Wie ist Big Data mit dem IoT verbunden? Und wie ist die Beziehung zwischen KI, dem Bereich, in dem ihre Nutzung am meisten erwartet wird? Wir stellen Beispiele für die Nutzung von Big Data und KI sowie Technologien vor, die diese Verbindung weiter ausbauen.
Wie werden Big Data genutzt?
Selbst wenn Sie das Wort “Big Data” schon einmal gehört haben, haben Sie vielleicht keine klare Vorstellung davon, wie es tatsächlich verwendet wird. Was ist Big Data, und in welchen Bereichen werden Sie es voraussichtlich verwenden?
Was ist Big Data?
Big Data ist ein allgemeiner Begriff für Technologien zum Sammeln, Analysieren und Verarbeiten von strukturierten oder unstrukturierten Daten, die in großen Mengen und in Echtzeit anfallen, oder für die Daten selbst”.
Was dies genauer definiert, sind die drei V’s, die Big Data ausdrücken sollen.
Datengruppen, die Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt kombinieren, werden als Big Data behandelt. Volume steht für die Datenmenge und ihre Verarbeitungsleistung, Velocity für die Geschwindigkeit der Veränderungen und die Häufigkeit der Aktualisierungen, die verfolgt werden können, und Variety für eine Vielzahl unstrukturierter Daten.
Mit anderen Worten, “eine Gruppe von Daten mit verschiedenen und großen Mengen an Änderungen und der Fähigkeit, sie zu verarbeiten”, wird als Big Data definiert.
Lesen Sie hier mehr über Big Data.
Big Data – Welche Auswirkungen hat die Unerwartetheit der Analyseergebnisse auf die Gesellschaft? | Stratus
Big Data basiert auf drei V-| Herausforderungen
Ein Bereich, in dem die Nutzung von Big Data erwartet wird
In welchen Bereichen sollen diese Big Data also eingesetzt werden?
Mit der Entwicklung und Verbreitung des IoT können Daten von verschiedenen Dingen in der modernen Gesellschaft gewonnen werden. Sie können Daten über alles Mögliche sammeln, von Fabrikanlagen über Einkäufe, die sich gut verkaufen, bis hin zu Wörtern, die in den sozialen Medien Aufmerksamkeit erregen. Diese riesige Menge an Daten hat das Potenzial, neue Werte zu schaffen.
Insbesondere in den Bereichen Logistik und Produktion wird Big Data zu einem heißen Eisen. Durch das Anbringen von IC-Tags an Produkten und Verpackungen und das Anbringen von Sensoren an verschiedenen Teilen der Produktionslinie ist es möglich, den Fluss der Dinge zu erfassen. Dies hat das Potenzial, zu verschiedenen Effizienzsteigerungen in Produktion und Logistik zu führen.
Künstliche Intelligenz und KI sind auch die am meisten erwarteten Bereiche für die Schaffung neuer Werte. Big Data, kombiniert mit KI, eröffnet noch mehr Möglichkeiten. In den Produktions- und Logistikbereichen des vorigen Artikels kann die Analyse der gesammelten Daten mit KI um ein Vielfaches oder ein Zehnfaches effektiver sein als die menschliche Analyse.
Auf diese Weise kann man sagen, dass Big Data durch die Verbindung mit KI unendlich viele Möglichkeiten bietet, so dass verschiedene Einsatzmöglichkeiten in Betracht gezogen werden können.
Die Beziehung zwischen Big Data und KI und die damit verbundenen Probleme
Die Verbindung zwischen Big Data und KI mit vielen Möglichkeiten. Wie sieht diese Beziehung aus?
Die Verbindung zwischen Big Data und KI
Die Ai-Forschung hat eine lange Geschichte, und die Forschung begann bereits in den 1950er Jahren. Die Forschung wurde jedoch bis in die heutige Zeit fortgesetzt, während sie in der Winterzeit an der Mauer mehrmals wieder aufflammte.
Die rasante Entwicklung der KI-Forschung und -Entwicklung in den letzten Jahren wurde in hohem Maße von technologischen Durchbrüchen beeinflusst, die durch Deep Learning erzielt wurden. Deep Learning gehört zu den Systemen des maschinellen Lernens, bei denen Maschinen mithilfe von mehrschichtigen strukturierten Algorithmen automatisch die erforderlichen Daten extrahieren und lernen. Dieses Deep Learning erfordert eine große Menge an Rohdaten, bevor die erforderlichen Daten extrahiert werden können, und Big Data ist daher unerlässlich.
Damit sich die KI so weit wie möglich dem erwarteten Betrieb annähern kann, muss die Maschine lernen. Um zu lernen, sind viele Daten erforderlich. Aus diesem Grund kann man sagen, dass die Entwicklung von Big Data die Entwicklung der KI unterstützt hat.
Big Data und KI-Herausforderungen
Die Verbindung von Big Data und KI hat große Möglichkeiten eröffnet. Aber es gibt immer noch Herausforderungen.
- Sicherer Umgang mit Big Data
Bei Big Data geht es auch um das Kaufverhalten der Kunden in den großen Daten, die viele Unternehmen verlangen. Diese Kundendaten enthalten oft eine Vielzahl von persönlichen Informationen und erfordern einen sicheren Umgang mit ihnen. Selbst wenn man bedenkt, dass der Verlust persönlicher Daten durch Unternehmen regelmäßig vorkommt, kann man feststellen, dass dies derzeit noch ein Problem darstellt. - Eine Umgebung, die riesige Datenmengen verarbeiten kann
Das Internet der Dinge breitet sich in rasantem Tempo aus. Infolgedessen explodiert auch die Menge der verarbeiteten Daten. Die Schaffung einer Umgebung, die diese riesigen Datenmengen verarbeiten kann, ist für die Nutzung von Big Data und KI unerlässlich. Da die Bedeutung von Echtzeit bei der Nutzung von KI zunimmt, ist außerdem eine hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit erforderlich. Geschwindigkeit erfordert datenschutzkonformen Datenverkehr und Serverleistung zur Beschleunigung - Ausbildung von Datenwissenschaftlern Experten
, die sich mit Big Data beschäftigen, werden als Datenwissenschaftler bezeichnet. Obwohl das Zeitalter von Big Data und KI angebrochen ist, gibt es in Japan einen Mangel an Datenwissenschaftlern. Es besteht ein dringender Bedarf an der Ausbildung von Datenwissenschaftlern, die nicht nur für die Datenanalyse benötigt werden, sondern auch über Statistik- und Programmierkenntnisse verfügen.
Beispiele für Big Data und KI
Auch wenn es noch Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data und KI gibt, sind die Möglichkeiten endlos und werden voraussichtlich zu neuen Technologien führen. Welche neuen Möglichkeiten können durch die Kombination von Big Data und KI geschaffen werden?
Automatisches Rollen
Eine der populärsten KI-basierten Technologien ist das autonome Fahren in Autos. Es wird erwartet, dass autonomes Fahren nicht nur Verkehrsunfälle verhindert, sondern auch die CO2-Emissionen reduziert. Die größte Erwartung an das autonome Fahren sind die Lkw, die die Logistik unterstützen. Der Arbeitskräftemangel ist zu einem ernsten Problem in der Transportbranche geworden, und es wird erwartet, dass das autonome Fahren zu einer Verbesserung der Arbeitsumgebung führen wird.
Prädiktive Instandhaltung
Bei der vorbeugenden Wartung werden Bereiche, die wahrscheinlich repariert werden müssen, im Voraus inspiziert und repariert. Die vorausschauende Wartung hat sich durch den Einsatz von Big Data und KI weiterentwickelt. KI analysiert frühere Wartungsdaten, um Vorboten von Ausfällen und den Zeitpunkt des Ausfalls zu ermitteln. Durch die entsprechende Durchführung von Wartungsmaßnahmen kann ein Maschinenstillstand verhindert und die Produktivität gesteigert werden.
AI-Ansager
KI-Sprecher sind bereits überall auf der Welt aktiv. Die KI ermöglicht es, flüssige Sätze vorzulesen, die der Sprechweise der Menschen so nahe wie möglich kommen. Sie kann sofort auf Notfallsendungen reagieren und kann für wiederholte Durchsagen verwendet werden. Es ist auch erwähnenswert, dass es keine Fehler zu sagen gibt und dass Sie es an eine Sprachqualität und Geschwindigkeit anpassen können, die für Ihr Publikum leicht zu hören ist.
Business-Analytik
Big Data und KI-basierte Analysen und Umsatzprognosen werden von vielen Unternehmen genutzt. Business Analytics unter Verwendung von KI ist nicht das Ergebnis der Analyse für jedes einzelne Produkt, sondern auch eine Beratung, die den Weg in die Zukunft als Unternehmen aufzeigt. Indem wir nicht nur unternehmensinterne Daten, sondern auch Trends und Daten der Gesellschaft als Ganzes kombinieren, können wir die Entwicklung der Gesellschaft vorhersagen und Maßnahmen als Unternehmen präsentieren. Darüber hinaus entwickelt sich mit der Verbesserung von Big Data die KI-basierte Unternehmensanalyse zu einem Stadium, in dem intellektuelle Aktivitäten, die sich in Menschen verwandeln, durchgeführt werden können.
Die Beziehung zwischen Big Data und KI weiter ausbauen
In den letzten Jahren haben Technologien, die die Beziehung zwischen Big Data und KI zu fortschrittlicheren und wertvolleren Produkten weiterentwickeln, Aufmerksamkeit erregt. Das ist edge computing.
Edge computing ist eine Technologie, bei der das, was auf edge oder im Feld verarbeitet werden kann, getrennt wird, anstatt alles an cloud zu senden, und die Verarbeitung zwischen cloud und edge aufgeteilt wird.
Anstatt alle Daten direkt an die cloud zu senden, können Sie sie auf der edge optimieren, bevor Sie den Datenverkehr schneller senden. Darüber hinaus werden Daten, die für die Steuerung erforderlich sind und bei denen die Echtzeit entscheidend ist, auf edge verarbeitet, und nur die Daten, die verfeinert werden müssen und notwendig sind, werden als Big Data angesammelt. Dies führt auch zu einer verbesserten Lerngenauigkeit der KI und trägt zur Weiterentwicklung der KI bei.
Auf diese Weise, edge computing eine heiße Technologie, die Geschwindigkeit und Genauigkeit in der Zukunft von Big Data und KI verbessert. Mit dem Aufkommen und der Entwicklung von edge computinghaben sich auch Big Data und KI weiterentwickelt.
Big Data ist mit einer Vielzahl von digitalen Technologien verbunden
Wir haben die Verbindung zwischen Big Data und KI eingeführt und edge computing die sie weiter ausbauen wird.
Big Data wird bereits in allen Bereichen eingesetzt, und die Erwartungen an die Verbindung mit KI sind hoch. Edge computing KI zieht als Weiterentwicklung dieser Verbindung die Aufmerksamkeit auf sich. Big Data, KI und edge computingDurch die Kombination dieser drei Bereiche besteht die Möglichkeit, den Anwendungsbereich weiter auszubauen und neue Werte zu schaffen.
Zugehöriger Artikel:
Big Data – Welche Auswirkungen hat die Unerwartetheit der Analyseergebnisse auf die Gesellschaft? ｜Stratus
Beispiele für die Nutzung von Big Data Stratus | die Nutzung von Big Data, die bereits begonnen hat
Die Grundlage von Big Data sind drei V-Nutzungsbeispiele und Herausforderungen| Stratus
