인지 분석에 대해 알아야 할 모든 것

인지 분석이란 무엇입니까?

인지 분석이란 무엇인가라는 질문과 함께 지능 기술이 무엇인지에 대한 답을 얻기 위해 모두가 노력하는 또 다른 질문이 있습니다. 전 세계가 인공 지능의 시작을 본 순간, 기술 분야의 모든 사람들은 이것이 시작에 불과하고 앞으로 더 있을 것임을 알았습니다. 인지 분석의 출현을 보았을 때 일어난 일입니다.

주로 모든 데이터 소스를 분석 프로세서 플랫폼으로 가져오기 위해 개발된 기술입니다. 인지 분석의 장점은 전체 컨텍스트와 함께 모든 유형의 데이터를 고려한다는 것입니다. 기초부터 시작하여 인지 분석의 다양한 요소에 대해 더 깊이 파헤쳐 보겠습니다.

인지 분석의 기초

인지는 뇌에 의해 수행되는 일련의 정신적 프로세스이며 분석은 데이터의 컴퓨터화된 분석에 불과합니다. 인지는 인간의 마음과 관련이 있기 때문에 인간과 같은 지능을 기반으로 하는 것에 불과하다. 이것은 인공 지능, 기계 학습, 의미론 및 딥 러닝과 결합되어 다양한 유형의 데이터를 계산합니다.

조직이 전 세계적으로 직면한 가장 적절한 문제 중 하나는 일반적으로 구조화되지 않고 전 세계에 흩어져 있는 데이터에서 의미를 만드는 것입니다. 인간의 뇌가 그렇게 방대한 양의 데이터를 계산하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 우리가 인지 컴퓨팅을 사용하는 이유입니다. 기업은 코그너티브 컴퓨팅을 사용하여 여러 도구와 애플리케이션을 활용하여 데이터의 상황에 맞는 추론을 수행하고 이 엄청난 양의 데이터에서 분석 기반 정보를 도출할 수 있습니다.

이러한 모든 추론은 우리를 데이터 분석으로 이끌고 여기에는 기술 분석도 포함됩니다. 오늘날 우리는 Prescriptive Analytics와 Predictive Analytics가 모두 10년 된 기술이라는 것을 알고 있습니다. 이러한 기술 덕분에 오늘날 많은 지능형 기술이 강력한 발판을 마련하고 있습니다. 인지 분석과 같은 이러한 현대 기술이 그 중요성을 깨닫도록 돕기 위해 1956년 다트머스 대학에서 열린 인공 지능 회의(Artificial Intelligence Conference)가 크게 기여했습니다.

IDG의 기사 제목인 "빅 데이터 및 분석: 데이터 투자를 주도하는 이니셔티브 및 전략에 대한 통찰력, 2015"에 따르면 데이터 기반 프로젝트를 사용하는 조직은 이메일, 트랜잭션 데이터, 고객 데이터베이스, MS Word로 작성된 문서 및 기타 워크시트. 또한 소셜 미디어 게시물과 같은 오픈 소스 데이터, 특허 정보와 함께 인구 조사 데이터가 비정형 데이터 소스에 추가됩니다. 따라서 인지 분석과 같은 지능형 기술의 사용은 불가피했습니다.

이러한 비정형 데이터를 무인 상태로 유지하는 데 드는 비용이 매우 높기 때문에 오늘날 많은 기업의 예산 범위 내에서 인지 분석 기술을 활용하는 비용 효율적인 도구와 응용 프로그램을 많이 볼 수 있습니다.

인지 분석의 이점은 무엇입니까?

핵심적으로 고객 참여를 가능하게 하고 향상시켜 결과적으로 비즈니스 성장을 증가시키는 기술을 추진합니다. 다음은 가장 중요한 이점 중 일부입니다.

고객 참여

고객 참여와 관련하여 인지 컴퓨팅이 유익한 세 가지 영역이 있습니다.

1. 향상된 고객 서비스
2. 개인화된 경험 제공
3. 고객 요구 사항에 더 빠른 응답 보장

생산력

생산성 관점에서 볼 때 다음은 유익한 4가지 영역입니다.

1. 향상된 의사 결정 및 더 나은 계획
2. 상당한 비용 절감
3. 학습 경험 향상
4. 더 나은 보안 및 거버넌스

사업 성장

인지 분석은 다음을 가능하게 하여 비즈니스 성장에도 도움이 됩니다.

1. 새로운 시장에서의 사업 확장
2. 신제품 및 서비스 출시

인지 분석은 어떻게 작동합니까?

지금까지 우리는 그것이 무엇인지 다루었고 이점에 대한 몇 가지 하이라이트와 함께 이 기술의 발전에 대해서도 살짝 살펴보았습니다. 이제 인지 분석의 작동과 작동에 대해 살펴보겠습니다. Xenonstack Insights의 Cognitive Analytics 도구 및 아키텍처에 대한 빠른 가이드에 표시된 대로 특정 진보적인 방법론을 따릅니다.

1. 데이터의 전체 우주 또는 우리가 "지식 기반"이라고 부르는 것을 광범위하게 검색하여 마침내 실시간 데이터를 탐색합니다.
2. 그런 다음 실시간 데이터를 동화한 다음 고급 분석 도구와 호환되는 이미지 오디오, 텍스트 및 비디오 형태로 향후 의사 결정 및 비즈니스 인텔리전스에 사용할 수 있도록 합니다.
3. 데이터 세트에서 패턴과 통찰력을 형성한 다음 미래의 목적을 위해 사용하기 때문에 인간의 두뇌와 같은 기능을 합니다.
4. 이러한 프로세스에는 인공 지능, 기계 학습, 딥 러닝, 의미 체계 및 신경망과 같은 여러 요소의 조합이 포함됩니다.

Gartner의 연구 담당 부사장인 Rita Sallam은 성장에 중요한 변화를 가져오고 정보에 입각한 결정을 내리기를 원하는 조직은 인지 분석의 힘을 활용해야 한다고 말했습니다. Sallam은 이 기술을 얼리 어답터로 채택한 기업이 경쟁업체보다 우위를 점할 수 있다고 말했습니다.

기업이 전반적인 비즈니스 가치에 초점을 맞추려면 다양한 패턴에 대한 포괄적인 통찰력을 얻는 것이 중요합니다.

(백서 다운로드: AI로 인지 기업을 만들기 위한 7가지 핵심 )

인지 분석이 채택된 이유는 무엇입니까?

인지 분석을 채택한 주된 이유는 대기업이 알고리즘을 생성할 때 직면한 문제였습니다. 요구 사항은 광범위한 검색을 수행하여 많은 양의 데이터를 탐색해야 했기 때문에 이 작업을 수행하려면 사용자 정의 방법론이 있어야 했습니다. 따라서 머신 러닝과 인지 분석이 결합되어 기업에 매우 효과적이고 자원이 풍부해졌습니다. 인지 분석의 구현으로 인해 관찰된 두 가지 주요 영향이 있었습니다.

1. 검색 속도가 엄청나게 빨라져 사용자가 파일과 정보를 매우 쉽게 검색할 수 있습니다.
2. 전체 네트워크 및 그 일부인 기타 응용 프로그램의 기능이 크게 향상되었습니다.

인지 분석의 사용 사례 시나리오

이 기사는 인지 분석의 거의 모든 길이와 폭을 다루었으므로 인지 분석 사용의 몇 가지 예를 아는 것도 중요합니다.

은행업

은행 및 금융 기관은 인지 분석을 사용하여 고객 경험을 향상하고 운영 효율성을 개선하여 더 많은 수익을 창출하도록 지원합니다. 인지 분석은 세 가지 주요 방식으로 은행 부문을 혁신할 수 있습니다.

1. 더 나은 분석 통찰력 확보
2. 상황에 따라 더 강력하고 깊이 있는 참여
3. 조직의 전반적인 디지털 혁신

보건 의료

의료 기업에서 인지 분석의 여러 사용 사례를 볼 수 있습니다. 의료 분야의 의료 전문가에게 가장 중요한 용도 중 하나는 환자 치료를 개선하여 환자 결과를 개선하고 의료진의 효율성을 높이는 것입니다.

소매

마케터는 인지 분석을 사용하여 구매 패턴과 관련된 많은 고객 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체는 매장 효율성을 개선하고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 인지 분석은 또한 전자 상거래 애플리케이션과 통합되어 고객, 구매 주기, 구매하는 다양한 유형의 제품 등에 대한 정보를 추출할 수 있습니다.