理解大数据和人工智能在我们的数据驱动世界中的作用非常关键。在任何人知道大数据存在之前，它就已经席卷了全球。到这个词被创造出来时，大数据已经积累了大量的存储信息。如果利用得当，它可能会提供有关特定数据所属领域的深刻知识。
对所有数据进行分类、解析（将其转换为计算机更容易理解的格式）以及分析数据以增强商业决策过程的任务很快被发现，人类的大脑无法处理。要完成从复杂数据中提取知识的艰巨任务，必须使用人工智能编写算法。
理解大数据和人工智能在我们的数据驱动世界中的作用尤为关键。
随着企业在未来几年扩大他们的大数据和人工智能能力，数据专业人士和拥有商业分析或数据分析硕士学位的个人预计将非常受欢迎。我们的目标是跟上并利用所有电脑、移动智能手机、平板电脑和物联网(IoT)设备产生的数据量。
了解大数据和人工智能
大数据和人工智能是由一些技术进步推动的，这些技术进步定义了当前的数字环境和工业4.0。这两项技术发展的目标是将当前生成的大量数据的价值最大化。
大数据是用于描述大量结构化、半结构化和非结构化数据的处理和存储的术语，这些数据有可能被组织和提取成对企业和组织有用的信息。
另一方面，人工智能使用各种算法来构建模仿人类功能（例如学习、推理和决策）的机器。接下来，让我们一起来探索这些尖端技术。
什么是大数据？
多源海量数据的管理是“大数据”领域的重点。当数据量太大而无法使用传统的数据管理技术时，就会使用大数据。很久以前，企业开始收集有关客户、价格、交易和产品安全的大量数据。然而，最后，事实证明数据量太大，人类无法手动评估。
“大数据需要新的处理模式，才能具备更强的决策、洞察和流程优化能力，以适应信息资产海量、高增长率和多样化的需求。”——Garnter
这个想法传达了一个非常关键的意义。大数据现在被视为一种信息资源。我们需要大数据时代新的处理方式来处理这些信息资产，因为原有的处理方式无法及时或准确地处理这些数据。
大数据的五个V
大数据的特性被用来概括另一个想法。海量数据规模、数据快速流动、数据类型多样、价值密度低被麦肯锡列为大数据的四大特征。也就是我们通常所说的大数据4V特征。大数据的定义，是大数据在行业中相当流行的5V特征，是IBM在之后添加了第五个特征后创造的。
体积（Volume）
第一个 V 是体积。这意味着在大数据时代，需要处理大量数据。目前，这种规模经常用于 TB 级数据分析和挖掘。
种类（Variety）
第二个特征被称为多种形式的数据。之前我们可以处理的大部分数据都是结构化的，即以二维表的形式呈现。但在大数据时代，必须处理更广泛的数据种类，包括结构化、非结构化和半结构化数据。大数据技术必须独立或一起处理这些数据。
价值（Value）
低数据价值密度是第三个属性。虽然数据量很大，但对我们有用的并不多。这些数据的价值密度相当低，因为它们淹没在庞大的数据海洋中。因此，我们必须对亿万数据进行过滤和挖掘，但我们可能只能找到几十个或几百个有用的数据。
速度（Velocity）
处理速度快是第四品质。处理数据以产生结果的过程过去需要数周、数月甚至更长的时间，但现在我们需要在更短的时间内得到结果，比如几分钟甚至几秒钟。
真实性（Veracity）
第五个特征与第三个相关。真实性决定商业价值的价值是高的或更真实的，即挖掘出来的数据的价值是非常高的，无论它是否直接影响我们的决策、为我们提供新的信息或帮助我们改进我们的流程。因此，它更简单。
企业流程可以通过大数据和人工智能解决方案实现自动化。
大数据的这些 5V 特性告诉我们，当今使用的“大数据”一词既包括数据，也包括许多处理方法。为了做出决策或优化工作，我们必须从海量数据中快速定位和挖掘对我们工作有用的部分数据。整个过程被称为大数据。
大数据分析
分析大量数据以查找可能有助于企业对其运营做出明智决策的信息（例如隐藏模式、相关性、市场趋势和客户偏好）的通常具有挑战性的过程被称为大数据分析。
组织可以使用数据分析技术和流程分析数据集并获得新的见解。有关业务绩效和运营的基本查询由商业智能 (BI) 查询处理。
高级分析，包括预测模型、统计算法和分析系统支持的假设分析等方面，是大数据分析的一个子集。
什么是人工智能？
能够进行逻辑、推理和决策的计算机系统的创建和使用被称为人工智能 (AI)。这种自学习技术通过使用视觉感知、情绪检测和语言翻译，比人类驱动的方法更快地分析数据和生成信息。
虽然看起来大数据和人工智能具有无限的潜力，但这项技术也有其局限性。
你可能已经每天都在使用 AI 系统。人工智能被用于世界上一些最大企业的用户界面，包括亚马逊、谷歌和 Facebook。Siri、Alexa 和 Bixby 等个人助理均由 AI 提供支持，这还使网站能够推荐你可能感兴趣的商品、电影或文章。这些有针对性的建议是人工智能的结果，而不是巧合。
人工智能和大数据分析
尽管收集数据长期以来一直是业务的一个重要方面，但现代数字工具使其变得比以往更简单。任何人或公司实际上都很难有效地使用他们收集的数据，因为数据集呈指数级增长。这就是为什么理解大数据和人工智能至关重要。
具有人工智能功能的应用程序可以快速处理任何数据集，无论是来自数据库还是实时收集。企业正在使用人工智能解决方案来提高生产力、创造个性化体验、支持决策制定和削减成本。
数据和人工智能经常增强分析和自动化，帮助组织转变其运营。
大数据和人工智能也可用于识别和翻译语言。
Microsoft Azure Synapse 等分析技术可帮助组织预测或识别趋势，从而指导有关工作流、产品开发和其他领域的决策。企业的数据还将排列成可读的仪表板可视化、报告、图表和图形。
同时，当创建大数据和人工智能解决方案时，企业流程可以自动化。例如，人工智能可以增强制造业的安全检查、预测性维护和库存跟踪。任何企业都可以利用人工智能来评估文件、进行文件搜索和处理客户服务查询。
由于人工智能分析视觉、文本和听觉表征的方式，尽管它尚未达到或超过人类智力，但技术正变得更容易采用和集成到许多商业活动中。
大数据和人工智能系统不断改进其响应并调整其行为以适应新信息。
虽然看起来大数据和人工智能具有无限的潜力，但这项技术也有局限性。让我们来看看人工智能在五个领域大放异彩，以便全面了解如何在企业中使用它：
人工智能可以被训练组织数据、提出建议和帮助语义搜索。这些工具将通过提供满足其需求的有益信息来增强企业的数字产品的用户体验。此外，由于企业的应用程序 AI 将根据历史数据不断提高其技能，可以优化当前和未来数据的效用。可以训练人工智能使用计算机视觉来分析、识别和搜索图像，这是一种旨在理解图像和视频并对其做出反应的算法。具有视觉训练的人工智能可以存储和说明文档并支持物联网传感器阵列。许多部门正在使用视觉跟踪来提高生产力和效率。客户要求当前搜索引擎的准确性和速度，但将这些高标准与企业自己的工具相匹配可能具有挑战性。借助 AI，可以提高数字工具的搜索能力，使其能够分析网页、照片、视频等，从而为消费者提供他们正在寻找的确切结果。通过将语音转化为文本和文本转化为语音，人工智能技术经常被用于吸引客户。企业可以简单地查看带有注释的记录的记录的客户对话，以研究客户行为或指导人员。企业还可以在应用程序中创建基于语音的助手，例如 Siri 或 Alexa。自然语言处理使我们可以在整个短语中与我们的技术进行对话，就像人们自然地对话和接收有意义的响应 (NLP) 一样。企业可以将 NLP 集成到您的应用程序或机器人中，以更好地满足用户需求或创建可以进行语音或文本对话的客户支持工具。这些大数据和人工智能特权也可用于识别和翻译语言。大数据与人工智能
在这一点上，毫无疑问，大数据将继续存在，而人工智能 (AI) 的需求将继续保持高位。没有数据，人工智能毫无意义，但没有人工智能就不可能掌握数据。因此，数据和人工智能正在融合成一种协同连接。
通过融合这两个学科，我们可能会开始识别和预测商业、技术、娱乐以及介于两者之间的所有领域的未来趋势。
大数据是初始的、未经处理的输入，在使用之前必须进行清理、组织和集成；人工智能是数据处理的最终智能产品。因此两者本质上是不同的。
尽管存在明显差异，但大数据和人工智能仍然有效地相辅相成。
具有 AI 功能的机器用于分析和解释数据、解决问题或根据这些解释处理问题。通过机器学习，计算机首先学习如何表现或对某个结果做出反应，然后理解以同样的方式向前发展。
大数据只搜索结果而不是对结果采取行动。它描述了数量惊人的数据以及可能极其多样化的数据。结构化数据，如关系数据库中的事务数据，可以在大数据集中找到，而较少结构化或非结构化数据，如照片、电子邮件数据、传感器数据等。
它们的使用方式也不同。获得洞察力是使用大数据的主要目标。例如，Netflix 如何根据用户观看的内容推荐电影和电视剧？因为它考虑了其他消费者的购买模式和偏好，并推断出你可能也会有同样的感受。
人工智能是关于做出决策并改进这些决策。人工智能正在执行以前由人类完成的工作，但速度更快，错误更少，无论是自调整软件、自动驾驶汽车还是分析医学样本。这些主要是大数据和人工智能技术的区别。
大数据和人工智能仍是不可或缺的双胞胎
尽管存在明显差异，但大数据和人工智能仍然有效地相互补充。之所以如此，是因为机器学习尤其需要数据来发展其智能。例如，一个机器学习图片识别程序会研究数千张飞机的图像，以确定它是什么构成的，以便将来识别它们。
大数据是起点，但为了训练模型，它必须充分结构化和集成，以便计算机能够一致地发现数据中的有用模式。
大数据收集了大量的数据，但在用它做任何有用的事情之前，必须先将不同的数据分开。AI 和 ML 中使用的不需要、冗余和无用的数据已经被“清理”和删除。这是重要的第一步。
在那之后，人工智能可以繁荣起来。训练学习算法所需的数据可以由大数据提供。有两种数据学习：常规收集的数据和初始训练，它充当一种泵的启动。一旦他们完成了初始训练，人工智能程序就永远不会停止学习。他们不断获取新信息，并且随着数据的发展，他们会相应地调整他们的行动方案。因此，最初和持续需要数据。
模式识别在两种计算机范式中都有使用，但它们以不同的方式使用。大数据分析使用顺序分析来发现过去偶尔收集的数据或“冷数据”中的模式。
机器学习不断收集数据并从中学习。自动驾驶汽车会不断收集数据、学习新技能并改进运营。新数据不断被接收和使用。这表明大数据和人工智能是相互关联的。
大数据和人工智能的未来
物联网的快速使用使整个经济中的数据数字化，使人工智能系统现在可以处理或分析它。因此，人工智能在各个行业和企业中变得越来越普遍。一些利用大数据和人工智能的行业可以在下面找到：
医疗保健中的大数据和人工智能
据埃森哲称，到 2026 年，将 AI 整合到美国医疗保健系统中每年可节省 1500 亿美元，同时还能改善患者的治疗效果。预计大数据和人工智能将改变医疗保健的各个方面，从通过结合诊断成像和术前医疗数据实现的机器人手术，到协助初步诊断和患者后勤工作的虚拟护理助理。
自动驾驶汽车开发中的大数据和人工智能
由人工智能控制的自动驾驶汽车 (AV) 注定会对交通运输行业造成重大颠覆。为了成功观察道路和操作车辆，自动驾驶汽车中包含的人工智能软件使用来自先进传感器、GPS、摄像头和雷达系统的输入每秒计算数十亿个数据点。
虽然在完全自动化之前仍然存在挑战，但得益于大数据和人工智能，高端车辆可以在几乎没有人参与的情况下处理基本的驾驶任务。此外，在某些情况下可以在所有驾驶领域自主运行的自动驾驶汽车 (AV) 的测试已经开始。
借助大数据和人工智能，自动驾驶汽车可以处理基本的驾驶任务，几乎不需要人工参与
大数据与人工智能智能助手开发
由于语音识别、预测分析和自然语言处理的进步，数字助理变得更加动态和实用。据专家介绍，随着消费者远离键盘，随着大数据和人工智能技术的发展，到 2023 年，语音搜索将占所有互联网查询的 50%。
工业自动化系统中的大数据和人工智能
工业自动化处于物理世界中大数据和人工智能应用的最前沿，这得益于全球对机器人的投资飙升，到 2020 年可能接近 1800 亿美元。这两个领域的进步正在结合起来生产更智能、更有能力的机器与以前相比，机器人充当机器的身体，人工智能充当机器的思想。机器人现在可以在工厂或仓库等非结构化环境中更自由地工作。他们可以在装配线上与人类更紧密地合作，这意味着他们不再局限于简单、重复的工作。
工业自动化处于大数据和人工智能在物理世界应用的前沿
结论
如今，计算机科学的两个关键领域是大数据和人工智能，大数据和人工智能领域的研究最近并未停止。人工智能和大数据密不可分。首先，由于大数据技术广泛运用了人工智能的理论和技术，这取决于人工智能的进步。其次，大数据技术对于人工智能的发展至关重要，因为该领域严重依赖数据。我们仍然需要学习新技术，因为大数据和人工智能的创新才刚刚开始。
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