為了提供場景并發現隱藏在大量信息中的答案，認知計算結合了各種應用程序。認知分析和智能技術的使用使大多數數據源可用于決策和商業智能分析程序。

什么是認知分析？

每個人都試圖找到認知分析是什么以及智能技術是什么問題的答案。在IT行業工作的每個人都意識到，人工智能當時才剛剛起步，未來還有很多。這正是引入認知分析時發生的事情。它是一項主要用于將所有數據源連接到分析處理器平臺的技術。認知分析想知道它在整個上下文中考慮了所有類型的數據。從基礎開始，讓我們進一步了解認知分析的各個組成部分。

具有類人智慧的分析就是認知分析。這可能涉及理解句子的場景和含義，或者在給定大量信息的情況下識別圖片中的某些項目。認知應用程序可以隨著時間的推移變得更好，因為認知分析經常結合機器學習和人工智能技術。簡單的分析無法發現認知分析可以發現的某些聯系和模式。公司可以利用認知分析來跟蹤客戶行為趨勢和新發展。通過這種方法，公司可以預測未來的結果并調整其目標以更好地執行。

預測分析使用來自商業智能的數據來創建預測，包括認知分析的某些方面。

認知分析基礎

分析只不過是對數據的計算機化檢查，而認知是指大腦執行的一系列心理操作。既然認知是與人的心智相聯系的，那無非是智力的應用，類似于人的智力。為了計算各種形式的數據，這與人工智能、機器學習、語義和深度學習相結合。

理解通常是非結構化且分散在全球各地的數據，是公司在全球范圍內面臨的最重要挑戰之一。我們擁有認知計算是因為人腦幾乎不可能處理如此大量的數據。企業可以使用各種工具和應用程序對其數據進行上下文推斷，并通過利用認知計算提供分析驅動的信息。

這些結論將我們引向數據分析，其中包括描述性分析。正如我們所知，規范分析和預測分析都有十年的歷史。這些技術已經幫助一些智能技術在今天獲得了關注。人工智能會議于1956年在達特茅斯學院舉行，為理解認知分析等當前當代技術的重要性做出了重大貢獻。

研究發現，使用數據支持項目的組織嚴重依賴非結構化數據的來源，如電子郵件、交易數據、客戶數據庫、在MSWord中準備的文檔以及其他此類工作表，如IDG題為“大數據和分析”的文章中所述:洞察推動數據投資的舉措和戰略，2015年”。非結構化數據的來源還包括開源數據，例如社交媒體上的帖子、人口普查數據和專利信息。因此，采用認知分析等智能技術是不可避免的。由于不管理這些非結構化數據的成本非常高，因此許多公司可以負擔得起當今使用認知分析技術的經濟高效的工具和應用程序。

好處

從根本上說，它推動了一項允許和改善消費者互動的技術，從而加速企業發展。以下是一些最顯著的優勢。

客戶互動

認知計算在三個領域對消費者交互有用。

• 增強的客戶服務
• 提供量身定制的服務
• 保證更快地響應消費者的需求

從生產力的角度來看，下面列出的四個領域是它的優勢

• 增強判斷力和更好的規劃
• 顯著降低成本
• 改善學習體驗
• 更好的治理和安全性
• 業務擴展

此外，認知分析通過以下方式促進企業成功：

• 在新市場增加銷售額
• 推出新的商品和服務

它是如何工作的？

我們已經介紹了它是什么，一瞥它的演變，以及它的一些最顯著的好處?，F在，讓我們看看認知分析的操作和應用。它遵循一定的漸進方法，如XenonstackInsights的認知分析工具和架構快速指南中所述。

• 它對整個數據領域或我們所說的“知識庫”進行徹底搜索，以最終定位實時數據。
• 獲取實時數據后，它會以圖像、聲音、文本和視頻的形式提供，這些數據與高級分析工具兼容，可用于后續決策和商業智能。
• 它通過從一批數據中提取模式和洞察力并將其用于以后使用，與人腦的工作方式類似。
• 這些程序包括幾個不同的組件，包括神經網絡、深度學習、機器學習、語義和人工智能。

根據Gartner研究副總裁RitaSallam的說法，如果企業想要顯著影響他們的增長并做出明智的決定，就應該利用認知分析來發揮自己的優勢。根據Sallam的說法，這項技術的早期采用者可能比其他企業更有優勢。企業必須徹底了解不同的模式，才能專注于整個公司的價值。

為什么被采納？

大型企業在開發算法時遇到的困難是采用認知分析的一個主要因素。必須創建一種量身定制的技術來執行此操作，因為它包括搜索大量數據。因此，機器學習和認知分析協同工作，使其對企業非常有用和成功。由于認知分析的應用，我們看到了兩個主要影響。由于搜索性能大大提高，用戶現在發現查看文件和信息非常簡單。整個網絡的性能和其他應用程序的性能都得到了顯著提升。