Hier finden Sie detaillierte Informationen darüber, wie Big-Data-Analysen indische Unternehmen im Jahr 2023 verändern werden
Big-Data-Analyse kann Unternehmen dabei helfen, die Wünsche und Wünsche ihrer Verbraucher besser zu verstehen, effiziente Strategien zu entwickeln und neue Schwerpunktbereiche zu identifizieren. Infolgedessen verlassen sich Unternehmen in Indien zunehmend auf große Unternehmen Datenanalyse um diese Datenflut zu verstehen, Erkenntnisse über Verbraucherverhalten und -präferenzen zu gewinnen und den Unternehmenserfolg voranzutreiben. Diese Expansion ist vor allem auf die zunehmende Nutzung digitaler Technologien zurückzuführen, die durch die Epidemie noch verschärft wurde. Infolgedessen wenden sich die Bereiche Gesundheitswesen, E-Commerce und Online-Bildung zunehmend an Große Daten Analytics, um Technologie besser zu nutzen und sich an die neue Normalität anzupassen.
Der Einfluss von 5G auf die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung: Indische Unternehmen wird in der Lage sein, Daten in Echtzeit zu sammeln, zu analysieren und darauf zu reagieren, was eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung ermöglicht. Dies wird besonders in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, der Logistik und der Fertigung nützlich sein, wo Echtzeitdaten die Effizienz, Produktivität und Rentabilität steigern können.
KI wird Unternehmen dabei helfen, Informationen in Echtzeit zu erhalten: Unternehmen setzen auf KI, um Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, da die Nachfrage nach Datenverarbeitung und -freigabe in Echtzeit wächst. Adaptive KI Systeme, die große Datenmengen in kurzen Abständen verarbeiten können und schnell auf Änderungen und Variationen reagieren, werden zu attraktiven Investitionen.
Mit Hybrid Cloud Daten optimieren und Innovationen beschleunigen: Die Hybrid Cloud ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile öffentlicher und privater Cloud-Systeme zu nutzen, was eine größere Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Self-Service ermöglicht. Um einen Hybrid-Cloud-Ansatz effektiv umzusetzen, müssen jedoch umfassende Unterstützung für den Datenlebenszyklus, Sicherheit und Verwaltung der Enterprise-Klasse sowie eine offene Plattform enthalten sein.
Da die Compliance-Gesetze immer strenger werden, wird die Datenverwaltung zu einer Hauptaufgabe: Die indische Regierung hat dies bereits betont und entwickelt eine nationale Data-Governance-Strategie, um Unternehmen für ihre Datennutzung und Sicherheitsrichtlinien zur Rechenschaft zu ziehen. Viele Unternehmen investieren in ausgefeilte Data-Governance-Frameworks, einschließlich Datenmanagement-, Sicherheits- und Compliance-Prozesse, um Risiken zu begrenzen und das Vertrauen der Verbraucher zu wahren.
Unternehmen werden maschinelles Lernen für eine bessere Entscheidungsfindung einsetzen: Durch die Entwicklung automatisierter Systeme für maschinelles Lernen (AutoML), die nur wenig menschliches Eingreifen erfordern und es Unternehmen ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen schnell zu erstellen und bereitzustellen, wird maschinelles Lernen immer zugänglicher. Wir gehen davon aus, dass der Einsatz von maschinellem Lernen durch Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt anstreben, stark zunehmen wird.
source – www.analyticsinsight.net
