为了提供场景并发现隐藏在大量信息中的答案，认知计算结合了各种应用程序。认知分析和智能技术的使用使大多数数据源可用于决策和商业智能分析程序。
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什么是认知分析？
每个人都试图找到认知分析是什么以及智能技术是什么问题的答案。在IT行业工作的每个人都意识到，人工智能当时才刚刚起步，未来还有很多。这正是引入认知分析时发生的事情。它是一项主要用于将所有数据源连接到分析处理器平台的技术。认知分析想知道它在整个上下文中考虑了所有类型的数据。从基础开始，让我们进一步了解认知分析的各个组成部分。
具有类人智慧的分析就是认知分析。这可能涉及理解句子的场景和含义，或者在给定大量信息的情况下识别图片中的某些项目。认知应用程序可以随着时间的推移变得更好，因为认知分析经常结合机器学习和人工智能技术。简单的分析无法发现认知分析可以发现的某些联系和模式。公司可以利用认知分析来跟踪客户行为趋势和新发展。通过这种方法，公司可以预测未来的结果并调整其目标以更好地执行。
预测分析使用来自商业智能的数据来创建预测，包括认知分析的某些方面。
认知分析基础
分析只不过是对数据的计算机化检查，而认知是指大脑执行的一系列心理操作。既然认知是与人的心智相联系的，那无非是智力的应用，类似于人的智力。为了计算各种形式的数据，这与人工智能、机器学习、语义和深度学习相结合。
理解通常是非结构化且分散在全球各地的数据，是公司在全球范围内面临的最重要挑战之一。我们拥有认知计算是因为人脑几乎不可能处理如此大量的数据。企业可以使用各种工具和应用程序对其数据进行上下文推断，并通过利用认知计算提供分析驱动的信息。
这些结论将我们引向数据分析，其中包括描述性分析。正如我们所知，规范分析和预测分析都有十年的历史。这些技术已经帮助一些智能技术在今天获得了关注。人工智能会议于1956年在达特茅斯学院举行，为理解认知分析等当前当代技术的重要性做出了重大贡献。
研究发现，使用数据支持项目的组织严重依赖非结构化数据的来源，如电子邮件、交易数据、客户数据库、在MSWord中准备的文档以及其他此类工作表，如IDG题为“大数据和分析”的文章中所述:洞察推动数据投资的举措和战略，2015年”。非结构化数据的来源还包括开源数据，例如社交媒体上的帖子、人口普查数据和专利信息。因此，采用认知分析等智能技术是不可避免的。由于不管理这些非结构化数据的成本非常高，因此许多公司可以负担得起当今使用认知分析技术的经济高效的工具和应用程序。
好处
从根本上说，它推动了一项允许和改善消费者互动的技术，从而加速企业发展。以下是一些最显著的优势。
客户互动
认知计算在三个领域对消费者交互有用。
- 增强的客户服务
- 提供量身定制的服务
- 保证更快地响应消费者的需求
从生产力的角度来看，下面列出的四个领域是它的优势
- 增强判断力和更好的规划
- 显著降低成本
- 改善学习体验
- 更好的治理和安全性
- 业务扩展
此外，认知分析通过以下方式促进企业成功：
- 在新市场增加销售额
- 推出新的商品和服务
它是如何工作的？
我们已经介绍了它是什么，一瞥它的演变，以及它的一些最显着的好处。现在，让我们看看认知分析的操作和应用。它遵循一定的渐进方法，如XenonstackInsights的认知分析工具和架构快速指南中所述。
- 它对整个数据领域或我们所说的“知识库”进行彻底搜索，以最终定位实时数据。
- 获取实时数据后，它会以图像、声音、文本和视频的形式提供，这些数据与高级分析工具兼容，可用于后续决策和商业智能。
- 它通过从一批数据中提取模式和洞察力并将其用于以后使用，与人脑的工作方式类似。
- 这些程序包括几个不同的组件，包括神经网络、深度学习、机器学习、语义和人工智能。
根据Gartner研究副总裁RitaSallam的说法，如果企业想要显着影响他们的增长并做出明智的决定，就应该利用认知分析来发挥自己的优势。根据Sallam的说法，这项技术的早期采用者可能比其他企业更有优势。企业必须彻底了解不同的模式，才能专注于整个公司的价值。
为什么被采纳？
大型企业在开发算法时遇到的困难是采用认知分析的一个主要因素。必须创建一种量身定制的技术来执行此操作，因为它包括搜索大量数据。因此，机器学习和认知分析协同工作，使其对企业非常有用和成功。由于认知分析的应用，我们看到了两个主要影响。由于搜索性能大大提高，用户现在发现查看文件和信息非常简单。整个网络的性能和其他应用程序的性能都得到了显著提升。
