Analisi predittiva e machine learning: come vincere le sfide dell'analisi dei Big Data | Economyup
Questo sito web utilizza cookie tecnici e, previo Suo consenso, cookie di profilazione, nostri e di terze parti. Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina o cliccando qualunque suo elemento acconsente all'uso dei cookie. Leggi la nostra Cookie Policy per esteso.OK

WHITE PAPER

Analisi predittiva e machine learning: come vincere le sfide dell’analisi dei Big Data


Scarica gratuitamente

Unlock Machine Learning for the New Speed and Scale of Business

SCARICA ADESSO
Network Digital360

Unlock Machine Learning for the New Speed and Scale of Business

SCARICA ADESSO

Fornito da Micro Focus



Quali sono i vantaggi degli algoritmi di apprendimento automatico in-database? E in che modo si possono integrare efficacemente con gli strumenti tradizionali? Quale soluzione scegliere per ottenere un’analisi predittiva veloce su larga scala?

20 Maggio 2019


Nel mondo odierno basato sui dati, la creazione di un vantaggio competitivo dipende dalla capacità di trasformare enormi volumi di dati in informazioni significative. Le aziende che utilizzano strumenti avanzati di analisi e apprendimento automatico hanno il doppio delle probabilità di prendere decisioni efficaci e avere un business di successo. Tuttavia, mentre il 75% leader aziendali identifica la crescita come l’elemento chiave di valore fornito dall’analisi, solo il 60% dispone di funzionalità legate all’analisi predittiva.

Sfruttare al massimo i Big Data può aiutare a fornire una comprensione approfondita del comportamento dei clienti, consentendo di personalizzare l’esperienza del consumatore, abbassare il tasso di abbandono, rilevare frodi e aumentare i profitti. Sfortunatamente, la crescente velocità, volume e varietà di dati ha aumentato la complessità della creazione di modelli predittivi, dal momento che pochi strumenti sono in grado di elaborare questi enormi set di dati alla velocità del business. Diventa pertanto necessario individuare una soluzione di apprendimento automatico capace di sfruttare la potenza dei big data, supportando l’intero processo di analisi predittiva e accelerando così i risultati di business senza limiti e senza compromessi.

Questo white paper, fornito da Vertica, illustra i vantaggi degli algoritmi di apprendimento automatico in-database e spiega come questi integrano gli strumenti tradizionali. Continuando a leggere, potrete capire:

  • che cos’è l’apprendimento automatico e perché è importante
  • quali sono le differenze tra machine learning supervised e unsupervised
  • quali sono gli ostacoli all’applicazione dell’apprendimento automatico su ampia scala
  • quale soluzione scegliere per ottenere un’analisi predittiva veloce e scalabile

Temi correlati

analisi predittiva
apprendimento automatico
big data
data analysis
machine learning