빅 데이터가 점점 더 복잡해질 것이지만, 그 가운데서도 스마트 데이터는 데이터 분석의 효율성을 향상시킴으로써 중요한 상업적 통찰력을 발견하는 데 중요 할 것이다 " 데이빗 딘 (David Deans)은 클라우드 컴퓨팅 윕싸이트에 기고했다.
그의 보고서에 따르면 스마트 데이터는 미디어, 비즈니스 트랜잭션, IoT (Internet of Things) 및 온라인 활동으로 인한 데이터의 배출로 생성되는 빅 데이터의 노이즈를 필터링하여 생성된다.
또한 기존의 분석 도구보다 데이터 통찰력이 더 잘 수집될 수 있도록 확장된 분석에서 실질적인 개발이 시작된다면 Datamer, Xcalar, Incorta 및 Bottlenose가 스마트 데이터 분석 솔루션에 투자하게 된다. 통찰력의 수집을 보다 효율적으로 만드는 것이다.
빅 데이터 영역이 점점 더 중요 해지면서 동시에 복잡해질 것이다. 이때 인공지능 (AI)과 기계학습 (ML)이 데이터 분석 도구를 "향상"시키는 데 도움을 줄 것이다.
진보된 데이터 분석에 투자하면 모든 사람이 프로세스를 데이터 과학자 및 IT 전문가에게만 공개하는 대신 프로세스 자체에 쉽게 액세스 할 수 있게 된다.
접근성은 여전히 사이버 보안 강화와 같은 다른 솔루션과 일치할 것이다, 물론 잠재적 사이버 보안 공격을 선점하기 위해 실제 "내장 보안 메커니즘"이 설치되고 있는 기업 상부 구조의 삶의 사실이 되었다.
Frost & Sullivan의 연구 분석가 인 Naga Avinash는 "미국, 영국, 인도, 두바이 등의 시장에서 인공지능 및 ML 기반 데이터 분석 도구를 사용하여 열린 데이터로 실용적인 통찰력을 이끌어 내기 위한 몇 가지 전략을 실시했다.
또한 스마트 데이터 분석에 투자하면 데이터 손실과 같은 문제가 발생하지 않아 기업 제품 개발 및 고객 경험의 개선에 궁극적으로 손해를 입히지 않을 것이다. 스마트 한 이점의 확산 데이터. 이는 스마트 데이터의 이점이 널리 퍼져있는 것이다.
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