¿Cómo se relacionan los big data con el IoT? Además, ¿cuál es la relación entre la IA, el campo en el que su utilización es más esperada? Presentaremos ejemplos del uso de big data e IA, y tecnologías que hacen evolucionar aún más la conexión.
¿Cómo se utilizan los big data?
Aunque haya oído hablar de la palabra big data, es posible que no tenga una idea clara de cómo se utiliza realmente. Qué es el big data y en qué campos se espera que se utilice?
Qué es el Big Data
Big data se reconoce generalmente como “un término general para las tecnologías de acumulación, análisis y procesamiento de datos estructurados o no estructurados que se producen en grandes cantidades y en tiempo real, o los propios datos”.
Lo que define esto más claramente es lo que se dice que son las tres V que expresan los big data.
Los grupos de datos que combinan Volumen, Velocidad y Variedad se tratan como big data. El volumen representa la cantidad de datos y su capacidad de procesamiento, la velocidad representa la velocidad de los cambios y la frecuencia de las actualizaciones que se pueden seguir, y la variedad es una variedad de datos no estructurados.
En otras palabras, se define como big data “un grupo de datos con diversas y grandes cantidades de cambios y la capacidad de procesarlos”.
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Big Data se basaen tres retos V-|.
Campo de acción en el que se espera la utilización de big data
Entonces, ¿en qué campos se espera que se utilice este big data?
Con el desarrollo y la difusión del IoT, se pueden obtener datos de diversas cosas en la sociedad moderna. Se pueden recopilar datos de todo, desde equipos de fábrica, compras que se venden bien y palabras que llaman la atención en las redes sociales. Esta cantidad masiva de datos tiene el potencial de crear nuevo valor.
En particular, el big data está haciendo furor en los campos de la logística y la producción. La colocación de etiquetas IC en los productos y paquetes y la colocación de sensores en diversas partes de la línea de producción permiten captar el flujo de las cosas. Esto tiene el potencial de conducir a varias eficiencias relacionadas con la producción y la logística.
La inteligencia artificial y la IA son también las áreas más esperadas para crear nuevo valor. El big data, combinado con la IA, abre aún más posibilidades. En los campos de la producción y la logística del artículo anterior, al analizar los datos recogidos con IA, puede ser varias veces o varias decenas de veces más eficaz que el análisis humano.
De este modo, se puede decir que el big data tiene infinitas posibilidades al conectarse con la IA, por lo que se pueden considerar diversos usos.
La relación entre el Big Data y la IA y los problemas
La relación entre el big data y la IA con muchas posibilidades. Cuál es esa relación?
El vínculo entre el Big Data y la IA
La investigación del Ai tiene una larga historia, y la investigación ya había comenzado en la década de 1950. Sin embargo, la investigación se ha llevado a cabo hasta la época actual, mientras que se ha reavivado en la época de invierno por el muro varias veces.
El rápido desarrollo de la investigación y el desarrollo de la IA en los últimos años ha estado muy influenciado por los avances tecnológicos causados por el aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es uno de los sistemas de aprendizaje automático en el que las máquinas extraen y aprenden automáticamente los datos necesarios mediante algoritmos estructurados de varias capas. Este aprendizaje profundo requiere una gran cantidad de datos en bruto antes de extraer los datos necesarios, y los big data son esenciales.
De este modo, para que la IA se acerque lo más posible al funcionamiento esperado, la máquina debe acumular aprendizaje. Para acumular aprendizaje se necesitan muchos datos. Por esta razón, se puede decir que el desarrollo de los big data apoyó la evolución de la IA.
Retos del Big Data y la IA
El vínculo entre el big data y la IA ha abierto grandes posibilidades. Sin embargo, todavía hay desafíos.
- Manejo seguro de los big data
Los big data también tienen que ver con el comportamiento de compra de los clientes en los big data que muchas empresas demandan. Esta información de los clientes suele contener una gran variedad de información personal y requiere la seguridad de manejarla de forma segura. Incluso si consideramos que la fuga de información personal por parte de las empresas se produce con regularidad, se puede ver que sigue siendo un problema en la actualidad. - Un entorno capaz de soportar enormes cantidades de datos
IoT se está extendiendo a una velocidad terrible. Como resultado, la cantidad de datos que se maneja también se está disparando. La creación de un entorno capaz de manejar esta enorme cantidad de datos es esencial para la utilización de big data e IA. Además, dado que la importancia del tiempo real está aumentando en el uso de la IA, también se requiere velocidad de procesamiento. La velocidad requiere un tráfico a prueba de datos y un rendimiento del servidor que acelere - Formación de científicos de datos Los expertos
que se ocupan de los grandes datos se llaman científicos de datos. A pesar de la llegada de la era del big data y la IA, en Japón hay escasez de científicos de datos. Hay una necesidad urgente de formar científicos de datos que se requieren no sólo para el análisis de datos, sino también en las estadísticas y habilidades de programación.
Ejemplos de big data e IA
Aunque todavía existen retos en el uso de big data e IA, las posibilidades son infinitas y se espera que den lugar a nuevas tecnologías. Cuáles son las nuevas posibilidades que pueden crearse combinando big data e IA?
Rodamiento automático
Una de las tecnologías basadas en la inteligencia artificial más populares es la conducción autónoma en los automóviles. Se espera que la conducción autónoma sea eficaz no sólo para evitar accidentes de tráfico, sino también para reducir las emisiones de CO2. Lo más esperado de la conducción autónoma son los camiones de apoyo a la logística. La escasez de mano de obra se ha convertido en un grave problema en la industria del transporte, y se espera que la conducción autónoma suponga una mejora en el entorno laboral.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento preventivo consiste en inspeccionar y reparar las áreas que probablemente necesiten ser reparadas con antelación en el mantenimiento de las máquinas. El mantenimiento predictivo ha evolucionado utilizando big data y la IA. La IA analiza los datos de mantenimiento anteriores para deducir los signos precursores de los fallos y el momento en que se producen. Al realizar las actividades de mantenimiento en consecuencia, es posible evitar que la máquina se detenga y aumentar la productividad.
Anunciante de IA
Los locutores de IA ya están activos en todo el mundo. La IA permite leer frases suaves y lo más parecidas posible a la forma de hablar de las personas. Puede responder instantáneamente a las emisiones de emergencia y puede utilizarse en anuncios repetidos. También cabe destacar que no hay errores que decir y que se puede personalizar a una calidad y velocidad de voz que sea fácil de escuchar para el público.
Análisis de negocios
Muchas empresas utilizan el análisis y la previsión de ventas basados en Big Data y en la IA. La analítica empresarial que utiliza la IA no es el resultado del análisis de cada uno de esos productos, sino también la consultoría que muestra el camino a seguir como empresa. Combinando no sólo los datos dentro de la empresa, sino también las tendencias y los datos de la sociedad en su conjunto, predecimos el flujo de la sociedad y presentamos acciones como empresa. Además, con la mejora de los big data, la analítica empresarial basada en la inteligencia artificial está evolucionando hasta el punto de poder llevar a cabo actividades intelectuales que se transforman en personas.
La relación entre el big data y la IA sigue evolucionando
En los últimos años, han llamado la atención las tecnologías que hacen evolucionar la relación entre el big data y la IA hacia productos más avanzados y valiosos. Es edge computing.
Edge computing es una tecnología que separa lo que puede ser procesado en el edge, o campo, en lugar de enviar todo al cloud, y divide el procesamiento entre el cloud y el edge.
En lugar de enviar todos los datos directamente a cloud, se pueden optimizar en edge antes de enviar el tráfico más rápido. Además, los datos necesarios para el control en tiempo real se procesan en el edge, y sólo los datos más refinados y necesarios se acumulan como big data. Esto también lleva a mejorar la precisión del aprendizaje de la IA y contribuye a la evolución de la misma.
De este modo, edge computing es una tecnología de moda que mejora la velocidad y la precisión en el futuro de los grandes datos y la IA. Con la llegada y la evolución de edge computingbig data y la IA también han evolucionado.
Los big data están vinculados a una serie de tecnologías digitales
Hemos introducido la conexión entre el big data y la IA y edge computing que seguirá evolucionando.
Los macrodatos ya se utilizan en todos los campos, y hay grandes expectativas en cuanto a la conexión con la IA. Edge computing está llamando la atención como una evolución de esa conexión. Big data, IA y edge computingAl combinar estos tres, existe una mayor posibilidad de ampliar el rango de utilización y crear nuevo valor.
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