人工智能如何习惯大数据
发布时间：2021-05-13 17:40:29 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：大数据与人工智能之间存在着一种互惠关系：人工智能在很大程度上依赖于前者的成功，同时也帮助组织以以前繁琐或不可能的方式释放数据存储中的潜力。 Gruber说，如今，我们需要尽可能多的数据，这不仅是为了更好地洞察我们试图解决的业务问题，而且因为我们通
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大数据与人工智能之间存在着一种互惠关系：人工智能在很大程度上依赖于前者的成功，同时也帮助组织以以前繁琐或不可能的方式释放数据存储中的潜力。
Gruber说，“如今，我们需要尽可能多的数据，这不仅是为了更好地洞察我们试图解决的业务问题，而且因为我们通过机器学习模型输入的数据越多，它们得到的结果就越好。这是一个良性循环。”
人工智能如何使用大数据
存储和其他有关大数据和分析的问题好像已经不再一样。例如，Gruber指出，大数据和人工智能的结合会围绕基础设施、数据准备和治理产生新的需求(或强调现有需求)。但是在某些情况下，人工智能和机器学习技术可能是组织如何解决这些运营复杂性的关键部分。
关于“更好的洞察力”：人工智能和机器学习作为当前在商业领域中最重要的学科，如何帮助IT领导者实现现在或将来的目标?
人工智能提供更好见解的6种方式
1.人工智能正在创造新的数据分析方法
大数据的基本业务问题之一有时可以用一个简单的问题来概括：现在是什么?人们已经拥有了所有这些东西，并且还会有更多的东西出现，那么如何处理呢?在大数据的大肆宣传和炒作中，听到这个问题的答案并不总是那么容易。
此外，回答这个问题(或从数据中获取见解)通常需要大量的人工工作。人工智能正在创造新的方法。从某种意义上说，从广义上讲，人工智能和机器学习是新方法。
从历史上看，在分析数据时，工程师不得不使用查询或SQL(查询列表)。但是，随着数据重要性的不断增长，获得洞察力的多种方法也应运而生。人工智能是查询/SQL的下一步。Alluxio公司首席执行官Steven Mih说，“过去的统计模型现在已经与计算机科学融合，并已成为人工智能和机器学习的一部分。”
2.数据分析的劳动强度正在降低
因此，与过去相比，管理和分析数据所需的人工时间更少了。人们仍然在数据管理和分析中扮演着至关重要的角色，但由于人工智能，原来可能需要几天或几周(或更长)的过程正在加快速度。
Sungard AS公司的高级架构师Sue Clark说，“人工智能和机器学习是帮助企业分析数据的工具，比员工单独完成的工作更快、更有效。”
Exasol公司首席技术官Mathias Golombek在大数据方面已观察到一种采用两层策略的趋势，因为组织争辩要从中获得任何价值所必须管理的海量信息：存储层和位于其之上的运营分析层。
Golombek说，“这是从数据中提取见解并进行数据驱动的决策的地方。人工智能通过全新的功能通过培训数据做出半自动决策来增强分析。它不适用于企业对数据存在的所有问题，但是对于特定的用例，它彻底改变了无需复杂的人类知识就能完成规则、决策和预测的方式。”
换句话说，洞察力和决策可以更快地发生。此外，IT可以将类似的原理(使用人工智能技术来减少人工、劳动密集型负担并提高速度)应用于后端事物，让人们面对现实，IT之外很少有人想知道。
Alluxio公司Mih说，“数据洞察力的实时性质，加上现在无处不在的事实，这将跨越不同的机架、区域和云计算，这意味着企业必须从传统的管理和分析数据方法中发展而来。这就是人工智能的用武之地。数据工程师一次又一次地人工复制数据的日子已经一去不复返了，在数据科学家提出要求后数周之内就交付了数据集。”
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