在現代組織中,在資訊充足的情況下做出資料導向的決策,仰賴的是資料分析。目前,能夠取得並瞭解大型資料集的組織享有競爭優勢。這類資料集包括來自智慧邊緣、非結構化,過去屬於「黑暗」形式的資料與資訊。
從傳統的分析形式轉變為進階形式,可協助組織以更聰明的方式瞭解客戶、程序和產品。有了精確的商業情資(BI)和預測性建模,輕輕鬆鬆即可探究新方法和新策略。
進階分析瞬息萬變的情勢
分析最令人雀躍的新領域,不再仰賴傳統的資料來源或分析方法。進階分析透過這兩個重要的方法,擴大了資料分析領域:
- 側重於未來:舊式分析通常透過回顧過去,進一步瞭解歷史資料。進階資料分析則通常採取前瞻性的策略,防患於未然,事先預測業務決策可能的影響。
- 更廣泛的資料處理方式:分析方面的進展,能夠利用過去未發掘的資料來源進一步瞭解。這類來源包括影像、音訊、影片和物聯網感應器資料,而且硬體和軟體最佳化之後,提供了更快速的分析效能。
隨著分析功能日新月異,參與的裝置和資料數量皆可大幅擴充。
為什麼要使用進階分析?
對於尋求更多資料導向決策能力的組織,進階分析的前景可期:收集的資訊越多,獲得的深入解析越豐富,而且甚至可預測未來。
然而,許多公司開始拓展能力時卻赫然發現,打造高效的進階分析策略,無法一蹴可幾。傳統分析與資料擷取的基礎是必要條件。
瞭解目前分析工作的成熟度等級,是制定組織分析策略的起點。評估分析的成熟度等級之後,您便可突破障礙,邁向資訊深入解析的全新層次。如需支援,請參閱 Intel 指南《從資料到深入分析》。
透過將硬體和軟體最佳化的方式,實現可擴充性、效能和成本效益,才能充分利用大數據分析。
進階資料分析方法
最進階的分析使用案例,是從更多來源瞭解更多資訊的推手。深入解析與決策因而得以在短時間內自動產生。
- 即時分析
位於智慧邊緣的連線裝置數量與日俱增,因此越來越需要在收集後即時瞭解資料。透過即時分析,資訊得以利用前所未見的方式處理及建模,新資訊進入資料流後隨即能產生深入解析。
無論是改善機群作業情況,抑或是確保患者安全,即時分析都有機會在可發揮最大效益的當下(也就是即刻)提供深入解析。 - 預測性分析
利用預測性分析,企業能夠瞭解可能的未來結果,並且將這些結果最佳化,進而實現最重要的目標。
大規模的預測性分析,需要可處理各種分析工作負載的專屬基礎架構。彈性是關鍵:預測性分析成功的必要條件,就是調適能力足以處理 SAP HANA 或 Oracle Analytics Cloud 這類平台的資料基礎架構。它還必須支援串流分析解決方案,以及 Spark 這類開放原始碼分析工具。 - 增強的分析能力
分析與 AI 融合,讓資料科學家實現了幾項最有前途的進展。類神經網路和機器學習,徹底革新了電腦推論及瞭解各式非結構化資料的能力。
透過 AI 增強分析能力之後,零售商更能瞭解顧客在店內的動態,而製造商則可更輕鬆識別有瑕疵的產品。醫師可更瞭解醫療影像,而倉庫則可實現智慧庫存追蹤。
透過專為加速在智慧邊緣開發和部署 AI 設計的技術,包括 Intel® 發行版 OpenVINO™ 工具組,1 Intel 致力於為全球最創新的企業提供 AI 分析。
無論貴組織才剛開始探索進階分析,或是已經在新一代分析技術投入大筆投資,Intel 都能提供支援。我們的硬體、軟體與合作夥伴技術生態系統實力雄厚,可協助資料科學家實現更高的分析成熟度與資料導向成長。
Intel® 分析技術
Intel® 技術正在改變現代組織的分析方式。Intel 使用案例遍布多個產業和全球,而 Intel 致力於推進分析領域的發展,並協助企業提升效能合成本效益。
透過將硬體和軟體最佳化的方式,實現可擴充性、效能和成本效益,才能充分利用大數據分析。
Intel 擁有廣泛的技術和合作夥伴價值鏈體系,能協助企業打造未來導向的解決方案,並推動了全球各地的企業的進階分析。從資料中心到邊緣,Intel 在分析價值鏈體系的每一個端點都能發揮作用,提供最大的價值和效能。
- 無論在邊緣、資料中心或雲端,Intel® Xeon® 可擴充處理器皆以高速分析大量資料。
- Intel® Optane™ 技術是嶄新的記憶體和儲存處理方式,有助於克服資料移動與儲存的瓶頸。
- Intel® FPGA 能在資料中心內提供加速,提升反應時間。