数据分析的三大支柱是什么?

每个企业都需要一个战略函数获得最大利润以及维持自身市场。多赚利润,维持市场的这些天是一个大问题。因此,要使用最新的数据分析技术,而不只是依赖于可用的数据。

先进的数据分析包括三大支柱即速度、敏捷性和性能是重要的利用潜力。这些柱子加强本身的分析策略,提高您的业务多个折叠。

数据分析的三大支柱:

• 速度
• 敏捷性
• 性能

速度

正如我们前面提到的,你不能只依赖于可用的数据,从而决定对你的业务。,而你要把最新的数据分析技术获得的实时数据对市场情况和相应的设计策略。

这种数据分析不能用通常的CPU。因为机器执行分析采取了大量的输入数据和处理它们使用一些数学工具实现的结果。

传统cpu不配有这样的力量,从高端处理器需要更大的处理能力。这些机器必须处理人工智能和机器学习算法占用数百万数据点和从错误中学习。

因此,重要的是要有一个机器高速处理。这些设备与gpu的帮助下成为可能。图形卡让你执行任务时平行。它还可以帮助你训练不同的分析模型。

用更快的机器,您可以开发新的模型,训练他们,调整它们来创建更好的高级分析的算法。使用gpu有许多优点包括增加灵活性、成本效益、可伸缩性和安全性。

敏捷性

数据分析在一定程度上改善了机器有能力表明数据查询时发布。流行的搜索引擎使用一个复杂的算法来完成这个功能。你可以找到自我暗示的数据结果的理解和学习一些先进的机器学习算法分析模型。

这些机器功能和灵活性通过结合不同的数据模型从不同的来源。数据分析师的火车模型,使它们更有价值。如果您正在运行一个数据分析模型为特定业务,重要的是要知道数据的目的是什么,有什么业务需求,和什么是数据访问的限制。这些可以被沟通业务需求。

当数据分析模型训练以这样一种方式,它是敏捷。你可以找到正确的类型的数据为您服务与良好的训练模型为您的业务工作。尤其是企业参与竞争激烈市场必须领先于竞争对手总是在上面。这只能通过大量的数据分析和未来预测,可以由一个训练有素的敏捷数据分析模型。

这样一个建模技术是数据库建模,使得公司能够存储大量的数据容易和立即理解业务的变化。巨量数据帮助他们保持模式灵活,可能改变根据市场情况。它还允许他们有一个完整的历史可以用来审计业务。

性能

当谈到速度,这完全是关于机器的物理性能和模型。但性能的第三大支柱是如何有效地模型在分析数据工作。因为不是所有的企业都有结构化数据。大部分的数据获得包括非结构化或半结构化数据的困难在一个数据分析模型。

所以,在这种情况下,公司有能力分析半结构化和非结构化数据将导致市场的跑步者。他们可以比别人有更多的优势由于其特有的数据分析模型,可以用不同类型的数据表现良好。

研究人员正在努力改善这种训练模型,因为大量的非结构化数据必须以某种方式教机器,它可以使我们能够创造更好的人工智能软件。当得到了这样的模型,它更容易提供更好的结果和预测。在这个世界上充满了随机性,重要的是要适应这些数据到分析模型有效。

结论

数据分析的三大支柱为我们提供一个洞察任何数据的工作和性能分析模型。任何执行的数据分析模型应该基于这些支柱得到先进的结果。为你的业务有一个独特的数据架构,你必须依靠数据分析在这些柱子上。