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沒有深度數據智能的大數據意味企業基礎設施壓力和成本增加
作者:西安大數據平臺開發 | 轉載 來源:西安大數據平臺開發 | 時間:2019年7月3日| 點擊:0次 | 【評論】

如今大數據的作用在很大程度上已成為“神話”導致一些公司甚至產生了誤解:大數據必然會導致業務運營的改善和決策的改善。數據量越大這種增加就越明顯。事實上大數據并不一定意味著數據價值的增加。如果不注意數據的質量,價值和多樣性,并對大數據做出更明智的見解,那么大數據只會意味著基礎設施的壓力并增加企業成本。

西安大數據

大數據應用的一個主要挑戰是來自終端或應用程序的數據正在經歷指數級增長,并且它還包含大量復雜數據,如圖片和視頻,這些對于大數據分析當然非常有用。意義重大,但由于計算機視覺等關鍵技術尚未打破,其當前的應用價值非常有限。此外,更大的數據集并不意味著更好的數據準確性。一方面,分析的準確性不隨數據量的增加而線性增加,而是無限的收斂曲線。大多數企業都在實際經營。它不一定是限制;另一方面,大數據通常包含噪聲數據,錯誤的數據和過時的數據比比皆是。這些噪聲數據將對大數據分析產生非常不利的影響。

公司還需要關注基礎設施上大數據的壓力,基于TB級數據構建模型所需的時間比建立GB級數據模型要花費數千甚至數千倍。如果您想存儲和處理這些數據,它將不可避免地給存儲和計算等基礎設施帶來巨大壓力,企業也將消耗大量的IT成本。因此大數據時代并不意味著不需要整理數據。相反我們需要適度地丟棄低價值數據,并根據數據的類型和價值對數據進行分類。

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其次深度數據智能和大數據的結合非常重要人工智能的應用為傳統大數據解決方案無法解決的問題帶來了新的曙光,例如大數據只能反映趨勢,不能回答因果問題,因為真正的答案通常隱藏在因果關系中。在成千上萬的分支中,很難判斷真正的相關性,但通過蒙特卡羅等人工智能算法,可以修剪大量的因果關系分支,以做出更準確的決策。

對于大多數企業而言,更合理的數據應用途徑是將大數據與深度數據智能相結合,以建立與業務需求相對應的數據模型。應該注意的是,雖然使用更多數據來促進高精度模型的建立,但現有算法和基礎設施可能導致模型運行緩慢。在實際部署中,企業能夠基于相對較少但高質量的數據更好地運行和加速企業應用程序。如果數據集具有良好的隨機抽樣能力,那么我們可以使用來自大型數據集的小樣本來構建模型并進行準確的預測。小樣本使模型迭代更新更快,然后使用整個數據庫構建最終模型。這不僅節省了存儲和計算資源,加速了人工智能培訓的過程,還推動了決策制定。

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隨著企業數字化加速進入人工智能和大數據時代,商業智能(BI)似乎不再是熱門話題。在可預見的未來人們是決策的主體,而不是機器,這使得我們必須注意前端的分析和數據的顯示。當今的大多數大數據或人工智能數據分析解決方案都面向IT技術人員或數據工程師。他們有很高的職業門檻。無論是構建數據模型還是最終結果,對決策者來說都是非常不友好的。 自助分析模式允許非專業人員快速生成數據可視化圖表。與深度數據智能的結合可以解決公司今天面臨的一些問題。公司可以通過深度數據智能構建數據模型,為銷售預測等重要信息提供決策參考,并且可以通過BI實現其他統計和報告類型數據以更好地協助做決定。

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