如何充分利用公共云来分析应用程序和数据?
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-27
这种思路既适用于大数据和分析，也适用于事务数据
在分析和分析应用程序的生产中可能存在云的位置，不会在IT决策者的头脑中触发警报，Microsoft Azure和Amazon AWS之类的公共云之所以增长，是因为公司了解使用云的经济性，但在公共云平台上的数据安全性方面，他们仍然有很大的担忧，市场营销它提供安全解决方案以保护敏感数据，无论这些数据存储在何处，当您在内部存储数据时，您将对所有数据负直接责任，但是当您使用云时，这种数据安全性将成为共同的责任。
尽管存在这种可以理解的忧虑，但是公司不应该在大数据策略中放弃使用公共云
相反他们需要查看其数据处理需求，并为这些各种活动确定的部署位置并根据数据采取行动，立即成为云候选者的数据和应用程序活动是应用程序的开发和测试。在这些情况下，准备的测试数据不是您的生产数据，因此较少（在很多情况下，没有）数据泄露或安全风险，使用公共云进行应用程序开发和测试是我们看到的用例之一，为帮助公司以便他们在应用程序开发和测试活动中利用云的经济性和速度，我们的软件内置了智能，可以在敏感数据传递到云之前对其进行检测和加密，这使应用程序可以在云中针对实际数据进行测试，而不是针对生产中或具有安全敏感性的数据进行测试。
为了实现这种级别的数据安全性
软件将数据混搭为可用但虚构的数据，以进行应用程序测试，数据可能会混入软件中，以读取客户的住所，或者如果客户的真实姓名是张三，则该软件可能会将名称更改为李四，这个过程似乎很简单，重要的是它能够为企业节省大量准备测试数据的时间，或在开始出现故障时必须刷新该测试数据的过程，诸如此类的技术还满足了IT部门强烈的反对意见，那就是将云用于任何类型的敏感数据存储，数据被虚构到可以在测试和开发环境中实际运行的程度，但是并不能满足黑客的要求。
化大数据团队的认知计算投资的3种方法
发现您可以做的重要的事情，以提高利用认知计算的几率，认知计算正在迅速将以非标准数据生成的报告和仪表板开始的大数据分析计划转变为更为实质的内容，什么是认知计算，您如何从中受益？认知计算是人工智能的一个分支。它结合了科学和工程原理，生产出了“智能”机器，这些机器从它们所摄取的数据中学习，并希望模仿人类大脑的学习和思考过程，话虽这么说认知计算并不像人类思维那样复杂，复杂和灵活， 大约10年前研究人员发现这种现象的原因是，他们试图建造一台可以像小型哺乳动物的大脑一样运转的计算机，并为此而苦苦挣扎。
什么样的认知计算 可以做的很好是成倍多个人类心灵的解决难以捉摸的问题的权力
按年度计算， 约有5％的医生医学诊断是错误的，为了解决这个问题并改善诊断过程，分析605,000多份医学证据，200万页文本，25,000个培训案例，并且在14700多小时的临床医生协助下，对其决策准确性进行了调整，医生输入的症状和其他相关因素的系统，和沃森则标识信息和矿山病人数据的关键件找到家族病史，目前的药物，以及其他现有条件下的相关事实。沃森还审查测试结果并形成假设，在诊断方面的结论不是确定的，但医生会采用Watson信息并将其纳入他/她自己对病情和所治疗患者的了解。
这是一种人机协作，它利用了人类思维特有的自然灵活性
敏捷性和创新能力，然后将其与计算机处理人类大脑无法处理的各种形式的信息的能力相结合，希望在任何合理的时间内，正是这种人机协作的调优使认知技术在公司中得到了有效的应用，这是有关如何实现效果的三个技巧。
1：将重点放在特定的业务案例或应用程序上
医疗保健示例仅专注于为医生提供更多信息和诊断支持，使用该应用程序的医务人员确切地知道在诊断过程中所扮演的角色，以及该角色如何适合他们的专业实践，同样具有其他用例的企业应该对认知技术在其业务中的“适合性”或角色具有这种狭义的理解，首先从用户确切地了解他们将如何使用认知技术以及应该从中获得什么好处开始。
2：使应用程序易于使用
用户进入和进入认知计算工作流程的过程应该简单明了-无论是通过单击鼠标还是基于文本的输入，过多的出入“开销”将阻碍使用，而减少使用昂贵的工具将无法使您收回技术投资。
3：设置指标和期望，然后衡量结果
如果您是运输提供商，并且您的目标是减少设备和基础设施的维护和维护时间，那么认知计算工具应该能够评估您的资产，预测哪些资产需要更换或维护，并预防性地建议采取措施，以便您的停机时间和维护时间减少了，在认知技术实施开始之初，您应该设定目标，将维护支出和时间减少20％在实施认知技术之前计算您的时间和维护成本，然后在实施之后测量这些成本，以了解您是否正在实现您预期的减少量，如果不是这样您可以进一步评估或调试您的过程以朝着预期的性能水平发展。
在分析和分析应用程序的生产中可能存在云的位置，不会在IT决策者的头脑中触发警报，Microsoft Azure和Amazon AWS之类的公共云之所以增长，是因为公司了解使用云的经济性，但在公共云平台上的数据安全性方面，他们仍然有很大的担忧，市场营销它提供安全解决方案以保护敏感数据，无论这些数据存储在何处，当您在内部存储数据时，您将对所有数据负直接责任，但是当您使用云时，这种数据安全性将成为共同的责任。
尽管存在这种可以理解的忧虑，但是公司不应该在大数据策略中放弃使用公共云
相反他们需要查看其数据处理需求，并为这些各种活动确定的部署位置并根据数据采取行动，立即成为云候选者的数据和应用程序活动是应用程序的开发和测试。在这些情况下，准备的测试数据不是您的生产数据，因此较少（在很多情况下，没有）数据泄露或安全风险，使用公共云进行应用程序开发和测试是我们看到的用例之一，为帮助公司以便他们在应用程序开发和测试活动中利用云的经济性和速度，我们的软件内置了智能，可以在敏感数据传递到云之前对其进行检测和加密，这使应用程序可以在云中针对实际数据进行测试，而不是针对生产中或具有安全敏感性的数据进行测试。
为了实现这种级别的数据安全性
软件将数据混搭为可用但虚构的数据，以进行应用程序测试，数据可能会混入软件中，以读取客户的住所，或者如果客户的真实姓名是张三，则该软件可能会将名称更改为李四，这个过程似乎很简单，重要的是它能够为企业节省大量准备测试数据的时间，或在开始出现故障时必须刷新该测试数据的过程，诸如此类的技术还满足了IT部门强烈的反对意见，那就是将云用于任何类型的敏感数据存储，数据被虚构到可以在测试和开发环境中实际运行的程度，但是并不能满足黑客的要求。
化大数据团队的认知计算投资的3种方法
发现您可以做的重要的事情，以提高利用认知计算的几率，认知计算正在迅速将以非标准数据生成的报告和仪表板开始的大数据分析计划转变为更为实质的内容，什么是认知计算，您如何从中受益？认知计算是人工智能的一个分支。它结合了科学和工程原理，生产出了“智能”机器，这些机器从它们所摄取的数据中学习，并希望模仿人类大脑的学习和思考过程，话虽这么说认知计算并不像人类思维那样复杂，复杂和灵活， 大约10年前研究人员发现这种现象的原因是，他们试图建造一台可以像小型哺乳动物的大脑一样运转的计算机，并为此而苦苦挣扎。
什么样的认知计算 可以做的很好是成倍多个人类心灵的解决难以捉摸的问题的权力
按年度计算， 约有5％的医生医学诊断是错误的，为了解决这个问题并改善诊断过程，分析605,000多份医学证据，200万页文本，25,000个培训案例，并且在14700多小时的临床医生协助下，对其决策准确性进行了调整，医生输入的症状和其他相关因素的系统，和沃森则标识信息和矿山病人数据的关键件找到家族病史，目前的药物，以及其他现有条件下的相关事实。沃森还审查测试结果并形成假设，在诊断方面的结论不是确定的，但医生会采用Watson信息并将其纳入他/她自己对病情和所治疗患者的了解。
这是一种人机协作，它利用了人类思维特有的自然灵活性
敏捷性和创新能力，然后将其与计算机处理人类大脑无法处理的各种形式的信息的能力相结合，希望在任何合理的时间内，正是这种人机协作的调优使认知技术在公司中得到了有效的应用，这是有关如何实现效果的三个技巧。
1：将重点放在特定的业务案例或应用程序上
医疗保健示例仅专注于为医生提供更多信息和诊断支持，使用该应用程序的医务人员确切地知道在诊断过程中所扮演的角色，以及该角色如何适合他们的专业实践，同样具有其他用例的企业应该对认知技术在其业务中的“适合性”或角色具有这种狭义的理解，首先从用户确切地了解他们将如何使用认知技术以及应该从中获得什么好处开始。
2：使应用程序易于使用
用户进入和进入认知计算工作流程的过程应该简单明了-无论是通过单击鼠标还是基于文本的输入，过多的出入“开销”将阻碍使用，而减少使用昂贵的工具将无法使您收回技术投资。
3：设置指标和期望，然后衡量结果
如果您是运输提供商，并且您的目标是减少设备和基础设施的维护和维护时间，那么认知计算工具应该能够评估您的资产，预测哪些资产需要更换或维护，并预防性地建议采取措施，以便您的停机时间和维护时间减少了，在认知技术实施开始之初，您应该设定目标，将维护支出和时间减少20％在实施认知技术之前计算您的时间和维护成本，然后在实施之后测量这些成本，以了解您是否正在实现您预期的减少量，如果不是这样您可以进一步评估或调试您的过程以朝着预期的性能水平发展。
归根结底，如何设计认知计算在工作流程中的角色以及如何定义人机界面将成为您进行认知技术投资的决定性成功因素，这就是为什么正确设置人机界面是您提高认知计算投资几率的重要的事情。
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