先进的分析如何促进支出？

Q&AQ&A问答

先进的分析如何促进支出？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-14

大数据和分析销售的引擎将是服务
市场观察家说，与服务相关的收入将在未来四年中占全部支出的一半以上（55％），IDC表示在这一份额中，对IT相关服务的需求将远远超过对与业务相关服务的需求，比率为3：1，这并不奇怪供应商已经将大数据，物联网（IoT）和诸如鲨鱼之类的分析带到了疯狂的进餐中-或推特上的总统候选人，引起他们胃口的是公司（尤其是大型企业）对大数据和物联网服务的明显需求，以及先进的分析专业知识，以程度地利用这些技术投资。

然而将不断增长的服务费用描述为对组织来说是浪费的这是不正确的
先进的分析是一个很难解决的难题，而依靠自动化，人工智能（AI）和机器学习（ML）或通过黑盒技术产品是无法解决的，机器学习，人工智能，决策自动化和其他分析技术需要高度专业的专业知识：一方面是业务和/或特定领域的专业知识；另一方面是专业知识，数据工程，分析，甚至针对特定项目的技术专长，重要的是这些技术发展得如此之快，以至于项目经常会相互跳过-或随着开源开发人员（以及更大的市场）吸收并使用竞争性项目而失去动力，绝大多数企业既没有资源也没有能力推出自己的流式接收和实时分析技术，几乎没有公司这样做。

企业都将需要帮助来确定用于高级分析的理想候选用例
他们将需要帮助来分析上述用例并将其分解为离散的（可行或可解决）问题，他们将需要帮助来开发和枚举这些问题领域的要素，您相信他们将需要帮助将这些元素映射到解决方案：帮助选择正确的技术组合，帮助将这些技术集成到现有流程中，帮助创建全新的流程来支持它们，他们还将需要开发，实施和维护边缘分析解决方案的帮助，分析不是一劳永逸的；几乎所有分析模型的准确性或精确度都会随着时间推移而漂移。

成功使用分析技术也将改变现状

当企业将分析的目光投向自己（使用分析来监视，简化，自动化和优化）会因此而改变，分析同样是累积性的：分析成功不仅会激发额外的分析需求，而且离散的见解（例如暗示上游设备即将发生故障的模式）与其他分析见解结合在一起时，有价值，公司过渡到高级分析的成本将是非常昂贵的，但是这种过渡的结果可能会具有巨大的价值，尽管可能不如服务供应商所希望的那样有价值。

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