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趨勢4：從大數(shù)據(jù)到小數(shù)據(jù)、寬數(shù)據(jù)

時間：2022-04-27 13:42:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-04-27 13:42:01 來源：行業(yè)動態(tài)

疫情給企業(yè)帶來的極端變革，導(dǎo)致那些基于大量歷史數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)和人工智能模型變得不那么重要了。同時，由人類和AI做出的決策變得更加復(fù)雜和苛刻，要求數(shù)據(jù)分析領(lǐng)導(dǎo)者擁有更多種類的數(shù)據(jù)才能更好地了解態(tài)勢。

因此，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該選擇那些可以更有效地利用可用數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。數(shù)據(jù)分析領(lǐng)導(dǎo)者依賴于所謂的寬數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)，寬數(shù)據(jù)可以對各種小型的、大型的、非結(jié)構(gòu)化的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源進行分析和協(xié)同，小數(shù)據(jù)指的是那些需要較少數(shù)據(jù)但仍提供有用見解的分析技術(shù)應(yīng)用。

Sallam表示：小數(shù)據(jù)和寬數(shù)據(jù)提供強大的分析和人工智能功能，降低了企業(yè)組織對大數(shù)據(jù)集的依賴性，而且通過使用寬數(shù)據(jù)，企業(yè)組織還可以獲得更豐富、更完整的、全方位的態(tài)勢感知，使他們能夠運用分析來做出更好的決策。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù),趨勢

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