In che modo i big data sono collegati all’IoT? Inoltre, qual è la relazione tra l’IA, il campo in cui il suo utilizzo è più atteso? Verranno presentati esempi di utilizzo dei big data e dell’IA e le tecnologie che evolvono ulteriormente la connessione.
Come vengono utilizzati i big data?
Anche se avete sentito parlare della parola “big data”, potreste non avere un’idea chiara del suo utilizzo effettivo. Che cosa sono i big data e in quali campi ci si aspetta che vengano utilizzati?
Cosa sono i Big Data
I big data sono generalmente riconosciuti come “un termine generale che indica le tecnologie per l’accumulo, l’analisi e l’elaborazione di dati strutturati o non strutturati che si presentano in grandi quantità e in tempo reale, o i dati stessi”.
Ciò che definisce più chiaramente questo aspetto sono le tre V che esprimono i big data.
I gruppi di dati che combinano volume, velocità e varietà sono considerati big data. Il volume rappresenta la quantità di dati e la loro potenza di elaborazione, la velocità rappresenta la velocità di cambiamento e la frequenza degli aggiornamenti che possono essere seguiti, mentre la varietà è una varietà di dati non strutturati.
In altre parole, “un gruppo di dati con una grande quantità di cambiamenti e la capacità di elaborarli” è definito big data.
Per saperne di più sui big data, leggete qui.
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Big Data si basa su tre sfide V-|
Campo in cui è previsto l’utilizzo dei big data
In quali campi si prevede di utilizzare questi big data?
Con lo sviluppo e la diffusione dell’IoT, è possibile ottenere dati da diversi oggetti della società moderna. È possibile raccogliere dati da qualsiasi cosa, dalle attrezzature di fabbrica, agli acquisti che si vendono bene, alle parole che attirano l’attenzione sui social media. Questa enorme quantità di dati ha il potenziale per creare nuovo valore.
In particolare, i big data stanno assumendo un ruolo di primo piano nei settori della logistica e della produzione. Applicando etichette IC ai prodotti e alle confezioni e collegando sensori a varie parti della linea di produzione, è possibile cogliere il flusso delle cose. Questi elementi hanno il potenziale per portare a diverse efficienze nel campo della produzione e della logistica.
L’intelligenza artificiale e l’IA sono anche le aree più attese per la creazione di nuovo valore. I big data, combinati con l’IA, aprono ancora più possibilità. Nei settori della produzione e della logistica dell’articolo precedente, l’analisi dei dati raccolti con l’IA può essere diverse volte o decine di volte più efficace dell’analisi umana.
In questo modo, si può dire che i big data hanno infinite possibilità grazie al collegamento con l’IA, per cui si possono prendere in considerazione diversi usi.
Il rapporto tra Big Data e IA e le problematiche
La connessione tra big data e IA ha molte possibilità. Qual è questa relazione?
Il legame tra Big Data e IA
La ricerca sull’Ai ha una lunga storia, iniziata già negli anni Cinquanta. Tuttavia, la ricerca è stata portata avanti fino all’epoca attuale, mentre si è riaccesa più volte nell’era dell’inverno, grazie al muro.
Il rapido sviluppo della ricerca e dello sviluppo dell’intelligenza artificiale negli ultimi anni è stato fortemente influenzato dalle scoperte tecnologiche dovute all’apprendimento profondo. L’apprendimento profondo è uno dei sistemi di apprendimento automatico in cui le macchine estraggono e imparano automaticamente i dati necessari utilizzando algoritmi strutturati a più livelli. Questo apprendimento profondo richiede molti dati grezzi prima di estrarre i dati necessari, e i big data sono essenziali.
In questo modo, affinché l’IA si avvicini il più possibile al funzionamento previsto, la macchina deve accumulare apprendimento. Per accumulare apprendimento sono necessari molti dati. Per questo motivo, si può affermare che lo sviluppo dei big data ha sostenuto l’evoluzione dell’IA.
Le sfide dei Big Data e dell’IA
Il legame tra big data e IA ha aperto grandi possibilità. Ma ci sono ancora delle sfide da affrontare.
- Gestione sicura dei big data
I big data riguardano anche il comportamento di acquisto dei clienti nei big data che molte aziende richiedono. Questi dati dei clienti contengono spesso una serie di informazioni personali e richiedono una gestione sicura. Anche se si considera che la fuga di informazioni personali da parte delle aziende avviene regolarmente, si può constatare che attualmente rimane un problema. - Un ambiente in grado di supportare enormi quantità di dati
L’IoT si sta diffondendo a una velocità impressionante. Di conseguenza, anche la quantità di dati gestiti sta esplodendo. La creazione di un ambiente in grado di gestire questa enorme quantità di dati è essenziale per l’utilizzo dei big data e dell’IA. Inoltre, poiché l’importanza del tempo reale sta aumentando nell’uso dell’IA, è necessaria anche la velocità di elaborazione. La velocità richiede un traffico a prova di dati e prestazioni del server per accelerare la velocità. - Formazione di data scientist Gli esperti
che si occupano di big data sono chiamati data scientist. Nonostante l’avvento dell’era dei big data e dell’IA, in Giappone si registra una carenza di data scientist. È urgente formare data scientist che non si occupino solo di analisi dei dati, ma anche di statistica e programmazione.
Esempi di big data e IA
Sebbene vi siano ancora sfide nell’uso dei big data e dell’IA, le possibilità sono infinite e si prevede che porteranno a nuove tecnologie. Quali sono le nuove possibilità che si possono creare combinando big data e IA?
Rotolamento automatico
Una delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale più diffuse è la guida autonoma delle automobili. Si prevede che la guida autonoma sarà efficace non solo per prevenire gli incidenti stradali, ma anche per ridurre le emissioni di CO2. L’aspetto più atteso della guida autonoma sono i camion che supportano la logistica. La carenza di manodopera è diventata un problema serio nel settore dei trasporti e si prevede che la guida autonoma porterà a miglioramenti nell’ambiente di lavoro.
Manutenzione predittiva
La manutenzione preventiva consiste nell’ispezionare e riparare in anticipo le aree che probabilmente necessitano di riparazione nella manutenzione delle macchine. La manutenzione predittiva si è evoluta utilizzando i big data e l’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale analizza i dati di manutenzione passati per ricavare i segni precursori di un guasto e la tempistica del guasto. Eseguendo le attività di manutenzione di conseguenza, è possibile evitare che la macchina si fermi e aumentare la produttività.
Annunciatore AI
Gli annunciatori AI sono già attivi in tutto il mondo. L’AI sta rendendo possibile la lettura di frasi scorrevoli che si avvicinano il più possibile al modo di parlare delle persone. Può rispondere istantaneamente alle trasmissioni di emergenza e può essere utilizzata per annunci ripetuti. Vale la pena notare che non ci sono errori da dire e che è possibile personalizzare la qualità e la velocità della voce in modo da renderla facilmente udibile per il pubblico.
Analitica aziendale
Le analisi e le previsioni di vendita basate sui big data e sull’IA sono utilizzate da molte aziende. La business analytics che utilizza l’IA non è il risultato dell’analisi di ciascun prodotto, ma anche una consulenza che indica la strada da seguire come azienda. Combinando non solo i dati all’interno dell’azienda, ma anche le tendenze e i dati della società nel suo complesso, possiamo prevedere il flusso della società e presentare le azioni come azienda. Inoltre, con il potenziamento dei big data, l’analisi aziendale basata sull’ai si sta evolvendo fino a consentire lo svolgimento di attività intellettuali che si trasformano in persone.
Ulteriore evoluzione del rapporto tra big data e IA
Negli ultimi anni hanno attirato l’attenzione le tecnologie che evolvono il rapporto tra big data e IA in prodotti più avanzati e di valore. Questo è edge computing.
Edge computing è una tecnologia che separa ciò che può essere elaborato sul sito edge, o sul campo, invece di inviare tutto al sito cloud, e divide l’elaborazione tra il sito cloud e il sito edge.
Invece di inviare tutti i dati direttamente a cloud, è possibile ottimizzarli in edge prima di inviare il traffico più velocemente. Inoltre, i dati necessari per il controllo in tempo reale vengono elaborati all’indirizzo edge, e solo i dati più raffinati e necessari vengono accumulati come big data. Questo porta anche a una migliore precisione di apprendimento dell’IA e contribuisce all’evoluzione dell’IA.
In questo modo, edge computing è una tecnologia di punta che migliora la velocità e la precisione nel futuro dei big data e dell’IA. Con l’avvento e l’evoluzione di edge computing, anche i big data e l’IA si sono evoluti.
I big data sono legati a una serie di tecnologie digitali
Abbiamo introdotto la connessione tra i big data e l’intelligenza artificiale e edge computing che si evolverà ulteriormente.
I big data sono già utilizzati in tutti i campi e ci sono grandi aspettative per la connessione con l’IA. Edge computing sta attirando l’attenzione come evoluzione di tale connessione. Big data, IA e edge computingCombinando questi tre elementi, c’è una maggiore possibilità di ampliare ulteriormente la gamma di utilizzo e di creare nuovo valore.
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