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通過結合人工智能 (AI) 和大數(shù)據(jù)，企業(yè)組織可以看到和預測關鍵領域的未來趨勢，包括商業(yè)、技術、金融和醫(yī)療保健。
人工智能是計算機對人類智能的模擬。通過應用機器學習算法，我們可以制造“智能”機器，這些機器可以利用認知推理根據(jù)提供給它們的數(shù)據(jù)做出決策。
另一方面，大數(shù)據(jù)是應用于大量數(shù)據(jù)以從中挖掘信息的計算策略和技術的總稱。大數(shù)據(jù)技術包括捕獲和存儲數(shù)據(jù)，然后分析數(shù)據(jù)以制定戰(zhàn)略決策并改善業(yè)務成果。大多數(shù)公司在孤島中部署大數(shù)據(jù)和人工智能，以構建其現(xiàn)有數(shù)據(jù)集并開發(fā)可以獨立思考的機器。
但是，大數(shù)據(jù)實際上是人工智能的原材料。因此，當大數(shù)據(jù)遇到人工智能時，它們有可能同時改變數(shù)據(jù)的結構方式和機器學習的方式。
人工智能及其子集
人工智能 (AI) 利用計算機和機器來模仿人類思維的解決問題和決策能力。它是許多不同技術的組合，使機器能夠以類似人類的智能水平感知、理解、行動和學習。以下是人工智能的子集：
機器學習
深度學習
自然語言處理
專業(yè)系統(tǒng)
機器人學
機器視覺
語音識別
什么是大數(shù)據(jù)及其 3V ？
大數(shù)據(jù)是包含更多種類、數(shù)量不斷增加且速度更快的數(shù)據(jù)。
盡管大數(shù)據(jù)本身的概念相對較新，但大數(shù)據(jù)集的起源可以追溯到 1960 年代和 70 年代，當時數(shù)據(jù)世界剛剛開始出現(xiàn)第一個數(shù)據(jù)中心和關系數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。
大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity：
體積( Volume)：
數(shù)據(jù)量很重要。使用大數(shù)據(jù)，您將不得不處理大量的低密度、非結構化數(shù)據(jù)。這可以是價值未知的數(shù)據(jù)，例如社交平臺數(shù)據(jù)饋送、網(wǎng)頁或移動應用程序上的點擊流或支持傳感器的設備。對于某些企業(yè)組織而言，這可能是數(shù)十 TB ，甚至可能是數(shù)百 PB的數(shù)據(jù)。
速度(Velocity)：
速度是接收數(shù)據(jù)和(可能)采取行動的快速速率。通常，最高速度的數(shù)據(jù)直接流入內(nèi)存而不是寫入磁盤。一些支持互聯(lián)網(wǎng)的智能產(chǎn)品實時或接近實時運行，需要實時評估和操作。
種類(Variety)：
多樣性是指可用的多種類型的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型是結構化的，并且很適合關系數(shù)據(jù)庫。隨著大數(shù)據(jù)的興起，數(shù)據(jù)出現(xiàn)了新的非結構化數(shù)據(jù)類型。非結構化和半結構化數(shù)據(jù)類型，例如文本、音頻和視頻，需要額外的預處理來獲取含義并支持元數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)和人工智能在數(shù)字時代的好處
企業(yè)每天都在分析和管理大量數(shù)據(jù)集。 客戶信息、員工詳細信息、業(yè)務統(tǒng)計數(shù)據(jù)，全部放在一起，可以是一個龐大的非結構化數(shù)據(jù)集合，可以進行分類和研究以進行業(yè)務優(yōu)化。 大數(shù)據(jù)提供了以穩(wěn)健的方式收集和存儲數(shù)據(jù)的解決方案，而人工智能憑借其機器學習技術從數(shù)據(jù)集中學習，以便在未來做出更好的決策。
以下是大數(shù)據(jù)的好處：
大數(shù)據(jù)降低了業(yè)務成本
大數(shù)據(jù)提高效率
大數(shù)據(jù)提高定價
大數(shù)據(jù)提供了更多與大企業(yè)競爭的工具
大數(shù)據(jù)使組織能夠專注于本地偏好
大數(shù)據(jù)有助于提高銷售額和忠誠度
大數(shù)據(jù)可確保您雇用合適的員工
零售品牌沃爾瑪已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù)和人工智能來修改他們的業(yè)務結構。每天有超過數(shù)百萬的客戶訪問他們的線上和線下商店，沃爾瑪收集了 PB 范圍內(nèi)的客戶數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析師處理龐大的數(shù)據(jù)集，幫助他們的機器學習算法掌握決策技能。研究網(wǎng)站上的流行產(chǎn)品、客戶購買習慣的模式以及商品供需關系，幫助沃爾瑪改造其網(wǎng)站和庫存以適應客戶的需求，從而促進他們的業(yè)務發(fā)展。
人工智能算法通常在機器學習的初始階段處理樣本數(shù)據(jù)集。然而，將算法與實時數(shù)據(jù)結合起來可以讓機器從實際數(shù)據(jù)集中學習，而不是從樣本數(shù)據(jù)集中學習。因此，我們可以有效地訓練我們的機器，以便從學習階段就做出更好的決策。
氣象部門就是一個很好的例子。氣象臺中的服務器以文本、圖像和視頻的形式接收來自世界各地的衛(wèi)星、氣象站和中繼板的數(shù)據(jù)。在這些領域中使用與人工智能相結合的大數(shù)據(jù)來有效地存儲數(shù)據(jù)，然后使用圖像和視頻處理技術進行天氣預測。
以下是人工智能的好處：
1)更少的人為錯誤：人工智能的錯誤空間更小。
2)做更復雜的任務：人工智能可以通過額外的努力和更大的責任來執(zhí)行更費力的任務。
3) 24/7 可用：教育機構和幫助熱線中心收到許多可以使用 AI 有效處理的查詢和問題。
4) 提供數(shù)字協(xié)助：智能手機、PC 或聯(lián)網(wǎng)家庭揚聲器中的虛擬助手，如 Apple 的 Siri、微軟的 Cortana、谷歌的 Google Now、三星的 Galaxy S8 的 Bixby 和亞馬遜的 Alexa，提供上下文信息。
5)協(xié)助人類完成重復性任務：在銀行中，我們經(jīng)常看到許多文件驗證以獲得貸款，這對于銀行所有者來說是一項重復性任務。使用人工智能認知自動化，業(yè)主可以加快驗證文件的過程，客戶和業(yè)主都將從中受益。
6) 更高效：情緒與人工智能機器人無關，因此情緒不會影響效率。因此，它們總是富有成效的。
7) 教育下一代：如今，醫(yī)療專業(yè)人員接受了人工手術模擬器的培訓。它使用有助于檢測和監(jiān)測神經(jīng)系統(tǒng)疾病并刺激大腦功能的應用程序。
8)正確的決策：人工智能工具在商業(yè)世界中的集成提高了組織的效率。
盡管計算機在認知水平上無法與人類大腦匹敵，但它們對于分類和組織我們在現(xiàn)代世界中處理的大量數(shù)據(jù)集至關重要。通過融合人工智能和大數(shù)據(jù)，我們可以獲得結構化的實時數(shù)據(jù)庫，可以進一步用于各種應用。盡管這兩個領域的合并仍在進行中，但我們可以期待我們在企業(yè)和日常生活中處理大量數(shù)據(jù)集的方式會迅速取得突破。
( 原標題：大數(shù)據(jù)與人工智能如何創(chuàng)造新的可能性）
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