大資料「黑科技」來襲 請拭目以待!

2021-09-23 11:26:53 字數 1435 閱讀 7621

根據 idc的一項調查報告中指出:企業中80%的資料都是非結構化資料,這些資料每年都按指數增長60%。 透過其增長速度,我們可見一斑。同時有 報道 也 指出 : 平均只有1% — 5%的資料是結構化的資料。 那麼何為 非結構化資料 ? 顧名思義 , 是儲存在檔案系統上的資訊,而 並非資料庫 。

如今,這種迅猛增長的 且體積龐大的 資料 型別 在企業裡消耗著複雜而昂貴的 系統資源, 如何更好的 挖掘這些 具有潛在價值的不同型別的 資料 檔案,而不是因為處理它們卻干擾日常的 業務 工作?當然 , 你可以 選擇聘請大資料專家團隊 ,但 人力的成本和專業性 總會有 帶來 侷限性 與不足 。 對此,來自矽谷的大資料科技公司taste analytics表示,2023年將是中國大資料覺醒的一年,taste analytics將帶著來自美國矽谷的技術力量以及大資料產品,深入中國市場,為中國企業提供專業、便捷的大資料解決方案。

它是大資料中的「黑科技」

這裡所說的「黑科技」不是非人類自力研發,凌駕於人類現有的科技之上的知識,而是從使用者角度出發,能夠解決實際困難的高、精、尖it技術。

對於資料的解讀來說,每個企業都有不同的方式方法。但在企業各自的資料分析過程中,暴露出的問題所在不盡相同。首先是跨平台資料聯通問題,業務部分需要的資料**一旦複雜,尤其是和現有的社交、電商資料相關聯,大資料部門不得不需求設計、呼叫研發並開展定製化開發和部署工作。其次是,資料分散問題,這個問題基於資料無法聯通的衍生問題,例如企業從crm系統中將使用者匯入到分類時,其中合作、**、協作、邀請等各類資料混在,資料分散問題嚴重,大資料部門猶如「漂洋過海來看你」的感覺。更不用說如何確保資料準確性、影響資料的因素、長期對資料進行檢測等有關大資料的工作,在資料採集、分析、呈現的一系列問題中,企業使用者捉襟見肘。

面對大資料的瓶頸,「黑科技」登場的時候到了。作為來自矽谷的大資料分析公司,taste analytics帶來了signals資料分析平台。為什麼說它是「黑科技」,且從三個方面來解釋一下:

值得一提的是,2023年,taste analytics正在和國內的知名第三方資料提供商進行戰略合作,將為中國企業提供更多本地化的資料。

第二,資料分析層,也就是對於非結構化和結構化資料進行深度地機器分析。這個層次的黑科技在於taste analytics研發出了最為先進的分析技術——**性分析,企業可以享受到結構化和非結構資料的精準分析結果,並對市場行為作出及時的預估與**。

第三,影象視覺化層,signals平台會把資料分析結果進行視覺化輸出,並提供出十餘種影象視覺化模式,且支援自定義分析,有意思的是,signals平台可以根據使用者不同的喜好,設計有價值且有特點的影象展示,方便使用的同時,提公升使用體感。

「黑科技」在中國

2023年是taste analytics的「中國服務元年」。其相關產品已實現了本土化工作,包括產品使用中文化、雲服務部署落地化、技術支援規模化等。有理由相信,taste analytics所帶來的大資料「黑科技」,必定將在中國市場落地開花。

「黑科技」來襲 華為智慧型家居新品實測

智慧型家居在過去兩年裡,已經成為網際網路新的發展風口,眾多產業巨頭入局。華為憑藉其在通訊領域積累的技術和產業優勢,也早早布局智慧型家居。與其它商家不同的是,華為的智慧型家居走的是開放平台策略。以華為hilink協議聯結智慧型家居裝置,並與美的 海爾 歐普照明等多家企業達成智慧型家庭核心生態夥伴關係,...

大資料洶湧來襲

如果僅僅是海量的結構性資料,那麼解決的辦法就比較的單一,使用者通過購買更多的儲存裝置,提高儲存裝置的效率等解決此類問題。然而,當人們發現資料庫中的資料可以分為三種型別 結構性資料 非結構性資料以及半結構性資料等複雜情況時,問題似乎就沒有那麼簡單了。大資料洶湧來襲 當型別複雜的資料洶湧襲來,那麼對於使...

「黑科技」來襲!人臉識別技術廣受關注

2017年,人臉識別技術可以說是貫穿全年 全行業,尤其是在蘋果新出的iphone x推出人臉識別功能之後,人臉識別這一 黑科技 受到了更加廣泛的關注。事實上,人臉識別在2000年初就有小範圍的落地應用,主要用在簽到打卡機上,但那個時候人工智慧並不是很火,這個領域還沒有進入主流的研究視角。直到2012...