)時(shí)才剛剛起步，未來(lái)還有很多。這正是引入認(rèn)知分析時(shí)發(fā)生的事情。它是一項(xiàng)主要用于將所有數(shù)據(jù)源連接到分析處理器平臺(tái)的技術(shù)。認(rèn)知分析想知道它在整個(gè)上下文中考慮了所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)。從基礎(chǔ)開(kāi)始，讓我們進(jìn)一步了解認(rèn)知分析的各個(gè)組成部分。

具有類(lèi)人智慧的分析就是認(rèn)知分析。這可能涉及理解句子的場(chǎng)景和含義，或者在給定大量信息的情況下識(shí)別圖片中的某些項(xiàng)目。認(rèn)知應(yīng)用程序可以隨著時(shí)間的推移變得更好，因?yàn)檎J(rèn)知分析經(jīng)常結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)。簡(jiǎn)單的分析無(wú)法發(fā)現(xiàn)認(rèn)知分析可以發(fā)現(xiàn)的某些聯(lián)系和模式。公司可以利用認(rèn)知分析來(lái)跟蹤客戶(hù)行為趨勢(shì)和新發(fā)展。通過(guò)這種方法，公司可以預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果并調(diào)整其目標(biāo)以更好地執(zhí)行。

預(yù)測(cè)分析使用來(lái)自商業(yè)智能的數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建預(yù)測(cè)，包括認(rèn)知分析的某些方面。

認(rèn)知分析基礎(chǔ)

分析只不過(guò)是對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)化檢查，而認(rèn)知是指大腦執(zhí)行的一系列心理操作。既然認(rèn)知是與人的心智相聯(lián)系的，那無(wú)非是智力的應(yīng)用，類(lèi)似于人的智力。為了計(jì)算各種形式的數(shù)據(jù)，這與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合。

理解通常是非結(jié)構(gòu)化且分散在全球各地的數(shù)據(jù)，是公司在全球范圍內(nèi)面臨的最重要挑戰(zhàn)之一。我們擁有認(rèn)知計(jì)算是因?yàn)槿四X幾乎不可能處理如此大量的數(shù)據(jù)。企業(yè)可以使用各種工具和應(yīng)用程序?qū)ζ鋽?shù)據(jù)進(jìn)行上下文推斷，并通過(guò)利用認(rèn)知計(jì)算提供分析驅(qū)動(dòng)的信息。

這些結(jié)論將我們引向數(shù)據(jù)分析，其中包括描述性分析。正如我們所知，規(guī)范分析和預(yù)測(cè)分析都有十年的歷史。這些技術(shù)已經(jīng)幫助一些智能技術(shù)在今天獲得了關(guān)注。人工智能會(huì)議于1956年在達(dá)特茅斯學(xué)院舉行，為理解認(rèn)知分析等當(dāng)前當(dāng)代技術(shù)的重要性做出了重大貢獻(xiàn)。

研究發(fā)現(xiàn)，使用數(shù)據(jù)支持項(xiàng)目的組織嚴(yán)重依賴(lài)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來(lái)源，如電子郵件、交易數(shù)據(jù)、客戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)、在MSWord中準(zhǔn)備的文檔以及其他此類(lèi)工作表，如IDG題為“大數(shù)據(jù)和分析”的文章中所述:洞察推動(dòng)數(shù)據(jù)投資的舉措和戰(zhàn)略，2015年”。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的來(lái)源還包括開(kāi)源數(shù)據(jù)，例如社交媒體上的帖子、人口普查數(shù)據(jù)和專(zhuān)利信息。因此，采用認(rèn)知分析等智能技術(shù)是不可避免的。由于不管理這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的成本非常高，因此許多公司可以負(fù)擔(dān)得起當(dāng)今使用認(rèn)知分析技術(shù)的經(jīng)濟(jì)高效的工具和應(yīng)用程序。

好處

從根本上說(shuō)，它推動(dòng)了一項(xiàng)允許和改善消費(fèi)者互動(dòng)的技術(shù)，從而加速企業(yè)發(fā)展。以下是一些最顯著的優(yōu)勢(shì)。

客戶(hù)互動(dòng)

認(rèn)知計(jì)算在三個(gè)領(lǐng)域?qū)οM(fèi)者交互有用。

• 增強(qiáng)的客戶(hù)服務(wù)
• 提供量身定制的服務(wù)
• 保證更快地響應(yīng)消費(fèi)者的需求

從生產(chǎn)力的角度來(lái)看，下面列出的四個(gè)領(lǐng)域是它的優(yōu)勢(shì)

• 增強(qiáng)判斷力和更好的規(guī)劃
• 顯著降低成本
• 改善學(xué)習(xí)體驗(yàn)
• 更好的治理和安全性
• 業(yè)務(wù)擴(kuò)展

此外，認(rèn)知分析通過(guò)以下方式促進(jìn)企業(yè)成功：

• 在新市場(chǎng)增加銷(xiāo)售額
• 推出新的商品和服務(wù)

它是如何工作的？

我們已經(jīng)介紹了它是什么，一瞥它的演變，以及它的一些最顯著的好處?，F(xiàn)在，讓我們看看認(rèn)知分析的操作和應(yīng)用。它遵循一定的漸進(jìn)方法，如XenonstackInsights的認(rèn)知分析工具和架構(gòu)快速指南中所述。

• 它對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域或我們所說(shuō)的“知識(shí)庫(kù)”進(jìn)行徹底搜索，以最終定位實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。
• 獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)后，它會(huì)以圖像、聲音、文本和視頻的形式提供，這些數(shù)據(jù)與高級(jí)分析工具兼容，可用于后續(xù)決策和商業(yè)智能。
• 它通過(guò)從一批數(shù)據(jù)中提取模式和洞察力并將其用于以后使用，與人腦的工作方式類(lèi)似。
• 這些程序包括幾個(gè)不同的組件，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義和人工智能。

根據(jù)Gartner研究副總裁RitaSallam的說(shuō)法，如果企業(yè)想要顯著影響他們的增長(zhǎng)并做出明智的決定，就應(yīng)該利用認(rèn)知分析來(lái)發(fā)揮自己的優(yōu)勢(shì)。根據(jù)Sallam的說(shuō)法，這項(xiàng)技術(shù)的早期采用者可能比其他企業(yè)更有優(yōu)勢(shì)。企業(yè)必須徹底了解不同的模式，才能專(zhuān)注于整個(gè)公司的價(jià)值。

為什么被采納？

大型企業(yè)在開(kāi)發(fā)算法時(shí)遇到的困難是采用認(rèn)知分析的一個(gè)主要因素。必須創(chuàng)建一種量身定制的技術(shù)來(lái)執(zhí)行此操作，因?yàn)樗ㄋ阉鞔罅繑?shù)據(jù)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)和認(rèn)知分析協(xié)同工作，使其對(duì)企業(yè)非常有用和成功。由于認(rèn)知分析的應(yīng)用，我們看到了兩個(gè)主要影響。由于搜索性能大大提高，用戶(hù)現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)查看文件和信息非常簡(jiǎn)單。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能和其他應(yīng)用程序的性能都得到了顯著提升。