高级数据分析:让您的业务更智能

今天的数据分析技术正在进一步发展,这要归功于旨在帮助组织做出更好决策的硬件和软件。

从利用机器学习获得的增强到预测未来的预测性建模,高级分析技术使新的用例以及数据驱动型决策成为可能。

在现代组织中,做出全面的、数据驱动型的决策取决于数据分析。现在,竞争优势属于能够获取和解读大型数据集的组织。这些数据集包括来自智能边缘的、曾经以“黑暗”形式存在的非结构化数据和信息。

从传统的数据分析形式转变为高级分析,可以帮助组织更智能地了解客户、流程和产品。精准的业务情报 (BI) 和预测性建模让探索新的方法和策略变得更加容易。

不断变化的高级分析环境

数据分析技术最令人激动的前沿领域已经不再依赖于传统的数据来源或分析方法。高级分析技术以两种主要方式扩大了数据分析的领域:

  • 关注未来: 以往的数据分析通常着眼于过去,以便更深入地了解历史数据。高级数据分析则通常采取具有前瞻性的方法,在问题出现之前就解决问题,并提前预测业务决策可能产生的影响。

  • 更广泛的数据方法: 数据分析技术的进步使人们有可能从以前未被开发的数据源中了解更多信息。这些数据包括图像、音频、视频和物联网传感器数据,而分析性能则通过经过优化的硬件和软件得到了提高。

随着数据分析能力的逐渐升级,其中涉及的设备数量以及数据量都将极大地增加。

为什么要使用高级分析?

对于寻求更多数据驱动型决策能力的组织来说,高级分析的潜力是巨大的:收集更多的信息,从而获取更多的洞察,甚至可以预测未来。

然而,正如许多公司在开始扩展其能力时发现的那样,有效的高级分析战略不可能在一夜之间确立。它需要以传统数据分析和数据摄取为基础。

制定组织分析策略时,首先要了解的是当前数据分析工作的成熟度。一旦您评估了自己的分析成熟度水平,您就可以突破瓶颈,从信息中获取更高层次的洞察。如需支持,请参考英特尔的指南《从数据到洞察》。

要想尽可能利用大数据分析,就需要采取一种基于优化硬件和软件的方法,以实现可扩展性、性能和成本效益。

高级数据分析方法

数据分析技术的先进用例使我们可以从更多来源了解更多信息, 由此可以在短时间内自动生成洞察和决策。

  • 实时分析
    随着智能边缘连接的设备数量不断增多,实时了解已收集数据的需求也在增加。。借助实时分析功能,信息将会以前所未有的方式处理和建模,一旦有新的信息进入数据流,就能生成洞察。
    从改善机组运行到保障患者安全,实时分析始终能够即时提供洞察。

  • 预测性分析
    使用预测性分析,企业将有能力了解未来可能出现的结果,并且对其进行优化,以实现远大的目标。
    大型预测性分析需要专门的基础设施,且有能力处理各种数据分析负载。灵活性是关键:要想在预测性分析中取得成功,需要有一个适应性足以支持 SAP HANA 或 Oracle Analytics Cloud 的数据基础设施。它还应该支持串流分析解决方案和 Spark 等开源分析工具。

  • 增强型分析
    数据科学家尤为期待的一些发展来自于数据分析技术和人工智能的融合。神经网络和机器学习已经彻底改变了计算机推断和理解各种非结构化数据的能力。
    凭借人工智能增强型分析,零售商可以更好地了解客户在商店中的移动情况,制造商可以更容易地识别缺陷产品。医生可以更好地了解医学成像,而仓库可以实现智能库存跟踪。
    借助旨在加快人工智能在智能边缘的开发和部署的技术,其中包括英特尔® 分布式 OpenVINO™ 工具包 1 英特尔致力于为世界上最具创新力的企业提供人工智能数据分析 (英文)。

无论您的组织是刚刚开始探索高级分析技术,还是已经对下一代分析技术进行了重大投资,英特尔都能为您提供支持。我们拥有由硬件、软件和合作伙伴技术形成的深度生态系统,可以帮助您的数据科学家提升数据分析成熟度的层次,促进由数据驱动的增长。

英特尔® 分析技术

英特尔® 技术正在改变现代组织的数据分析方式。英特尔的应用案例横跨多个行业并且覆盖全球,它正不断推动数据分析技术的发展,同时帮助企业优化业绩和成本效益。

要想尽可能利用大数据分析,就需要采取一种基于优化硬件和软件的方法,以实现可扩展性、性能和成本效益。

借助由技术和合作伙伴组成的广泛的生态系统,英特尔可以帮助企业创建未来的解决方案,为全球企业的高级分析提供支持。从数据中心到边缘,英特尔在数据分析生态系统的每一个点上都投入了不懈的努力,以实现系统的最大价值和性能。

常见问题解答

常见问题解答

高级数据分析可以包括一系列的方法,从人工智能增强的数据分析到能够提供即时、前瞻性洞察的实时和预测性分析。

高级分析让企业有机会以前所未有的深度了解更多信息。从简化运营到取悦客户,高级分析可以助力企业实现一系列的业务目标。

传统的数据分析注重了解已经发生的事情,而高级分析侧重的是现在和未来。与传统分析相比,高级数据分析还能够更大规模地分析更多类型的数据,其中包括非结构化数据。

实时分析能让洞察与数据流保持同步,而预测性分析能帮助企业创建未来可能结果的统计模型。增强型分析利用了机器学习和其他类型的人工智能的力量,可使数据分析更加智能化。

数据分析将原始数据转化为洞察,以用于业务情报 (BI) 或其他用途。数据分析可以推动整个组织提高运营效率,并改善体验。

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产品和性能信息

1英特尔® 编译器可能会也可能不会以同样的程度优化非英特尔® 微处理器,而这些优化并非英特尔® 微处理器的独有的。这些优化包括 SSE2、SSE3、SSSE3 指令集以及其它优化。对于在非英特尔制造的微处理器上进行的优化,英特尔不对相应的可用性、功能或有效性提供担保。此产品中依赖于微处理器的优化仅适用于英特尔® 微处理器。某些非特定于英特尔® 微体系结构的优化专供英特尔® 微处理器使用。如欲了解本声明所涉及特定指令集的更多相关信息,请参阅适用产品的“用户和参考指南”。