از آنجا که ما از پیچیدگی های قرن بیست و یکم حرکت می کنیم ، دو نیروی فناوری از پتانسیل تحول آمیز خود متمایز می شوند: هوش مصنوعی (AI) و داده های بزرگ. هر دو در تغییر شکل صنایع ، تقویت فرایندهای تصمیم گیری و نوآوری رانندگی محوری هستند. در تقاطع خود ، آنها یک هم افزایی قدرتمند ایجاد می کنند که سازمانها را قادر می سازد حجم زیادی از داده ها را مهار کنند ، بینش های عملی را بدست آورند و فرآیندهای خودکار را انجام دهند. این مقاله به تعامل بین AI و Big Data می پردازد و به بررسی چگونگی مکمل یکدیگر و پیامدهای بخش های مختلف می پردازد.
درک داده های هوش مصنوعی و بزرگ
داده های بزرگ چیست؟
داده های بزرگ به مجموعه داده های گسترده و پیچیده اشاره دارد که نرم افزار پردازش داده های سنتی نمی تواند به طور مؤثر مدیریت کند. این شامل سه VS است: حجم (میزان داده) ، سرعت (سرعت پردازش داده ها) و تنوع (اشکال مختلف داده ها ، مانند داده های ساختاری و بدون ساختار). امروز سازمان ها با داده های منابع مختلف از جمله رسانه های اجتماعی ، سنسورها ، سوابق معاملات و موارد دیگر سیل می شوند. این ثروت اطلاعات هم چالش ها و هم فرصت ها را نشان می دهد.
AI چیست؟
از طرف دیگر ، هوش مصنوعی به شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین آلات ، به ویژه سیستم های رایانه ای اشاره دارد. هوش مصنوعی شامل فن آوری های مختلف ، از جمله یادگیری ماشین (ML) ، پردازش زبان طبیعی (NLP) و دید رایانه ای از جمله دیگر است. این فناوری ها به رایانه ها اجازه می دهند تا از داده ها بیاموزند ، الگوهای را شناسایی کنند و تصمیمات بگیرند ، اغلب در زمان واقعی.
Synergy: چگونه AI و Big Data با هم کار می کنند
تقاطع داده های هوش مصنوعی و بزرگ جایی است که جادوی واقعی اتفاق می افتد. در اینجا نحوه مکمل یکدیگر آمده است:
1 پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها
الگوریتم های AI در مجموعه داده های بزرگ شکوفا می شوند. با پیشرفت در یادگیری ماشین ، سازمان ها می توانند مقادیر زیادی از داده ها را برای کشف روندها ، همبستگی ها و ناهنجاری ها تجزیه و تحلیل کنند. به عنوان مثال ، شرکت ها می توانند از مدل های هوش مصنوعی برای شناسایی از طریق داده های مشتری برای شناسایی الگوهای خرید ، ترجیحات و پیش بینی روندهای آینده استفاده کنند. این قابلیت تحلیلی داده های بزرگ را از اعداد صرف به بینش های استراتژیک تبدیل می کند که تصمیمات تجاری را راهنمایی می کند.
2 تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
هنگامی که با هوش مصنوعی ترکیب می شود ، داده های بزرگ امکان تجزیه و تحلیل پیش بینی را فراهم می کنند ، که به مشاغل اجازه می دهد تا نتایج آینده را بر اساس داده های تاریخی پیش بینی کنند. به عنوان مثال ، در مراقبت های بهداشتی ، هوش مصنوعی می تواند داده های بیمار را برای پیش بینی شیوع بیماری یا نیازهای بیمار با استفاده از داده های تاریخی تجزیه و تحلیل کند و اقدامات پیشگیرانه را امکان پذیر کند. در خرده فروشی ، مشاغل می توانند تقاضای مصرف کننده را پیش بینی کرده و موجودی را بر این اساس مدیریت کنند ، ضایعات را کاهش داده و رضایت مشتری را بهبود بخشند.
3 خودکار سازی تصمیم گیری
ادغام هوش مصنوعی با داده های بزرگ فرآیندهای تصمیم گیری خودکار را تسهیل می کند. سازمان ها می توانند سیستم های محور AI را که تجزیه و تحلیل داده های زمان واقعی را برای تصمیم گیری در پرواز بدون مداخله انسانی انجام می دهند ، پیاده سازی کنند. در امور مالی ، الگوریتم ها می توانند روند بازار را ارزیابی کرده و تجارت را فوراً انجام دهند و از فرصت های زودگذر استفاده کنند. این کارایی می تواند به طور قابل توجهی رقابت را در بازارهای پر سرعت افزایش دهد.
4 شخصی سازی پیشرفته
در حوزه تجربه مشتری ، ترکیب هوش مصنوعی با داده های بزرگ امکان استراتژی های بازاریابی بیش از حد شخصی را فراهم می کند. خرده فروشان می توانند داده های رفتار مشتری را به توصیه ها و تبلیغات متناسب با مصرف کنندگان فردی ، افزایش نرخ تعامل و تبدیل ، تجزیه و تحلیل کنند. تجربیات شخصی که توسط هوش مصنوعی ساخته شده است می تواند وفاداری مشتری و وابستگی برند را افزایش دهد.
کاربردهای صنعت
1 مراقبت های بهداشتی
صنعت بهداشت و درمان یکی از مهمترین ذینفعان هوش مصنوعی و هم افزایی داده های بزرگ است. با تجزیه و تحلیل داده های بیمار ، هوش مصنوعی می تواند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای مراقبت از بیمار را تسهیل کند و منجر به نتایج بهتر سلامت شود. علاوه بر این ، الگوریتم های AI با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های وسیع برای شناسایی ترکیبات بالقوه از فرآیندهای کشف دارو پشتیبانی می کنند.
2 دارایی
در امور مالی ، تجزیه و تحلیل های محور AI می توانند با شناسایی الگوهای غیرمعمول در داده های مالی ، معاملات کلاهبرداری را تشخیص دهند. علاوه بر این ، شرکت های سرمایه گذاری از ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های بازار در زمان واقعی استفاده می کنند ، و تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه ای را بر اساس پیش بینی های تحلیلی اتخاذ می کنند.
3 خرده فروشی
خرده فروشان از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های مشتری و رفتارهای خرید ، بهینه سازی مدیریت موجودی و خیاط استراتژی های بازاریابی برای خریداران جداگانه استفاده می کنند. این نه تنها رضایت مشتری را افزایش می دهد بلکه رشد فروش را از طریق بازاریابی هدفمند تر سوق می دهد.
4 تولید
هوش مصنوعی و داده های بزرگ با تجزیه و تحلیل داده های عملکرد تجهیزات به بهبود کارآیی در فرآیندهای تولید کمک می کنند. تعمیر و نگهداری پیش بینی شده توسط هوش مصنوعی می تواند با شناسایی خرابی های احتمالی قبل از بروز ، باعث کاهش خرابی و افزایش طول عمر ماشین آلات شود.
چالش ها و ملاحظات
در حالی که تقاطع AI و Big Data فرصت های عظیمی را ارائه می دهد ، بدون چالش نیست. حریم خصوصی و امنیت داده ها مهم است ، به ویژه با توجه به نگرانی های فزاینده در مورد نحوه جمع آوری ، ذخیره و استفاده داده ها. سازمان ها باید از رعایت مقررات مانند GDPR اطمینان حاصل کنند و استانداردهای اخلاقی را در توسعه هوش مصنوعی در اولویت قرار دهند.
علاوه بر این ، کیفیت داده ها بسیار مهم است. داده های با کیفیت پایین می تواند منجر به بازده های نادرست هوش مصنوعی شود و در نتیجه تصمیم گیری ناقص باشد. از آنجا که سازمان ها به طور فزاینده ای به هوش مصنوعی تکیه می کنند ، سرمایه گذاری در مدیریت کیفیت داده ها و حاکمیت ضروری است.
پایان
تقاطع داده های هوش مصنوعی و بزرگ باعث انقلابی در نحوه تولید سازمان ها بینش و تصمیم گیری می شود. با استفاده از پتانسیل این فناوری ها ، مشاغل می توانند فرصت های بی سابقه ای را برای رشد و نوآوری باز کنند. همچنان که ما به پیشرفت خود ادامه می دهیم ، قدرت ترکیبی AI و Big Data نقش اساسی در شکل دادن به آینده خواهد داشت و مسیر را به سمت دنیای داده و هوشمند تر روشن می کند. نکته اصلی سازمانها فقط اتخاذ این فناوری ها نیست بلکه ادغام آنها با اندیشه است و در حالی که استراتژی های خود را با ملاحظات اخلاقی و اصول حاکمیت داده ها تراز می کند ، به چالش می کشید.