Что такое когнитивная облачная платформа?

Эта платформа способна генерировать и связывать приложения, связанные с когнитивными вычислениями, с массами. Один из стартапов под названием Cognitive Scale использует вышеизложенную концепцию через свои открытые стандарты и портативную когнитивную облачную технологию. Основная цель этого стартапа — ускорить окупаемость инвестиций в большие данные в компании. Помимо этого, несколько когнитивных приложений могут работать в облачных инфраструктурах, таких как Google Cloud, Amazon Web Services и IBM Bluemix.

Согласно рыночным отчетам, согласно отчету, опубликованному Research Dive, ожидается, что к 2027 году рынок когнитивных облачных вычислений принесет доход в размере 108 788,7 млн ​​долларов.

Решения, разработанные стартапом Cognitive Scale, используются для анализа, поиска и интерпретации данных и контекстных сигналов. Шаблоны и идеи извлекаются из различных источников данных, которые также включают скрытые данные, при реализации политик суверенитета и безопасности. Приложения, связанные с когнитивными облачными вычислениями, понимают естественный язык, на основе которого генерируются персонализированные идеи. Эти идеи можно получить во время взаимодействия с пользователем, поскольку это делает когнитивное облако умнее каждый раз, когда оно используется.

Здесь нужно знать, что концепция когнитивных вычислений является новой для большинства компаний, и это может продвинуть многие предприятия дальше. Когнитивные вычисления — лучший вариант, чем традиционные решения для аналитики и бизнес-аналитики. Системы такого типа не способны работать с темными данными, которые в основном включают в себя электронные медицинские записи, публикации в социальных сетях и неструктурированные данные, такие как изображения, текст или показания электронных фитнес-устройств.

Когнитивные технологии извлекают огромные данные

Организациям не нужно бояться цифрового будущего, поскольку для этого технологического перехода требуется облачная платформа с поддержкой когнитивных функций.

Наиболее очевидная причина, по которой любая хорошо запрограммированная технология не может обрабатывать данные современной эпохи, заключается в том, что для ее работы требуется запрограммированная логика и хорошо организованная информация. Обучение когнитивных систем является непрерывным и систематическим и в то же время обрабатывает разнообразные и несопоставимые данные.

Когнитивные технологии способны понимать такую ​​информацию, как естественный язык, образы и звуки изображений, электронных писем, книг, твитов, блогов, журналов, настроений и видео. Когнитивные технологии ищут смысл, потому что тогда они могут рассуждать на основе данных и впоследствии представлять новые контексты для рассмотрения.

Если когнитивная технология используется в оптимальной гибридной облачной среде, она может постоянно расширять возможности анализа данных, одновременно расширяя данные. Все скрытые данные можно легко проанализировать, а с вновь обретенной гибкостью и оперативностью каждая организация совершенствуется во всем.

Данные, полученные в 1940-х годах, не могут справиться с данными 2020 года.

Облачные вычисления побуждают стартапы сосредоточить свои усилия на маститых бизнес-гигантах как вне, так и внутри своих отраслей. У стартапов есть потенциал украсть долю рынка, а также не дать топ-менеджерам спать по ночам из-за цифровой свободы, которой они пользуются. Эти стартапы свободны от традиционных ограничений, таких как логистика и накладные расходы. Они процветают благодаря моделям бизнеса, основанным на приложениях, которые обеспечивают гибкость и помогают им максимально эффективно использовать свои данные.

Без сомнения, данные способствуют развитию бизнеса, и исследования показывают, что все данные в мире составляют 4,4 зетта-байта. Говоря простым математическим языком, 1 зетта-байт равен 10, увеличенным до 21 байта. Тот факт, что почти 80% данных неструктурированы, должен беспокоить все организации. Темные данные состоят из аудиоклипов, текстов, видео и сообщений в социальных сетях. Эти данные имеют значение для бизнеса, поскольку информация содержит представление о моделях поведения потребителей.

Компании не могут использовать теневые данные, используя традиционные методы вычислений, поскольку они основаны на архитектуре, созданной в 1945 году математиком из Принстона, известным как Джон фон Нейман. Хотя творение фон Неймана используется десятилетиями, оно не может удовлетворить многочисленные технологические потребности, с которыми организации сталкиваются сегодня.

Влияние кризиса Covid-19 на рынок когнитивных облачных вычислений

Пандемия Covid-19 положительно повлияла на рынок, поскольку во время пандемии техника обработки естественного языка (NLP) приобретает все большее значение в фармацевтическом и здравоохранительном секторах. Этот метод НЛП помогает всем ученым и медицинским работникам выполнять свои обязанности во время вспышки Covid-19.

Кроме того, метод НЛП помогает клиницистам контролировать популяцию пациентов, выявляя симптомы вируса в режиме реального времени. Помимо этого, этот метод считается полезным при лечении заболеваний, что повышает спрос на НЛП в секторе здравоохранения. Все эти аспекты способствуют росту и развитию рынка во время кризиса Covid-19.