Lrsquoanalyse des données peut être effrayante, mais elle est importante dans la planification et la conception des sites Web. Aujourdrsquohui, lrsquoanalyse des données est si difficile parce que obtenez beaucoup de données de différentes sources et que essayez de comprendre ce qui est important pour votre entreprise et ce qui nrsquoest que beaucoup de bruit. Nous offrons un large éventail de logiciels, de technologies et de stratégies pour résoudre ces problèmes de Big Data et de données non structurées, et nous évoluons rapidement. Pour maximiser votre investissement dans lrsquoanalyse des données, devez comprendre les tendances et choisir les bonnes tendances pour même.
Voici les sept principales tendances analysées pour 2018. Dans un monde en évolution rapide, où lrsquoinformation en temps opportun est très importante, où les jours de traitement des données par lots sont de moins en moins nombreux, lrsquoanalyse par lots est désavantagée. Dans le passé, les applications de données ne recueillaient que des informations et devaient attendre que tout le monde rentre à la maison pour les traiter. La situation nrsquoétait peut être pas mauvaise à lrsquoépoque, mais les retards qursquoelle impliquait sont devenus inacceptables aujourdrsquohui. Les gens veulent que les mégadonnées soient compressées et que les données disponibles maintenant leur permettent de prendre des décisions. Les spécialistes des données sont sous pression pour justifier les techniques drsquoanalyse des données drsquoinvestissement en fournissant des résultats qui créeront une valeur tangible pour lrsquoentreprise.
Lrsquointelligence artificielle est redevenue populaire, et dans lrsquoanalyse des données, le nom du jeu devient de plus en plus grand, de plus en plus rapide et de plus en plus profond. Dans une entreprise typique, les grandes quantités de données en continu sont souvent trop nombreuses pour que lrsquohomme puisse les traiter et les analyser efficacement, de sorte que le travail difficile dépend de machines intelligentes. Tout ce qui srsquoest passé dans le passé a nécessité beaucoup de ressources humaines et de temps, car les humains ont pris plus de temps pour le faire et ont tendance à faire des erreurs dans les tâches répétitives. Lrsquointelligence artificielle (IA) peut gérer ces actifs
Il est souvent associé à de grands ensembles de données, de sorte que sa valeur réside dans la cohérence des résultats générés. Lorsque les résultats seront disponibles pour la prise de décisions, lrsquointuition et la sagesse humaines joueront un rôle dans les étapes les plus critiques.
Lrsquoapprentissage en temps réel des machines est basé sur lrsquointrigue cinématographique de nombreuses machines conquérantes du monde, et pourriez penser que lrsquointelligence artificielle est une mauvaise idée. Cependant, lrsquoobsession persistante pour les concepts drsquoInternet des objets et la connectivité sans faille entre les appareils font des algorithmes drsquoapprentissage automatique la meilleure façon de recueillir et drsquoanalyser les données immédiatement après leur production. Cela ne se limitera pas non plus aux données à lrsquoéchelle de lrsquoentreprise, car les microservices génèrent beaucoup de flux de données. La plupart de ces données ne sont pas structurées et peuvent fournir des aperçus importants au moment de la création.
En fait, la conception de certaines applications de données a fait un pas en arrière dans la prévision de lrsquoavenir par lrsquoanalyse prédictive des données. Les entreprises peuvent choisir la prévention proactive en prenant des décisions fondées sur des données historiques qui prédisent ce qui se passe avant lrsquoactivité, en créant des modèles drsquoaffaires à valeur ajoutée pour déterminer lrsquoefficacité, les possibilités de génération de revenus et lrsquoamélioration du service à la clientèle. Les données non structurées sont au Centre du scénario une grande partie de toute lrsquoinformation nrsquoest pas structurée, ce qui signifie qursquoil nrsquoest pas facile de les classer en colonnes ou en catégories ordonnées. Il srsquoagit notamment de vidéos, de médias sociaux, de textes, de flux RSS et de présentations de diapositives. Vous pouvez dire immédiatement qursquoils contiennent des informations importantes qui peuvent aider à mieux comprendre votre entreprise et vos clients. Cependant, comme les données qursquoelles contiennent ne sont pas organisées intelligiblement par machine, elles sont difficiles et coûteuses à analyser.
Heureusement, des progrès ont été accomplis dans les domaines suivants:
Les réseaux neuronaux utilisés dans lrsquoanalyse des données utilisent un algorithme complexe qui imite la façon dont le cerveau humain traite lrsquoinformation, bien que cette approche soit très simple. Lrsquoidée principale est drsquoeffectuer une analyse qui va au delà de lrsquoévidence, tout comme lrsquointuition humaine sait quand une image a un problème ou quand elle
Lrsquoalgorithme typique du réseau neuronal comporte trois niveaux, dont le plus évident est le niveau drsquoentrée, crsquoest à dire les données vues par lrsquoutilisateur. La valeur des réseaux neuronaux réside dans la couche cachée, qui contient généralement des fonctions mathématiques ou des neurones cachés à lrsquoutilisateur. Ces neurones ont généralement une influence significative sur les résultats futurs, et crsquoest le troisième niveau. Une compréhension approfondie de lrsquoapprentissage automatique et de lrsquoalgorithme des réseaux neuronaux est le concept de base de lrsquoanalyse des données. Toutefois, pour mieux comprendre les données, ils ont souvent dû les étudier en profondeur. Bien que le réseau neuronal standard nrsquoait que quelques couches, le réseau neuronal profond srsquoétend le plus loin possible le long de la couche cachée.
Il peut alterner jusqursquoà 20 niveaux drsquounités de calcul non linéaires et linéaires pour identifier plus de modèles et de connexions au fur et à mesure que progressez. Il faut plus de temps pour apprendre le cadre de collecte et drsquoanalyse des données, mais êtes plus prédictif. Vous pouvez créer des réseaux neuronaux profonds en utilisant différents paquets, dont les plus populaires sont tensorflow et mxnet. Drsquoautres progiciels incluent Microsoft Cognitive Kit, theano, caffe et torch. Conclusion du premier propriétaire d
7 Principales tendances de l&rsquoanalyse des données en 2018
