外匯圖表進階資料分析

進階資料分析:讓您的企業更聰明

專為幫助組織做出更完善決策所設計的硬體與軟體,是現今分析得以更上層樓的推手。

進階資料分析概要:

  • 隨著組織成長及制定自己的分析策略,分析從檢視歷史資料的方式,轉變為瞭解現在與未來的分析方式。

  • 進階分析技術在製造業到醫療保健等各個產業,實現了全新解決方案。

  • 部分最令人雀躍的進展包括,運用人工智慧(AI)加強分析,以及利用預測性分析預測未來結果。

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作者

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。

常見問題集 (FAQ)

常見問題集

進階資料分析的處理方式可能包羅萬象,包括透過 AI 強化的分析,以及提供即時前瞻性深入解析的預測性分析。

進階分析為更深入瞭解更多資訊提供了機會。進階分析可協助實現各種業務目標,包括簡化作業以及締造高客戶滿意度。

傳統分析側重於瞭解已經發生的事,而進階分析則是強調現在與未來。相較於傳統分析,進階資料分析可分析的資料類型更多,規模更大,包括非結構化資料。

即時分析可與資料流同步提供深入解析,而預測性分析則可協助企業建立可能未來結果的統計模型。經強化的分析利用機器學習和其他 AI 類型的威力,讓分析更聰明。

分析將原始資料轉換為深入解析,無論是商業情資(BI)或其他用途皆適用。分析可在組織內提高作業效率及改善體驗。