高德纳公司预测,到2025年,70%的组织将把注意力从大到小,宽数据,提供更多的上下文分析和降低人工智能(AI)数据饿了。

“中断,如COVID-19大流行导致历史数据反映过去的条件,很快就会过时,这是许多生产AI和打破机器学习(毫升)模型,”说吉姆兔子,尊敬的Gartner研究副总裁。“此外,决策由人类和艾城已变得更加复杂和苛刻,饥饿和过度依赖数据深度学习方法。”

Gartner分析师讨论新数据和分析(二维)技术来构建一个弹性,适应力强数据的组织在Gartner数据和分析2021年峰会几乎发生在EMEA到周四。

d和a领导人需要转向新的分析技术知道“小数据”和“大数据”。”加在一起,就能够更有效地使用可用的数据,通过减少所需的体积或从非结构化提取更多的价值,不同的数据源,”黑尔先生说。

小和大数据允许更健壮的分析和人工智能

小的数据是一种方法,需要较少的数据,但仍然提供了有用的见解。的方法包括特定的时间序列分析技术或few-shot学习,合成数据,或者self-supervised学习。

宽数据使分析和协同的各种大小、非结构化和结构化数据源。它适用于X分析,X站寻找数据源之间的联系,以及数据格式的多样性。这些格式包括表格、文本、图像、视频、音频、声音、温度、甚至嗅觉和振动。

”这两种方法促进更健壮的分析和人工智能,减少组织的依赖大数据并使更丰富,更完整的态势感知或360度的观点,“兔子先生说。”d和a的领导人运用这两种技术解决的挑战,如低可用性的训练数据或开发更健壮的模型通过使用更多种类的数据。”

小和大数据的应用程序

潜在的地方小,宽数据可以使用在零售需求预测,实时行为和情绪智力在客户服务应用于hyper-personalization,和客户体验改进。

其他地区包括物理安全或欺诈检测和自适应自主系统,如机器人、不断学习的时间和空间相关性的分析事件在不同感觉通道。

Gartner客户机可以阅读更多2021年“顶级趋势数据和分析:从大到小的数据。”

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Gartner的数据和分析峰会

Gartner数据&分析峰会探讨如何将数据和分析战略业务成果,促进人工智能等技术的采用。峰会实际上正在发生EMEA并将6月8日至9日举行亚太地区6月23 - 24日,印度,7月12 - 13日日本。在Twitter上关注新闻和更新的会议使用# GartnerDA。

Gartner信息技术实践

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