Прогнозная аналитика

О функционале, необходимом для решения задач аналитики данных в здравоохранении, рассказывает эксперт компании «Нетрика Медицина».

Компания собирает технологии, которые помогут ей построить сервис на основе методов прогнозной аналитики для наблюдения за публикуемыми в «даркнете» документами для выявления угроз своим клиентам.

Построенная исследователями математическая модель показала, что с точки зрения дальнейшего развития взаимодействия и стимулирования сотрудничества виртуальные конференции не менее эффективны.

Исследователи считают, что ИИ приносит наибольшую пользу в анализе информации, прогнозировании, оптимизации взаимодействия с пользователями и совершенствовании процессов

При этом и эксперты, и модели недооценили скорость развития технологий электрогенерации.

На тематической сессии юбилейного форума BIG DATA 2021 обсудили проблемы медицинских данных.

Систему, основанную на анализе больших данных, учат оценивать риск заражения коронавируса по расстоянию между смартфонами. Чем больше данных о динамике распространения вируса будет накоплено, тем точнее станут прогнозы.

Самое позитивное в событиях 2020 года — импульс, который получило развитие технологий для медицины, в том числе на основе искусственного интеллекта. Вместе с необходимостью быстрой разработки и адаптации «умных» цифровых решений, пришло и осознание, насколько их качество зависит от качества данных. Об актуальных направлениях работ по созданию «цифровых докторов» рассказывает Ирина Шеян, руководитель проекта «MedIT/ИТ в здравоохранении».

Она предназначена для планирования бюджета, зарплаты, прогнозирования спроса и прочих подобных задач, которые на предприятиях обычно выполняются вручную.

Чат-боты, голосовые помощники, виртуальные ассистенты активно применяются сегодня при организации сервисного обслуживания, однако общение с чат-ботом, не обеспечивающее решения вопроса, чревато потерей клиента, который уйдет к компании, виртуальный ассистент которой интегрирован с ее бизнес-процессами и формирует решение, опираясь на ее цифровые активы, системы прогнозной аналитики, ИИ и знания человека-оператора.

Использование больших данных для подготовки бизнес-решений — источник преимущества в цифровом бизнесе. Однако, не выстроив жизненный цикл непрерывной разработки, внедрения, развития аналитических моделей, организации не справиться с нарастающими сложностями масштабированием средств аналитики, убеждены эксперты.

До сих пор большинство проектов носило пилотный характер, однако уже в текущем году начинается развертывание рабочих систем, утверждают аналитики.

В компании назвали десятку ключевых тенденций в области работы с данными и аналитики на ближайшие несколько лет.

Оно будет применяться для контроля брака, расходования материалов и энергоресурсов, а также для мониторинга показателей технологического процесса.

Промышленные предприятия получат возможность использовать российские программные решения с функцией прогнозирования для реализации стратегии импортозамещения зарубежного ПО.

Аналитические массивно-параллельные СУБД позволяют хранить и обрабатывать сотни терабайт данных приложений прогнозной аналитики и построения корпоративных хранилищ, однако до недавнего времени здесь использовались только закрытые коммерческие решения для состоятельных корпоративных заказчиков. Сегодня ситуация изменилась.

Исследователи разработали алгоритмы, распознающие уже известные признаки жизнеспособности эмбрионов, а также создали систему глубинного обучения, которая сама сможет классифицировать изображения.

Применение нейронных сетей позволяет получить точность прогнозирования электропотребления на уровне 96–97%, что дает возможность повысить эффективность энергосбытовых компаний.

IBM продвигает аналитические инструменты, которые позволяют выявлять взаимозависимости и видеть будущее.

Аналитики компании прогнозируют полуторакратное увеличение объемов продаж в течение пяти ближайших лет.