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
