认知计算结合了各种应用程序，以提供上下文并发现隐藏在大量信息中的答案。认知分析和智能技术的使用使大多数数据源可用于决策制定和商业智能分析程序。什么是认知分析？每个人都在努力寻找什么是认知分析和什么是智能技术这一问题的答案。在IT行业工作的每个人都意识到AI才刚刚起步，还有很多事情要做。这正是引入认知分析时发生的情况。它是一种主要用于将所有数据源连接到分析处理器平台的技术。认知分析想要知道它考虑了所有类型的整体数据。从基础开始，让我们仔细看看认知分析的各个组成部分。具有类人智能的分析是认知分析。这可能涉及理解句子的上下文和含义，或者在给定大量信息的情况下识别图片中的某些项目。随着时间的推移，认知应用程序会变得更好，因为认知分析通常会结合机器学习和人工智能技术。简单分析无法揭示认知分析可以揭示的某些联系和模式。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他们的目标以取得更好的业绩。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。认知分析基础知识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。认知既然与人的心智有关，无非就是智能的应用，类似于人的智能。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。理解数据通常是非结构化的并且分散在全球各地，是公司在全球面临的最重要挑战之一。我们拥有认知计算，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。这些结论引导我们进行数据分析，包括描述性分析。正如我们所知，规范分析和预测分析都已有十年历史。这些技术帮助一些智能技术在今天获得了关注。1956年在达特茅斯学院举行的人工智能会议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。使用数据支持项目的组织发现，使用数据支持项目的组织严重依赖非结构化数据源，例如电子邮件、交易数据、客户数据库、MSWord中准备的文档以及其他此类工作表，正如IDG所描述的标题为“大数据和分析“如文章所述：洞察力驱动数据投资计划和战略，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。由于不管理这种非结构化数据的成本高得令人望而却步，因此许多公司现在可以负担得起使用认知分析的经济高效的工具和应用程序。好处从根本上推动了允许和改善消费者互动的技术，从而加速业务增长。以下是一些最显着的优势。客户交互认知计算在三个领域对消费者交互很有用。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，以下四个方面是其优势增强的判断力和更好的规划显着降低成本改善学习体验更好的治理和安全性业务扩展企业成功的方式：增加新市场的销售额推出新商品和服务它是如何运作的？我们已经介绍了它是什么，简要了解了它的演变，以及它的一些最显着的好处。现在，让我们看看认知分析的运作和应用。它遵循一种渐进的方法，如XenonstackInsights的认知分析工具和架构快速指南中所述。它对整个数据世界或我们所说的“知识库”进行彻底搜索，最终定位实时数据。一旦实时数据被捕获，它就会以图像、声音、文本和视频的形式提供，与高级分析工具兼容，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见解并将其用于以后使用，以类似于人脑的方式工作。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其增长并做出明智的决策，就应该利用认知分析来发挥自己的优势。根据Sallam的说法，该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型，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面临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，因为它涉及搜索大量数据。因此，机器学习和认知分析一起工作，使它们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。由于大大改进了搜索性能，用户现在发现查看文件和信息非常简单。整个网络的性能以及其他应用程序的性能都得到了显着提升。
