Все, что вам нужно знать о когнитивной аналитике

Что такое когнитивная аналитика?

Наряду с вопросом, что такое когнитивная аналитика, есть еще один вопрос, на который все пытаются получить ответ, что такое интеллектуальные технологии? В тот момент, когда мир увидел появление искусственного интеллекта, все в технологическом пространстве знали, что это только начало, и все еще впереди. Именно это и произошло, когда мы увидели появление когнитивной аналитики.

Эта технология была разработана в первую очередь для переноса всех источников данных на платформу аналитического процессора. Прелесть когнитивной аналитики в том, что она учитывает все типы данных в их полном контексте. Давайте углубимся в различные элементы когнитивной аналитики, начиная с основ.

Основы когнитивной аналитики

Когнитивность — это набор психических процессов, которые выполняются мозгом, а аналитика — не что иное, как компьютеризированный анализ данных. Поскольку познание связано с человеческим разумом, оно есть не что иное, как использование человеческого интеллекта в качестве его основы. Это сочетается с искусственным интеллектом, машинным обучением, семантикой и глубоким обучением для вычисления различных типов данных.

Одна из наиболее актуальных проблем, с которыми сталкиваются организации во всем мире, заключается в осмыслении данных, которые обычно неструктурированы и разбросаны по всему миру. Поскольку человеческий мозг практически не в состоянии вычислить такой огромный объем данных, именно поэтому у нас есть когнитивные вычисления. Используя когнитивные вычисления, предприятия могут использовать несколько инструментов и приложений, чтобы делать контекстуальные выводы из своих данных и получать аналитическую информацию из этого огромного количества данных.

Все эти выводы подводят нас к анализу данных, в том числе и к описательной аналитике. Сегодня мы знаем, что и Prescriptive Analytics, и Predictive Analytics — это технологии десятилетней давности. Благодаря этим технологиям сегодня мы видим, что многие интеллектуальные технологии прочно закрепились. Чтобы помочь этим современным технологиям, таким как когнитивная аналитика, осознать свою важность, большой вклад внесла конференция по искусственному интеллекту, которая состоялась в Дартмутском колледже в 1956 году.

Согласно названию статьи IDG «Большие данные и аналитика: анализ инициатив и стратегий, стимулирующих инвестиции в данные, 2015 г.», было отмечено, что организации, использующие проекты с поддержкой данных, во многом зависят от источников неструктурированных данных, таких как электронные письма, транзакционные данные, базы данных клиентов, документы, подготовленные в MS Word, и другие подобные рабочие листы. Кроме того, к источнику неструктурированных данных будут добавлены данные из открытых источников, такие как сообщения в социальных сетях, данные переписи населения и патентная информация. Следовательно, использование интеллектуальных технологий, таких как когнитивная аналитика, было неизбежным.

Поскольку стоимость хранения этих неструктурированных данных без присмотра очень высока, сегодня мы видим множество экономически эффективных инструментов и приложений, использующих технологию когнитивной аналитики, которая находится в пределах бюджета многих предприятий.

Каковы преимущества когнитивной аналитики?

По своей сути, он продвигает технологию, позволяющую повысить вовлеченность клиентов и, как следствие, ускорить рост бизнеса. Вот некоторые из наиболее важных преимуществ.

Привлечения клиентов

Когда дело доходит до взаимодействия с клиентами, есть три области, в которых когнитивные вычисления полезны:

1. Улучшенное обслуживание клиентов
2. Предоставление персонализированного опыта
3. Обеспечение более быстрого реагирования на требования клиентов

Производительность

С точки зрения производительности, следующие четыре области, где это выгодно

1. Улучшенное принятие решений и лучшее планирование
2. Значительное снижение затрат
3. Расширенный опыт обучения
4. Улучшенная безопасность и управление

Рост бизнеса

Когнитивная аналитика также способствует развитию бизнеса, позволяя:

1. Расширение бизнеса на новых рынках
2. Запуск новых продуктов и услуг

Как работает когнитивная аналитика?

До сих пор мы рассказывали, что это такое, а также вкратце рассмотрели эволюцию этой технологии, а также рассказали о некоторых преимуществах. Теперь мы рассмотрим работу когнитивной аналитики и ее операций. Он следует определенной прогрессивной методологии, указанной в кратком руководстве по инструментам и архитектуре когнитивной аналитики от Xenonstack Insights.

1. Он выполняет обширный поиск по всей вселенной данных или тому, что мы называем «базой знаний», чтобы, наконец, перейти к данным в реальном времени.
2. Затем он усваивает данные в реальном времени и затем делает их доступными для будущего принятия решений и бизнес-аналитики в виде изображений, аудио, текстов и видео, которые совместимы с инструментами расширенной аналитики.
3. Он функционирует точно так же, как человеческий мозг, поскольку он формирует шаблоны и идеи из набора данных, а затем использует их для будущих целей.
4. Эти процессы включают в себя сочетание нескольких элементов, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, семантика и нейронные сети.

Рита Саллам, вице-президент по исследованиям в Gartner, заявила, что организации, которые хотят существенно повлиять на свой рост и принимать обоснованные решения, должны использовать возможности когнитивной аналитики. По словам Саллама, предприятия, первыми внедрившие эту технологию, могут одержать верх над своими конкурентами.

Для компаний, чтобы сосредоточиться на общей ценности бизнеса, важно получить всестороннее представление о различных шаблонах.

(Скачать Технический документ: 7 ключей к созданию когнитивного предприятия с помощью ИИ )

Почему была принята когнитивная аналитика?

Основной причиной внедрения когнитивной аналитики были проблемы, с которыми столкнулись крупные предприятия при создании алгоритма. Поскольку требовалось просмотреть большой объем данных путем расширенного поиска, для выполнения этой задачи было обязательно иметь индивидуальную методологию. Таким образом, машинное обучение и когнитивная аналитика объединились, чтобы сделать их очень эффективными и находчивыми для предприятий. В результате внедрения когнитивной аналитики наблюдались два основных воздействия.

1. Скорость поиска значительно увеличилась, что упрощает пользователям поиск файлов и информации.
2. Произошло значительное улучшение функционирования всей сети и других приложений, которые были ее частью.

Сценарии использования когнитивной аналитики

Поскольку статья охватила почти все аспекты когнитивной аналитики, важно также знать некоторые примеры использования когнитивной аналитики.

Банковское дело

Банки и финансовые учреждения используют когнитивную аналитику для повышения качества обслуживания клиентов, повышения операционной эффективности, тем самым способствуя увеличению доходов. Когнитивная аналитика может произвести революцию в банковском секторе по трем основным направлениям.

1. Получите более качественные аналитические данные
2. Более сильное и глубокое взаимодействие на контекстуальной основе
3. Общая цифровая трансформация организации

Здравоохранение

Мы можем видеть несколько вариантов использования когнитивной аналитики в медицинских учреждениях. Одним из наиболее важных применений для медицинских работников в сегменте здравоохранения является улучшение лечения пациентов, что приводит к улучшению результатов лечения пациентов, а также помогает повысить эффективность работы медицинского персонала.

Розничная торговля

Используя когнитивную аналитику, маркетологи могут собирать много данных о клиентах, связанных с их моделью покупок. Это помогает ритейлерам повысить эффективность работы своих магазинов и принимать более эффективные решения. Когнитивную аналитику также можно интегрировать с приложениями электронной коммерции для извлечения информации о клиентах, их покупательском цикле, различных типах продуктов, которые они покупают, и так далее.