多年来，大数据分析解决方案的激增极大地重新定义了企业的数据处理。它已被证明是一种从大型数据集中识别和得出有意义的见解的关键解决方案。借助人工智能，机器学习和云计算等新兴技术，数据专业人员现在正在利用认知分析来推动实时决策。与大数据分析相比，它具有更大的潜力，它通过使系统更加自力更生，并更容易访问包含的信息来释放大数据的价值。

由于数据被认为是当今数字经济的基础，因此数据分析是不可或缺的经济驱动力。多年来，它已经从描述性到诊断性和预测性到规范性呈指数级发展。认知分析现在可能会成为此数据分析趋势的下一个前沿。它通过将人工智能和机器学习技术与数据分析方法相集成来利用高性能计算能力。

 利用认知分析创造竞争优势

随着世界各地海量数据的浮动，利用数据分析工具对于企业授权以数据为依据的决策至关重要。认知分析系统将类人智能包含在某些任务中，并且将多种智能技术（例如语义、人工智能算法和深度学习）融合在一起。

集成认知分析将扩展大数据工具提供的功能，并为零售、医疗保健、消费品、金融服务等不同行业的领导者提供更实际的决策。它还可以为企业创造获得竞争优势的机会，通过大量信息并提供背景信息为他们提供实时答案。这将显著提高服务的一致性和质量，并增强知识共享。

基于认知计算的分析还可以帮助创造新的学习机会。除了保持领先的新兴数据分析功能之外，它还帮助IT和业务专业人员有效地执行任务。

在将大数据用于商业智能时，决策者通常会引用认知分析。当认知计算收集或汇总来自不同来源的大量数据时，它们会深刻地评估这些数据，以提供特定的结果，帮助企业深入了解其内部流程。它还使他们能够质疑市场如何接受他们的服务，什么是客户喜好，如何交付服务以提高客户忠诚度。公司还需要构建用于跨平台数据使用以及将此数据处理到特定目的的系统。

医疗保健等行业利用认知分析来预测和改善患者预后。由于本质上很复杂，医疗保健生态系统会收集结构化和非结构化的信息，其中包括患者档案，索赔，病历和爆发统计信息。金融服务是另一个使用认知分析来预测市场趋势，执行交易并准确预测股票价值的行业。

随着人工智能和其他智能技术开始对业务产生重大影响，基于认知计算的分析可能会见证乐观的未来。根据一份报告，认知分析市场预计将从2016年的16.2亿美元增长到2022年的109亿美元，复合年增长率为42.9％。