關於認知分析你需要知道的一切
已發表: 2022-03-09什麼是認知分析？
除了什麼是認知分析的問題之外，還有一個問題是每個人都試圖回答什麼是智能技術？ 世界看到人工智能開始的那一刻，科技界的每個人都知道這只是一個開始，還有更多的事情要發生。 這正是我們看到認知分析出現時所發生的事情。
這是一項主要開髮用於將所有數據源引入分析處理器平台的技術。 認知分析的美妙之處在於它考慮了所有類型的數據及其完整的上下文。 讓我們從基礎開始更深入地研究認知分析的各種元素。
認知分析基礎
認知是由大腦執行的一組心理過程，而分析只不過是對數據的計算機化分析。 認知既然與人的心智有關，那無非是以類人智能為基礎。 這與人工智能、機器學習、語義和深度學習相結合來計算不同類型的數據。
組織在全球範圍內面臨的最相關問題之一是從數據中獲取意義，這些數據通常是非結構化的並且分散在全球各地。 由於人腦實際上不可能計算出如此大量的數據，這就是我們擁有認知計算的原因。 通過使用認知計算，企業可以利用多種工具和應用程序對其數據進行上下文推斷，並從大量數據中得出分析驅動的信息。
所有這些推論都將我們帶到了數據分析中，這也包含了描述性分析。 今天，我們知道 Prescriptive Analytics 和 Predictive Analytics 都是有十年曆史的技術。 由於這些技術，今天我們看到許多智能技術獲得了強大的立足點。 為了幫助認知分析等現代技術認識到它們的重要性，1956 年在達特茅斯學院舉行的人工智能會議做出了重大貢獻。
根據 IDG 的文章標題“大數據和分析：洞察推動數據投資的舉措和戰略，2015”，據觀察，使用數據支持項目的組織在很大程度上依賴於非結構化數據的來源，例如電子郵件、交易數據、客戶數據庫、在 MS Word 中準備的文檔以及其他此類工作表。 此外，諸如社交媒體帖子、人口普查數據以及專利信息等開源數據將被添加到非結構化數據源中。 因此，使用認知分析等智能技術是不可避免的。
由於無人看管這些非結構化數據的成本非常高，今天我們看到許多利用認知分析技術的經濟高效的工具和應用程序，這在許多企業的預算範圍內。
擁有認知分析有什麼好處？
它的核心是推動一項技術，以實現和增強客戶參與度，從而促進業務增長。 以下是一些最重要的好處。
客戶參與
在客戶參與方面，認知計算在三個方面是有益的
- 改善客戶服務
- 提供個性化體驗
- 確保更快響應客戶要求
生產率
從生產力的角度來看，以下是它有益的四個領域
- 改進決策和更好的規劃
- 顯著降低成本
- 增強學習體驗
- 更好的安全性和治理
業務增長
認知分析還通過以下方式幫助業務增長：
- 新市場的業務擴展
- 新產品和服務推出
認知分析如何工作？
到目前為止，我們已經介紹了它是什麼，並且我們還偷看了這項技術的發展，以及一些關於好處的亮點。 現在，我們將研究認知分析的工作原理及其操作。 它遵循 Xenonstack Insights 的認知分析工具和架構快速指南中指出的某種漸進式方法。
- 它在整個數據領域或我們所說的“知識庫”中進行廣泛搜索，最終導航到實時數據。
- 然後它吸收實時數據，然後以圖像音頻、文本和視頻的形式將其用於未來的決策和商業智能，與高級分析工具兼容
- 它的功能就像人腦一樣，因為它從一組數據中形成模式和洞察力，然後將其用於未來的目的
- 這些過程涉及多種元素的組合，例如人工智能、機器學習、深度學習、語義和神經網絡。
Gartner 研究副總裁 Rita Sallam 表示，想要顯著改變其增長並做出明智決策的組織應該利用認知分析的力量。 薩拉姆表示，早期採用這項技術的企業可以比競爭對手佔上風。
對於企業來說，要關注整體業務價值，重要的是要全面了解各種模式。
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為什麼採用認知分析？
採用認知分析的一個主要原因是大型企業在創建算法時面臨的挑戰。 由於要求是通過進行廣泛的搜索來處理大量數據，因此必須使用定制的方法來執行此任務。 因此，機器學習和認知分析攜手合作，使其對企業來說非常有效和足智多謀。 由於認知分析的實施，觀察到了兩個主要影響
- 搜索速度大大提高，使用戶搜索文件和信息變得非常容易
- 整個網絡和作為其中一部分的其他應用程序的功能有了相當大的改進。
認知分析的用例場景
由於這篇文章幾乎涵蓋了認知分析的方方面面，因此了解認知分析的一些使用示例也很重要。
銀行業
銀行和金融機構使用認知分析來增強客戶體驗，提高運營效率，從而幫助創造更多收入。 認知分析可以通過三種主要方式徹底改變銀行業
- 獲得更好的分析見解
- 在上下文的基礎上加強和更深入的參與
- 組織的整體數字化轉型
衛生保健
我們可以在醫療保健企業中看到認知分析的多個用例。 醫療保健領域的醫療專業人員最重要的用途之一是改善患者治療，從而改善患者治療效果，並有助於提高醫務人員的效率。
零售
使用認知分析，營銷人員可以收集大量圍繞他們購買模式的客戶數據。 這有助於零售商提高商店效率並做出更好的決策。 認知分析還可以與電子商務應用程序集成，以提取有關客戶、他們的購買週期、他們購買的不同類型產品等的信息。