趨勢四：從大數(shù)據(jù)到小數(shù)據(jù)，再到寬數(shù)據(jù)
時間：2022-04-25 04:51:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-04-25 04:51:01 來源：行業(yè)動態(tài)
新冠疫情造成業(yè)務發(fā)生極端的變化，這導致那些基于大量歷史數(shù)據(jù)的機器學習和AI模型都不再適用了。同時，由人類和AI共同做出決策變得更加復雜和苛刻了，這就要求數(shù)據(jù)分析負責人擁有更加多樣化的數(shù)據(jù)，以更好地了解態(tài)勢。
因此，數(shù)據(jù)分析負責人應該選擇那些可以更有效利用可用數(shù)據(jù)的分析技術。他們依賴于所謂的寬數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對各種小數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)、結構化數(shù)據(jù)來源的分析和協(xié)同處理，還有小數(shù)據(jù)，就是那些所需數(shù)據(jù)較少、但仍可以提供有用洞察的分析技術應用。
Sallam表示：小而廣泛的數(shù)據(jù)方法提供了強大的分析和AI，同時減少了企業(yè)組織對大數(shù)據(jù)集的依賴。使用廣泛的數(shù)據(jù)，讓企業(yè)組織可以獲得更豐富的、更完整的態(tài)勢感知或360度視圖，從而使他們能夠運用數(shù)據(jù)分析做出更好的決策。
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