Источник: CIO Advisor APAC
С программным обеспечением превосходных прикладных наук, таких как искусственный талант и машинное обучение, рынок аналитики развивается быстрыми темпами во всех вертикалях. Структуры анализа данных со временем становятся умнее, поскольку инструменты глубокого ознакомления становятся более удобными и конкурентоспособными по цене. Кроме того, после всплеска источников данных и массивных данных структуры науки о записях становятся все более интеллектуальными с более широкими возможностями для определения записей и получения полезных идей. С распространением устройств IoT технология и накопление статистики расширились за счет использования складок, которые, в свою очередь, играют важную роль, позволяя быстрее проводить исследования инструментов машинного освоения на основе агрегированной информации и получать скрытое представление о будущих разработках и практиках в огромных отраслях.
Хотя сегодня машинное обучение вносит большой вклад в аналитику статистики, существуют различные элементы, которые следует учитывать, когда речь идет об информатике. Связность имеет основополагающее значение между платформой фактологической науки и всем конвейером аналитики, начиная с преимущественного доступа, сбора информации и возможного использования данных. Что касается точности и надежности информационной платформы, важно обеспечить применимую совместимость между инструментами платформы и инструментами ИТ-инфраструктуры. Организации должны удостовериться, что используемая ими платформа по изучению фактов улучшает существующую ИТ-инфраструктуру, и, следовательно, оценка текущей ИТ-инфраструктуры должна быть первым шагом в развертывании надлежащей платформы статистического анализа………Подробнее
