Расширенная аналитика позволяет создавать новые сценарии использования и принимать обоснованные решения на основе данных, будь то дополнения машинного обучения или прогнозное моделирование будущего.
Принятие взвешенных решений на основе данных в современной организации зависит от аналитики данных. В настоящее время организации имеют конкурентное преимущество, если имеют доступ к большим наборам данных и их понимание. Сюда относятся неструктурированные и ранее неизвестные формы данных, а также информация с интеллектуальной периферии.
Переход от традиционных к расширенным формам аналитики помогает организациям лучше разбираться в поведении клиентов, процессах и продукции. Точная бизнес-аналитика (BI) и прогнозное моделирование упрощают изучение новых подходов и стратегий.
Меняющиеся условия расширенной аналитики
Наиболее интересные области аналитики больше не зависят от традиционных источников данных или методов анализа. Расширенная аналитика позволила распространить сферу аналитики данных на два ключевых направления:
- Ориентир на будущее. Устаревшие аналитические принципы, как правило, полагались на понимание исторических данных. Расширенная аналитика данных часто использует подход с ориентацией на будущее, решая проблемы до их возникновения и заранее прогнозируя вероятные последствия принятия бизнес-решений.
- Расширенный подход к данным. Достижения в области аналитики теперь позволяют получить информацию из ранее недоступных источников. К ним относятся изображения, аудио- и видеоданные, а также данные устройств Интернета вещей с аппаратной и программной оптимизацией для ускорения производительности обработки.
По мере развития аналитических возможностей, количество устройств и объем задействованных данных может значительно увеличиваться.
Почему нужно использовать расширенную аналитику?
Расширенная аналитика открывает огромные перспективы для организаций, которым нужны более широкие возможности принятия решений на основе данных. Возможность собирать больше информации предоставляет больше полезных данных и даже помогает предсказывать будущее.
Однако, как подтверждают многие компании, при масштабировании невозможно создать эффективную стратегию расширенной аналитики в одночасье. Для этого требуется основа в виде традиционной аналитики и получения данных.
Разработка корпоративной аналитической стратегии начинается с понимания уровня зрелости текущих усилий в области аналитики. Оценив свой уровень аналитической зрелости, вы сможете достигнуть нового уровня понимания информации. Для получения поддержки см. руководство Intel «От данных к аналитике».
Для получения максимальной выгоды от аналитики больших данных требуется подход, основанный на оптимизации оборудования и программного обеспечения для обеспечения масштабируемости, производительности и рентабельности.
Методы расширенного анализа данных
Наиболее продвинутые варианты использования позволяют получать больше информации из большего количества источников. В результате анализ данных и принятие решений происходят автоматически за короткий период времени.
- Аналитика в реальном времени
По мере роста количества подключенных устройств на интеллектуальном периферии, также увеличивается потребность в понимании собранных данных в режиме реального времени. Аналитика в реальном времени обеспечивает новые способы обработки и моделирования информации, а также формирование анализа по мере поступления новой информации в поток данных.
Она позволяет получать необходимую информацию в самый нужный момент — прямо сейчас. Это особенно важно в таких сферах, как оптимизация управления самолетным парком и обеспечение безопасности пациентов.
- Прогнозный анализ
Используя прогнозную аналитику, компании получают возможность предугадать будущие результаты и оптимизировать их для достижения более крупных целей.
Масштабная прогнозная аналитика требует наличия специализированной инфраструктуры, способной выполнять различные типы аналитических задач. Ключевым фактором здесь является гибкость: для достижения успеха в прогнозной аналитике требуется инфраструктура данных, способная поддерживать такие платформы, как SAP HANA* или Oracle Analytics Cloud. Кроме того, она должна быть совместима с решениями потоковой аналитики и инструментами аналитики с открытым исходным кодом, такими как Spark.
- Дополненная аналитика
Некоторые из наиболее многообещающих достижений специалистов по обработке данных появились в результате слияния аналитики и искусственного интеллекта. Нейронные сети и машинное обучение кардинально изменили способность компьютеров формировать логические выводы и понимать широкий спектр неструктурированных данных.
Дополняя аналитику с помощью искусственного интеллекта, розничные продавцы смогут лучше понимать поведение покупателей, а производители — легче выявлять дефекты в продукции. Врачи смогут лучше понимать данные на снимках, а работники склада обеспечат интеллектуальное отслеживание запасов.
Благодаря технологиям для ускорения разработки и развертывания ИИ на интеллектуальной периферии, в том числе инструментарию Intel® Distribution of OpenVINO™,1 корпорация Intel стремится обеспечивать возможности аналитики ИИ для самых инновационных компаний в мире.
Мы предлагаем поддержку независимо от вашего уровня внедрения аналитической стратегии, будь то наличие значительных инвестиций в аналитические технологии нового поколения или первые шаги в этом направлении. Наша обширная экосистема оборудования, программного обеспечения и партнерских технологий может помочь вашим специалистам по обработке данных достичь более высокого уровня аналитической зрелости и развития компании на основе данных.
Технологии Intel® для аналитики
Технологии Intel® меняют то, как современные организации используют аналитику. Корпорация Intel постоянно стимулирует процесс развития аналитики и помогает компаниям в различных отраслях и странах оптимизировать производительность и затраты.
Для получения максимальной выгоды от аналитики больших данных требуется подход, основанный на оптимизации оборудования и программного обеспечения для обеспечения масштабируемости, производительности и рентабельности.
Благодаря обширной экосистеме технологий и партнеров, которые помогают компаниям в создании решений завтрашнего дня, корпорация Intel предоставляет предприятиям по всему миру передовые возможности аналитики. Корпорация Intel работает над каждым аспектом экосистемы аналитики, от центров обработки данных до периферийных устройств, чтобы обеспечить максимальную эффективность и производительность.
- Масштабируемые процессоры Intel® Xeon® анализируют крупные объемы данных с высокой скоростью независимо от их источника, будь то периферийные устройства, центр обработки данных или облачные среды.
- Технология Intel® Optane™ представляет собой новый подход к памяти и системам хранения данных. Она позволяет устранить ограничения в процессе перемещения и хранения данных.
- Технология Intel® FPGA ускоряет процессы в центрах обработки данных и улучшает их быстродействие.
- Специализированные решения Intel® прошли проверку на оптимизированную производительность, помогают устранить проблемы выбора, а также ускоряют развертывание решений.