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人们需要为2020年的六个商业智能趋势做好准备

对于2020年商业智能发展趋势有何期待?而人们需要为这些发展趋势做好准备。 越来越多的企业使用数据来驱动他们的决策——这使得前沿分析和商业智能战略成为企业可以拥有的最佳优势之一。 新兴技术(特别是由人工智能驱动的技术)正在改变企业从数据收集和提取可用见解的方式。 人们应该了解以下六个趋势,这些趋势将在2020年和未来10年中重塑商业智能领域。 1.数据发现的新途径 像物联网(IoT)设备这样的新数据收集技术正在为企业提供大量的实时数据,这与以前收集的任何数据都不一样。人工智能和数据投资者Matt Turck表示,“一切皆可数据化”,随着越来越多的人员上网,可以将信息进行分析、分类并将其转换为一种格式,而人工智能系统可能会崩溃。 这些新的数据发现途径将为商业智能分析师提供比以往更多的数据来源。与此同时,处理大量数据的公司将需要开始更加认真地对待数据安全性和隐私权,尤其是在处理机密的消费者信息时。正如企业越来越意识到数据的价值一样,黑客也越来越意识到这一点,因此,数据泄露的频率和成本也开始飙升。 依赖这些新数据源的公司也需要保护这些新数据,否则将面临难以承受的后果。 2.人工智能驱动的大数...

医疗数据典型特征及架构发展方向研究

前言 医疗健康产业目前呈高速发展状态,处在互联网对医疗行业赋能的关键阶段,由于医疗行业数据的隐私性较强,通过传统方式很难获取公开的医疗健康数据进行研究,根据阿里云天池比赛赛题设置研究及提供的脱敏数据集着手进行分析是比较理想的手段。本文的目的在于对医院的信息系统流程进行思考,结合公开数据集对于医疗健康数据特征进行分析,从而得出未来医疗健康产业数据架构模式的发展方向。 医疗健康数据特征 首先看一下天池比赛近期的两场比赛,都是针对医疗数据进行研究并进行挖掘的,采用脱敏数据,数据来源于实际病例因此参考价值较高:分析两个比赛提供的数据集形式,可以明显感到医疗数据集的特征为数据异构,即因为医疗检测手段的关系,数据图像化比例较高,但是因为训练数据集需要根据患者其他特征包括性别、年龄、身高、体重等进行统筹分析,因此也包含了一部分结构化数据,因此医疗数据集是典型的非结构化数据和结构化数据并存的异构数据集。 常用预测算法分析 医疗数据所需要的预测结果一般为分类,由于结果的主要目的并非直接作出定性结论而更多的是为医生提供参考因此二分类(即是或不是)和多分类(分为几类)都有实际价值。从宫颈癌风险智能诊断比赛要...

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