予測分析は未来かもしれませんが、まずデータの問題を解決する必要があります from venturebeat.com

したがって、今日の組織は、環境の運用と管理の方法をより積極的に自動化することを目指しています: カードにおいても、予測不可能なインターネット環境全体で予測可能なデジタル エクスペリエンスを提供しています。
予測インテリジェンスにおけるデータ型の課題のサイジング
モデリング テクノロジが成熟し、顧客のワイド エリア ネットワーク全体から収集された高品質のデータによってサポートされるようになった今、予測インテリジェンスは確実に手の届くところにあります。
組織が所有していないが、企業ネットワークの一部となっているため、デジタル エクスペリエンスの配信メカニズムとして重要なクラウドおよびインターネット環境への洞察を提供する、データ駆動型の可視性は非常に重要です。
同様に重要なのは、過去の行動から学習し、将来のイベントを予測する分析モデルからの所有データでその可視性を補完することです。
予測インテリジェンスは、ユーザー エクスペリエンスに影響を与え、履歴データに基づいて問題を予測し、意思決定に影響を与えるすべてのネットワーク全体のパフォーマンスを企業が確認および測定するのに役立つ指針と考える必要があります。