認知計算的數據分析系統模擬了人類思維的複雜性

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今天，計算機幾乎可以模仿人類思維的學習，思考，推理，分析和決策的能力。這項技術稱為認知計算。通常，認知計算與其他新興數據科學進步相混淆，例如商業智能（BI），深度學習（DL）和機器學習（ML）。然而，認知計算與其他驚人技術的區別在於，它可以閱讀和理解「黑暗數據」。

這種數據不利於BI，DL或ML技術的分析。因此，認知計算至關重要，因為技術專家報告說，非結構化數據佔世界數字信息總和的80％。結果，企業領導者需要熟練的數據科學專業人員，他們可以防止信息偏差，利用非結構化數據進行決策，並提高數據分析的速度和準確性。儘管認知技術具有「思考」的能力，但這種資源總是需要熟練的操作員。人類必須始終處於控制之中，並且能夠向利益相關者解釋數據的使用方式，以及如何管理數據的方式。無論技術多麼先進，人類都必須掌控，以確保安全。

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根據IBM最近的一份報告，非結構化數據將在2020年成為所有信息的90％。這些信息來自圖像，感測器，視頻，音頻文件和電話數據。認知系統通過減少執行有效分析所需的大量編程來構建當前先進的大數據技術。在此創新之前，數據科學家必須明確編程系統以執行所需的功能。因此，認知系統之前的分析框架無法在編程方案之外執行。

或者，認知分析系統具有模仿人類思維的批判性思維能力。他們分析，學習和理解，無需程序員干預。儘管如此，認知計算的基礎在於協助人類, 而不是取代人類。IBM的調查顯示，73％來自世界各地的受訪CEO計劃在其運營中部署認知計算。此外，75％的受訪者認為認知技術很快就會破壞他們的行業。

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在市場營銷方面，先進的分析技術可以放大在該領域工作的專業人員的能力。例如，個性化，以消費者為中心的戰略和長期關係建設對於促進可持續的積極的企業成果至關重要。先進的分析系統可幫助營銷人員在合適的時間向正確的客戶提供正確的信息。此外，認知計算等技術幫助營銷專業人員發現人類無法用手工研究方法找到的機會。通過從社交媒體網站，電子郵件通信和網站指標推斷數據，營銷人員可以利用先進的分析系統與他們的受眾建立良好的關係並創造有價值的體驗。

在掌握情商和創造力之前，認知系統還有很長的路要走。目前，企業需要熟練的營銷人員講述他們的故事和創造性技能，以創造與潛在買家產生共鳴的信息。數據仍然是理解消費者行為的關鍵，但藉助先進的數據分析系統，營銷人員可以理解看似無法估量的大量信息並推動企業成功。雖然數據分析提供了洞察力，但營銷人員將這些見解轉化為可產生實際價值的行動。

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認知智能，預測分析和機器學習等先進技術建立在大數據系統的基礎之上。現在，隨著認知智能技術的引入，尖端的數據分析系統模擬了人類思維的複雜性。今天，數據科學家必須教授認知智能技術如何學習。明天，這項技術將自學。計劃在2019年利用這項卓越的新技術的高管人數可能看起來令人震驚，但其背後的理由非常清楚。儘管如此，將認知智能系統與現有企業分析技術結合使用仍將具有挑戰性。

例如，IBM的Watson技術花費了數十年的時間進行組裝，耗資數億美元，並且需要數千名才華橫溢的工程師的工作。目前，除了資源最豐富的企業外，這種流血時代技術將無法進入。儘管如此，一些不在公司影響力上層的公司可能能夠通過與合適的軟體即服務（SaaS）供應商合作來利用該技術。在IBM調查中，報告最大經濟效益的高管認為，認知智能等先進技術最適合轉型而非漸進式變革。換句話說，高管們認為認知智能是破壞性轉型的工具。

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認知技術的早期採用者期望創新資源將對商業產生重大影響。高級分析系統已經在嚴重影響和改變企業開展業務的方式。如果這種趨勢繼續下去，先進的分析系統可能不辜負全球媒體和世界信息技術服務推廣的宣傳，這將是供應商首先考慮的事情。

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