理解大数据和人工智能在我们的数据驱动世界中的作用非常关键。在任何人知道大数据存在之前,它就已经席卷了全球。到这个词被创造出来时,大数据已经积累了大量的存储信息。如果利用得当,它可能会提供有关特定数据所属领域的深刻知识。
对所有数据进行分类、解析(将其转换为计算机更容易理解的格式)以及分析数据以增强商业决策过程的任务很快被发现,人类的大脑无法处理。要完成从复杂数据中提取知识的艰巨任务,必须使用人工智能编写算法。
理解大数据和人工智能在我们的数据驱动世界中的作用尤为关键。随着企业在未来几年扩大他们的大数据和人工智能能力,数据专业人士和拥有商业分析或数据分析硕士学位的个人预计将非常受欢迎。我们的目标是跟上并利用所有电脑、移动智能手机、平板电脑和物联网(IoT)设备产生的数据量。
一、企业如何使用物联网生成的大数据?
大数据和物联网经常被混淆,特别是因为它们经常被放在一起讨论。 但实际上,它们代表着两个截然不同的技术领域,而且经常重重。
大数据包含大量的信息。这些数据随后被社交媒体网络等组织和其他企业收集,并用于各种项目,如预测分析和机器学习项目。它使用支持大数据分析的工具进行处理。数据科学家使用“四个V"来帮助我们概念化大数据:体积、速度、多样性和准确性。
1、体积
体积指的是数据集的大小。通常这些数据可以大到TB,甚至更大。由于庞大的数据量,需要以非常具体的方式处理和分析这些数据。传统的存储技术无法存储这些数据。这意味着大数据集无法与普通处理器一起工作。
2、速度
速度指的是数据生成的速度。高速数据需要专业的处理技术。例如,社交媒体每天都被难以置信的高速度的帖子轰炸。高容量、高速度和高多样性的数据必须用先进的工具进行分析和处理,以揭示未来可以使用的信息。
3、不同种类
大数据可以以各种各样的形式出现,从社交媒体帖子和网站等在线数据,到更传统的个人数据,如电话号码和地址。大数据来源的多样性通常可以分为三类:结构化、半结构化或非结构化数据。这种数据类型的多样性通常需要专|门的算法和不同的处理需求。
4、真实性
准确性指的是数据的质量。高准确性数据是对分析有价值的记录,它们在整体结果中发挥着至关重要的作用。然而,低准确性的数据通常包含大无意义或低效用的数据。这意味着,首先要对其进行筛选, 以提取有用的信息。
二、什么是物联网
物联网是关于互联网连接、数据处理和分析的。它描述了物理对象的网络,它们使用特殊的软件和传感器通过互联网与其他设备和系统交换数据。例如智能冰箱、亚马逊Alexa、 游戏机和智能锁,这些也包括工业工具。
三、了解大数据和人工智能
大数据和人工智能是由一些技术进步推动的,这些技术进步定义了当前的数字环境和工业4.0。这两项技术发展的目标是将当前生成的大量数据的价值最大化。大数据是用于描述大量结构化、半结构化和非结构化数据的处理和存储的术语,这些数据有可能被组织和提取成对企业和组织有用的信息。
另一方面,人工智能使用各种算法来构建模仿人类功能(例如学习、推理和决策)的机器。接下来,让我们一起来探索这些尖端技术。
四、什么是大数据?
多源海量数据的管理是"大数据”领域的重点。当数据量太大而无法使用传统的数据管理技术时,就会使用大数据。很久以前,企业开始收集有关客户、价格、交易和产品安全的大量数据。然而,最后,事实证明数据量太大,人类无法手动评估。
"大数据需要新的处理模式,才能具备更强的决策、洞察和流程优化能力,以适应信息资产海量、高增长率和多样化的需求。”一Garnter
五、大数据分析
分析大量数据以查找可能有助于企业对其运营做出明智决策的信息(例如隐藏模式、相关性、市场趋势和客户偏好)的通常具有挑战性的过程被称为大数据分析。组织可以使用数据分析技术和流程分析数据集并获得新的见解。有关业务绩效和运营的基本查询由商业智能(BI)查询处理。高级分析,包括预测模型、统计算法和分析系统支持的假设分析等方面大数据分析的一个子集。
六、什么是人工智能?
能够进行逻辑、推理和决策的计算机系统的创建和使用被称为人工智能(AI)。这种自学习技术通过使用视觉感知、情绪检测和语言翻译,比人类驱动的方法更快地分析数据和生成信息。虽然看起来大数据和人工智能具有无限的潜力,但这项技术也有其局限性。你可能已经每天都在使用Al系统。人工智能被用于世界上一些最大企业的用户界面,包括亚马逊、谷歌和Facebook. Siri、 Alexa 和Bixby等个人助理均由AI提供支持,这还使网站能够推荐你可能感兴趣的商品、电影或文章。这些有针对性的建议是人工智能的结果,而不是巧合。
七、企业如何使用物联网生成的大数据
那么,企业如何利用物联网产生的大数据呢?重要的是要记住,大多数企业将不得不调整和发展其技术,以便能够整理大量数据,以便从大数据的许多见解中获益。物联网设备将能够向企业发送信息,包括活动和行为等信息。一旦企业接收到这些数据,就需要将其存储在能够处理如此庞大而复杂的数据的平台上。
然后,企业可以在开发产品、分析客户行为、反思产品发布和其他很多事情时参考这些数据。最重要的是,这些信息是安全存储的,企业可以在需要时随时访问。
计算机科学的两个关键领域是大数据和人工智能,大数据和人工智能领域的研究最近并未停止。人工智能和大数据密不可分。首先,由于大数据技术广泛运用了人工智能的理论和技术,这取决于人工智能的进步。欺,大数据技术对于人工智能的发展至关重要,因为该领域严重依赖数据。我们仍然需要学习新技术,因为大数据和人工智能的创新才刚刚开始。
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