Comment le big data est-il relié à l’IdO ? En outre, quelle est la relation entre l’IA, le domaine où son utilisation est la plus attendue ? Nous présenterons des exemples d’utilisation du big data et de l’IA, ainsi que des technologies qui font évoluer cette connexion.
Comment le big data est-il utilisé ?
Même si vous avez entendu parler du mot “big data”, vous n’avez peut-être pas une idée précise de la façon dont il est réellement utilisé. Qu’est-ce que le big data et dans quels domaines est-il censé être utilisé ?
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le big data est généralement reconnu comme “un terme général pour les technologies permettant d’accumuler, d’analyser et de traiter des données structurées ou non structurées qui se présentent en grande quantité et en temps réel, ou les données elles-mêmes.”
Ce qui définit plus clairement cette notion, c’est ce que l’on appelle les trois V exprimant le big data.
Les groupes de données qui combinent Volume, Vélocité et Variété sont traités comme des big data. Le volume représente la quantité de données et leur capacité de traitement, la vélocité représente la vitesse de changement et la fréquence des mises à jour qui peuvent être suivies, et la variété est une variété de données non structurées.
En d’autres termes, “un groupe de données avec des changements variés et importants et la capacité de les traiter” est défini comme big data.
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Le Big Data repose sur trois V-| défis
Champ d’action où l’on s’attend à l’utilisation du big data
Dans quels domaines ce big data est-il censé être utilisé ?
Avec le développement et la propagation de l’IoT, il est possible d’obtenir des données à partir de diverses choses dans la société moderne. Vous pouvez collecter des données à partir de tout, des équipements d’usine aux achats qui se vendent bien, en passant par les mots qui attirent l’attention sur les médias sociaux. Cette quantité massive de données a le potentiel de créer une nouvelle valeur.
Le big data fait notamment fureur dans les domaines de la logistique et de la production. En apposant des étiquettes à circuits intégrés sur les produits et les emballages et en fixant des capteurs à divers éléments de la chaîne de production, il est possible de saisir le flux des choses. Celles-ci ont le potentiel de conduire à diverses efficacités liées à la production et à la logistique.
L’intelligence artificielle et l’IA sont également les domaines les plus attendus pour créer une nouvelle valeur. Le big data, combiné à l’IA, ouvre encore plus de possibilités. Dans les domaines de la production et de la logistique de l’article précédent, en analysant les données collectées avec l’IA, elle peut être plusieurs fois ou plusieurs dizaines de fois plus efficace que l’analyse humaine.
Ainsi, on peut dire que le big data a des possibilités infinies en se connectant à l’IA, de sorte que diverses utilisations peuvent être envisagées.
La relation entre le Big Data, l’IA et les enjeux
La connexion entre le big data et l’IA avec de nombreuses possibilités. Quelle est cette relation ?
Le lien entre le Big Data et l’IA
La recherche sur les aï a une longue histoire, et la recherche avait déjà commencé dans les années 1950. Cependant, les recherches ont été poursuivies jusqu’à l’époque actuelle tout en reprenant à l’époque hivernale par le mur à plusieurs reprises.
Le développement rapide de la recherche et du développement de l’IA ces dernières années a été grandement influencé par les percées technologiques dues à l’apprentissage profond. L’apprentissage profond est l’un des systèmes d’apprentissage automatique dans lequel les machines extraient et apprennent automatiquement les données nécessaires à l’aide d’algorithmes structurés multicouches. Cet apprentissage profond nécessite beaucoup de données brutes avant d’extraire les données nécessaires, et le big data est essentiel.
Ainsi, pour que l’IA se rapproche le plus possible du fonctionnement attendu, la machine doit accumuler de l’apprentissage. Or, il faut beaucoup de données pour accumuler de l’apprentissage. Pour cette raison, on peut dire que le développement du big data a soutenu l’évolution de l’IA.
Les défis du Big Data et de l’IA
Le lien entre le big data et l’IA a ouvert de grandes possibilités. Mais il y a encore des défis à relever.
- Manipulation sûre des big data
Les big data concernent également le comportement d’achat des clients dans les big data que de nombreuses entreprises demandent. Ces informations sur les clients contiennent souvent une variété d’informations personnelles et nécessitent une manipulation sûre. Même si l’on considère que les fuites d’informations personnelles par les entreprises se produisent régulièrement, on constate qu’elles restent un problème à l’heure actuelle. - Un environnement capable de supporter d’énormes quantités de données
L’IoT se répand à une vitesse terrible. Par conséquent, la quantité de données traitées explose également. La création d’un environnement capable de gérer cette énorme quantité de données est essentielle pour l’utilisation du big data et de l’IA. En outre, comme l’importance du temps réel augmente dans l’utilisation de l’IA, la vitesse de traitement est également requise. La vitesse nécessite un trafic à l’épreuve des données et des performances de serveur pour accélérer. - Formation de scientifiques des données Les experts
qui s’occupent de big data sont appelés scientifiques des données. Malgré l’avènement d’une ère de big data et d’IA, il y a une pénurie de data scientists au Japon. Il y a un besoin urgent de former des scientifiques des données qui sont nécessaires non seulement pour l’analyse des données, mais aussi pour les statistiques et les compétences en programmation.
Exemples de big data et d’IA
Bien qu’il existe encore des défis dans l’utilisation du big data et de l’IA, les possibilités sont infinies et devraient conduire à de nouvelles technologies. Quelles sont les nouvelles possibilités qui peuvent être créées en combinant le big data et l’IA ?
Roulage automatique
L’une des technologies basées sur l’intelligence artificielle les plus populaires est la conduite autonome dans les automobiles. La conduite autonome devrait être efficace non seulement pour prévenir les accidents de la route, mais aussi pour réduire les émissions de CO2. Ce que l’on attend le plus de la conduite autonome, ce sont les camions qui soutiennent la logistique. La pénurie de main-d’œuvre est devenue un problème sérieux dans le secteur des transports, et l’on s’attend à ce que la conduite autonome permette d’améliorer l’environnement de travail.
Maintenance prédictive
La maintenance préventive consiste à inspecter et à réparer à l’avance les zones susceptibles de nécessiter des réparations dans le cadre de la maintenance des machines. La maintenance prédictive a évolué en utilisant le big data et l’IA. L’IA analyse les données de maintenance passées pour en déduire des signes précurseurs de défaillance et le moment de la défaillance. En réalisant les activités de maintenance en conséquence, il est possible d’éviter l’arrêt de la machine et d’augmenter la productivité.
Annonceur AI
Les annonceurs d’IA sont déjà actifs dans le monde entier. L’IA permet de lire des phrases fluides, aussi proches que possible de la façon de parler des gens. Elle peut répondre instantanément aux émissions d’urgence et peut être utilisée pour des annonces répétées. Il convient également de noter qu’il n’y a pas de fautes à dire et que vous pouvez le personnaliser pour obtenir une qualité et une vitesse de voix faciles à entendre pour votre public.
Analyse des affaires
L’analyse et la prévision des ventes basées sur le big data et l’IA sont utilisées par de nombreuses entreprises. L’analyse commerciale utilisant l’IA n’est pas les résultats de l’analyse pour chaque produit de ce type, mais aussi le conseil qui montre la voie à suivre en tant qu’entreprise. En combinant non seulement les données au sein de l’entreprise, mais aussi les tendances et les données de la société dans son ensemble, nous prédisons le flux de la société et présentons des actions en tant qu’entreprise. En outre, avec l’amélioration du big data, l’analyse commerciale basée sur l’IA évolue vers le stade où les activités intellectuelles qui se transforment en personnes peuvent être réalisées.
Faire évoluer la relation entre le big data et l’IA
Ces dernières années, les technologies qui font évoluer la relation entre le big data et l’IA vers des produits plus avancés et plus précieux ont attiré l’attention. C’est edge computing.
Edge computing est une technologie qui sépare ce qui peut être traité à l’adresse edge, ou sur le terrain, au lieu de tout envoyer à l’adresse cloud, et répartit le traitement entre les sites cloud et edge.
Au lieu d’envoyer toutes les données directement à l’adresse cloud, vous pouvez les optimiser à l’adresse edge avant d’envoyer le trafic plus rapidement. En outre, les données requises pour le contrôle où le temps réel est critique sont traitées sur le site edge, et seules les données qui doivent être affinées et nécessaires sont accumulées en tant que big data. Cela permet également d’améliorer la précision de l’apprentissage de l’IA et contribue à l’évolution de l’IA.
De cette façon, edge computing est une technologie brûlante qui améliore la vitesse et la précision dans l’avenir du big data et de l’IA. Avec l’avènement et l’évolution du edge computingle big data et l’IA ont également évolué.
Le big data est lié à une variété de technologies numériques
Nous avons présenté la connexion entre le big data et l’IA et edge computing qui va encore évoluer.
Le big data est déjà utilisé dans tous les domaines, et les attentes sont grandes en ce qui concerne la connexion avec l’IA. Edge computing L’IA attire l’attention comme une évolution de cette connexion. Big data, IA, et edge computingEn combinant ces trois éléments, il est plus facile d’élargir l’éventail des utilisations et de créer une nouvelle valeur.
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