Alles, was Sie über Cognitive Analytics wissen müssen

Veröffentlicht: 2022-03-09

Was ist kognitive Analytik?

Neben der Frage, was kognitive Analysen sind, gibt es eine andere Frage, die jeder zu beantworten versucht, was sind intelligente Technologien? In dem Moment, als die Welt den Beginn der künstlichen Intelligenz sah, wusste jeder im Technologiebereich, dass dies erst der Anfang war und noch mehr kommen würde. Und genau das geschah, als wir das Aufkommen der kognitiven Analytik sahen.

Es handelt sich um eine Technologie, die in erster Linie entwickelt wurde, um alle Datenquellen auf eine analytische Prozessorplattform zu bringen. Das Schöne an der kognitiven Analyse ist, dass sie alle Arten von Daten mit ihrem vollständigen Kontext berücksichtigt. Lassen Sie uns ausgehend von den Grundlagen tiefer in die verschiedenen Elemente der kognitiven Analytik eintauchen.

Grundlagen der kognitiven Analytik

Kognitiv ist eine Reihe von mentalen Prozessen, die vom Gehirn durchgeführt werden, und Analytik ist nichts anderes als eine computergestützte Analyse der Daten. Da Kognition mit dem menschlichen Verstand verbunden ist, ist sie nichts anderes als die Nutzung menschenähnlicher Intelligenz als Grundlage. Dies wird mit künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Semantik und Deep Learning kombiniert, um verschiedene Arten von Daten zu berechnen.

Eines der relevantesten Probleme, mit denen Unternehmen weltweit konfrontiert sind, besteht darin, den Daten, die normalerweise unstrukturiert und über den ganzen Globus verstreut sind, Bedeutung zu verleihen. Da es für ein menschliches Gehirn praktisch unmöglich ist, eine so große Datenmenge zu berechnen, haben wir Cognitive Computing. Durch den Einsatz von Cognitive Computing können Unternehmen mehrere Tools und Anwendungen nutzen, um kontextbezogene Rückschlüsse auf ihre Daten zu ziehen und aus dieser riesigen Datenmenge analysegestützte Informationen zu gewinnen.

All diese Schlussfolgerungen bringen uns zur Datenanalyse, und dazu gehört auch die deskriptive Analytik. Heute wissen wir, dass sowohl Prescriptive Analytics als auch Predictive Analytics jahrzehntealte Technologien sind. Dank dieser Technologien sehen wir heute viele intelligente Technologien, die stark Fuß fassen. Um diesen modernen Technologien wie der kognitiven Analytik zu helfen, ihre Bedeutung zu erkennen, gab es einen wichtigen Beitrag von der Artificial Intelligence Conference, die im Jahr 1956 am Dartmouth College stattfand.

Gemäß dem Titel des IDG-Artikels „Big Data and Analytics: Insights into initiatives and Strategies Driving Data Investments, 2015“ wurde beobachtet, dass Organisationen, die datengestützte Projekte nutzen, stark von Quellen unstrukturierter Daten wie E-Mails, Transaktionsdaten, Kundendatenbanken, in MS Word vorbereitete Dokumente und ähnliche Arbeitsblätter. Darüber hinaus würden Open-Source-Daten wie Social-Media-Beiträge, Volkszählungsdaten sowie Patentinformationen zur Quelle unstrukturierter Daten hinzugefügt. Daher war es unumgänglich, intelligente Technologien wie Cognitive Analytics einzusetzen.

Da die Kosten für die unbeaufsichtigte Verwaltung dieser unstrukturierten Daten sehr hoch sind, sehen wir heute viele kostengünstige Tools und Anwendungen, die kognitive Analysetechnologie nutzen, die im Rahmen des Budgets vieler Unternehmen liegt.

Was sind die Vorteile von Cognitive Analytics?

Im Kern treibt es eine Technologie voran, um die Kundenbindung zu ermöglichen und zu verbessern und dadurch das Wachstum des Unternehmens zu steigern. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile.

Kundenbindung

Wenn es um die Kundenbindung geht, gibt es drei Bereiche, in denen Cognitive Computing von Vorteil ist

  1. Verbesserter Kundenservice
  2. Bereitstellung personalisierter Erfahrungen
  3. Gewährleistung einer schnelleren Reaktion auf Kundenanforderungen

Produktivität

Unter dem Gesichtspunkt der Produktivität sind die folgenden vier Bereiche von Vorteil

  1. Verbesserte Entscheidungsfindung und bessere Planung
  2. Signifikante Reduzierung der Kosten
  3. Verbesserte Lernerfahrung
  4. Bessere Sicherheit und Governance

Geschäftswachstum

Cognitive Analytics hilft auch beim Unternehmenswachstum, indem es Folgendes ermöglicht:

  1. Geschäftsausbau in neue Märkte
  2. Markteinführung neuer Produkte und Dienstleistungen

Wie funktioniert Cognitive Analytics?

Bis jetzt haben wir behandelt, was es ist, und wir haben auch einen kurzen Blick auf die Entwicklung dieser Technologie geworfen, zusammen mit einigen Highlights zu den Vorteilen. Nun werden wir uns mit der Funktionsweise der kognitiven Analytik und ihren Operationen befassen. Es folgt einer bestimmten progressiven Methodik, wie im Quick Guide to Cognitive Analytics Tools and Architecture von Xenonstack Insights angegeben.

  1. Es führt eine umfangreiche Suche über das gesamte Datenuniversum oder das, was wir die „Wissensbasis“ nennen, durch, um schließlich zu den Echtzeitdaten zu navigieren.
  2. Dann assimiliert es die Echtzeitdaten und stellt sie dann für zukünftige Entscheidungsfindung und Business Intelligence in Form von Bildern, Audio, Texten und Videos zur Verfügung, die mit fortschrittlichen Analysetools kompatibel sind
  3. Es funktioniert genau wie das menschliche Gehirn, da es Muster und Erkenntnisse aus dem Datensatz bildet und diese dann für zukünftige Zwecke verwendet
  4. Diese Prozesse beinhalten eine Kombination mehrerer Elemente wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, Semantik und neuronale Netze.

Rita Sallam, Vizepräsidentin für Forschung bei Gartner, hat erklärt, dass Unternehmen, die einen signifikanten Unterschied zu ihrem Wachstum machen und fundierte Entscheidungen treffen wollen, die Leistungsfähigkeit der kognitiven Analyse nutzen sollten. Unternehmen, die diese Technologie früh einsetzen, können gegenüber ihren Konkurrenten die Oberhand gewinnen, sagte Sallam.

Damit sich Unternehmen auf den gesamten Unternehmenswert konzentrieren können, ist es wichtig, einen umfassenden Einblick in die verschiedenen Muster zu erhalten.

(Whitepaper herunterladen: 7 Schlüssel zum Aufbau eines kognitiven Unternehmens mit KI )

Warum wurde Cognitive Analytics eingeführt?

Ein Hauptgrund für die Einführung von Cognitive Analytics waren die Herausforderungen, denen sich große Unternehmen bei der Erstellung eines Algorithmus gegenübersehen. Da die Anforderung darin bestand, eine große Datenmenge durch eine umfangreiche Suche zu durchsuchen, war eine maßgeschneiderte Methodik zur Durchführung dieser Aufgabe zwingend erforderlich. So haben sich maschinelles Lernen und kognitive Analytik zusammengeschlossen, um es für Unternehmen sehr effektiv und einfallsreich zu machen. Es gab zwei Hauptauswirkungen, die aufgrund der Implementierung von Cognitive Analytics beobachtet wurden

  1. Die Suchgeschwindigkeit hat sich enorm erhöht, was es für Benutzer sehr einfach macht, Dateien und Informationen zu durchsuchen
  2. Das Funktionieren des gesamten Netzwerks und anderer Anwendungen, die Teil davon waren, wurde erheblich verbessert.

Anwendungsszenarien der kognitiven Analytik

Da der Artikel so ziemlich jede Länge und Breite der kognitiven Analytik abgedeckt hat, ist es auch wichtig, einige Anwendungsbeispiele der kognitiven Analytik zu kennen.

Bankwesen

Banken und Finanzinstitute nutzen kognitive Analysen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu verbessern und so zur Generierung von mehr Einnahmen beizutragen. Cognitive Analytics kann den Bankensektor in dreierlei Hinsicht revolutionieren

  1. Gewinnen Sie bessere analytische Einblicke
  2. Stärkeres und tieferes Engagement auf kontextbezogener Basis
  3. Gesamte digitale Transformation einer Organisation

Gesundheitspflege

Wir sehen mehrere Anwendungsfälle von Cognitive Analytics in einem Gesundheitsunternehmen. Eine der wichtigsten Anwendungen für medizinisches Fachpersonal im Gesundheitswesen ist die Verbesserung der Patientenbehandlung, was zu verbesserten Patientenergebnissen führt und auch zur Steigerung der Effizienz des medizinischen Personals beiträgt.

Einzelhandel

Mithilfe der kognitiven Analyse können Vermarkter viele Kundendaten sammeln, die sich auf ihr Kaufverhalten beziehen. Dies hilft Einzelhändlern, ihre Filialeffizienz zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen. Kognitive Analysen können auch in E-Commerce-Anwendungen integriert werden, um Informationen über Kunden, ihren Kaufzyklus, verschiedene Arten von Produkten, die sie kaufen, usw. zu extrahieren.