Analisi dei dati avanzata: come rendere il tuo business più intelligente

L'analisi di oggi sta progredendo, grazie a hardware e software progettati per aiutare le aziende a prendere decisioni migliori.

Panoramica dell'analisi dei dati avanzata

  • Man mano che le aziende crescono e sviluppano la loro strategia di analisi, l'analisi passa dall'esame dei dati storici alla comprensione del presente e del futuro.

  • Le tecniche di analisi avanzate permettono nuove soluzioni in una vasta gamma di settori, dal manifatturiero alla sanità.

  • Alcuni dei più interessanti sviluppi includono l'analisi aumentata con l'intelligenza artificiale (IA) e la previsione dei risultati futuri utilizzando l'analisi predittiva.

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Dall'aumento con l'apprendimento automatico alla modellazione predittiva che prevede il futuro, l'analisi avanzata consente nuovi casi di utilizzo e un processo decisionale basato sui dati.

Prendere decisioni basate sui dati e completamente informate, in un'azienda moderna dipende dall'analisi dei dati. Adesso, il vantaggio competitivo appartiene ad aziende che possono accedere e comprendere grandi set di dati. Tra essi figurano forme di dati e informazioni non strutturate e precedentemente "oscure",dall'intelligent edge.

Passare da forme di analisi tradizionali a quelle avanzate può aiutare le aziende ad ottenere vantaggi in relazione ai clienti, ai processi e ai prodotti. Una business intelligenge (BI) e una modellazione predittiva precise facilitano l'esplorazione di nuovi approcci e strategie.

Il panorama mutevole dell'analisi avanzata

Le frontiere d'analisi più interessanti non dipendono più da fonti di dati o metodi di analisi tradizionali. L'analisi avanzata ha ampliato il campo di analisi dei dati in due modi principali:

  • Focus sul futuro: la vecchia analisi generalmente guardava al passato per una maggiore comprensione dei dati storici. L'analisi dei dati avanzata spesso adotta un approccio mirato al futuro, risolvendo i problemi prima che emergano e prevedendo il probabile impatto delle decisioni aziendali in anticipo.

  • Approccio ai dati più ampio: i progressi nell'analisi consentono di trarre maggiori informazioni da fonti di dati precedentemente non utilizzate. Tra essi figurano immagini, audio, video e dati di sensori IoT, utilizzando hardware e software ottimizzati per offrire prestazioni di analisi accelerate.

Man mano che le funzionalità di analisi diventano più avanzate, il numero di dispositivi e la quantità di dati coinvolti possono aumentare immensamente.

Perché usare l'analisi avanzata?

Per le aziende che cercano maggiori funzionalità decisionali basate sui dati, la promessa dell'analisi avanzata è straordinaria: un raccoglimento di maggiori informazioni che porta a ottenere maggiori intuizioni e che può persino prevedere il futuro.

Tuttavia, sempre più aziende lo capiscono quando iniziano ad ampliare le loro capacità: non è possibile costruire un'efficace strategia di analisi avanzata da un giorno all'altro. È necessaria una base di analisi tradizionale e acquisizione di dati.

Per sviluppare una strategia di analisi organizzativa bisogna iniziare con la comprensione del livello di maturità degli sforzi di analisi attuali. Una volta che si valuta il livello di maturità di analisi, è possibile superare gli ostacoli per arrivare a un livello avanzato di intuizioni dalle informazioni ottenute. Per supporto, consultare la guida Intel, From Data to Insights.

Per ottenere il massimo dall'analisi dei big data è necessario un approccio basato sull'ottimizzazione di hardware e software per scalabilità, prestazioni e convenienza.

Metodi di analisi dei dati avanzata

I casi di utilizzo più avanzati di analisi consentono di comprendere maggiori informazioni da più fonti. Di conseguenza, intuizioni e decisioni vengono generate automaticamente in un breve tempo.

  • Analisi dei dati in tempo reale
    Man mano che cresce il numero di dispositivi connessi all'intelligent edge, cresce anche la richiesta di comprensione dei dati raccolti in tempo reale. Con l'analisi in tempo reale, le informazioni possono essere elaborate e modellate come mai prima, con intuizioni emergenti non appena nuove informazioni entrano nel flusso di dati.
    Dal miglioramento delle operazioni della flotta alla garanzia della sicurezza dei pazienti, l'analisi in tempo reale promette di fornire informazioni quando può fare la differenza: subito.

  • Analisi predittiva
    Utilizzando l'analisi predittiva, le aziende acquisiscono la capacità di comprendere i risultati futuri probabili, ottimizzando questi risultati per raggiungere i loro obiettivi più importanti.
    L'analisi predittiva su larga scala richiede un'infrastruttura dedicata in grado di gestire un'intera gamma di carichi di lavoro di analisi. La flessibilità è fondamentale: il successo dell'analisi predittiva richiede un'infrastruttura di dati abbastanza adattabile da consentire l'uso di piattaforme come SAP HANA* o Oracle Analytics Cloud. Dovrebbe inoltre supportare soluzioni di analisi in streaming e strumenti di analisi open source come Spark.

  • Analisi aumentata
    Alcuni degli sviluppi più promettenti provenienti dai data scientist sono emersi dalla convergenza di analisi e IA. Le reti neurali e l'apprendimento automatico hanno rivoluzionato la capacità dei computer di fare inferenze e comprendere un'ampia gamma di dati non strutturati.
    Aumentando l'analisi con l'IA, i commercianti al dettaglio possono comprendere meglio il movimento dei clienti nei negozi e i produttori possono identificare facilmente prodotti difettosi. I medici possono ottenere una migliore comprensione dell'immagine medica, mentre i magazzini possono consentire un tracciamento intelligente dell'inventario.
    Con tecnologie progettate per accelerare lo sviluppo e la distribuzione dell'IA nell'intelligent edge, tra cui la distribuzione Intel® di OpenVINO™ toolkit,1 Intel si impegna a consentire l'analisi tramite IA per le aziende più innovative al mondo.

Sia che la tua azienda stia iniziando a esplorare l'analisi avanzata o abbia già fatto investimenti significativi nelle tecnologie di analisi di nuova generazione, Intel offre supporto. Il nostro ecosistema profondo di hardware, software e tecnologie partner può aiutare i tuoi data scientist a raggiungere un livello di maturità di analisi più elevato e una crescita basata sui dati.

Tecnologie Intel® per l'analisi

La tecnologia Intel® sta modificando le forme di analisi delle aziende moderne. Con casi di utilizzo che spaziano tra diversi settori e a livello globale, Intel® lavora al fine di promuovere costantemente l'analisi, aiutando al contempo le aziende a ottimizzare le prestazioni e l'efficacia in termini di costi.

Per ottenere il massimo dall'analisi dei big data è necessario un approccio basato sull'ottimizzazione di hardware e software per scalabilità, prestazioni e convenienza.

Grazie a un ampio ecosistema di tecnologie e partner volto ad aiutare le aziende a creare le soluzioni del domani, Intel promuove l'analisi avanzata per le imprese di tutto il mondo. Dai data center all'edge, Intel opera in ciascun punto dell'ecosistema di analisi al fine di offrire valore e prestazioni di prim'ordine.

  • I processori scalabili Intel® Xeon® analizzano quantità di dati enormi a velocità rapide, siano essi nell'edge, nei data center o nel cloud.
  • La tecnologia Intel® Optane™ rappresenta un approccio rivoluzionario alla memoria e allo storage in grado di contribuire ad aggirare i colli di bottiglia relativi al modo in cui i dati vengono trasferiti e archiviati.
  • I dispositivi FPGA Intel® offrono un'accelerazione all'interno del data center al fine di migliorare i tempi di risposta.
  • Le soluzioni Intel® Select sono verificate al fine di garantire prestazioni ottimali, eliminando le incertezze e accelerando l'implementazione della soluzione.

FAQ

Domande ricorrenti

L'analisi avanzata dei dati può includere un'ampia gamma di approcci, dall'analisi aumentata con IA in tempo reale all'analisi predittiva che fornisce intuizioni istantanee e lungimiranti.

L'analisi avanzata offre l'opportunità di comprendere maggiori informazioni a un livello di profondità più elevato che mai. L'analisi avanzata può contribuire a raggiungere una vasta gamma di obiettivi aziendali, dalla semplificazione delle operazioni alla soddisfazione dei clienti.

Mentre l'analisi tradizionale si concentra sulla comprensione di ciò che era già accaduto, l'analisi avanzata enfatizza il presente e il futuro. L'analisi avanzata dei dati è inoltre in grado di analizzare più tipi di dati in una scala maggiore rispetto all'analisi tradizionale, comprendendo i dati non strutturati.

L'analisi in tempo reale aggiorna le intuizioni coerentemente col flusso di dati, mentre l'analisi predittiva aiuta le aziende a creare modelli statistici di risultati futuri probabili. L'analisi aumentata utilizza la potenza dell'apprendimento automatico e di altri tipi di IA per rendere l'analisi più intelligente.

L'analisi trasforma i dati grezzi in intuizioni, per l'uso nella business intelligence (BI) o per altre applicazioni. L'analisi può incrementare l'efficienza operativa e migliorare l'esperienza in tutta l'azienda.

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Informazioni su prodotti e prestazioni

1I compilatori Intel possono o meno ottimizzare allo stesso livello i microprocessori non Intel per le ottimizzazioni non esclusive dei microprocessori Intel®. Queste ottimizzazioni includono i set di istruzioni SSE2, SSE3 e SSSE3 e altre ottimizzazioni. Intel non garantisce la disponibilità, la funzionalità o l'efficacia di qualsiasi ottimizzazione su microprocessori non prodotti da Intel. Le ottimizzazioni dipendenti dai microprocessori in questo prodotto sono pensate per l'uso con microprocessori Intel®. Alcune ottimizzazioni non specifiche per la microarchitettura Intel® sono riservate ai microprocessori Intel®. Fare riferimento alle Guide dell'utente e alle Guide di riferimento dei prodotti applicabili per ulteriori informazioni sugli specifici set di istruzioni a cui si riferisce questo avviso.