智能大數據分析技術簡介

    數據分析與挖掘是人工智能發揮真正價值的核心。傳統的大數據分析，不管是傳統的聯機分析處理(OLAP)技術還是數據挖掘技術，都難以應對大數據的挑戰。

   一是執行效率低，傳統數據挖掘技術都是基于集中式的底層軟件架構開發，難以并行化，在處理TB級以上數據時效率低；二是數據分析精度難以隨著數據量提升而得到改進，特別是難以應對非結構化數據。

   深度學習具有自行處理、分布存儲和高度容錯等特性，非常適合處理非線性的或者模糊、不完整、不嚴密的知識和數據。智能大數據分析技術利用深度學習算法自動開展多種分析計算，探究數據資源中的規律和異常點，輔助用戶更快、更準地找到需求點，從而實現風險預測和評估。