用于大数据分析的人工智能

引言

人工智能和大数据这两个术语在科技领域已经使用了好几年。然而，这两者的本质都是增加了复杂性，大多数企业都认同这一点：大多数公司在采用曲线上的进展比她们感到舒适的程度要大，并且大多数公司都认识到这两者对其未来业务成功的威胁。

几乎所有组织在大多数时候都不断被海量信息淹没。这种数据流是好的，因为它提供了机会和威胁。一方面，它有机会提供可用于决策和创新的有用信息。另一方面，大量数据的可用性以及数据的复杂性水平的提高会让实施者不知所措。这就是大数据的人工智能的用武之地，因为它提供了一种从数据中获取价值的解决方案。

大数据分析中的人工智能是什么？

大数据AI是指实现多种数字学习方法，主要用于扩展海量数据评估所提供的效用。大数据AI，通常被称为大数据中的AI或大数据分析AI，是两项尖端技术的融合：AI和大数据。它包括即将到来的引擎、机械化理解和已确定的估计模型，以保证复杂的大型数据集用于区分、分析和微调或关键含义分析。在数据分析中使用AI的主要目的是促进智能增强，使任务更快、更准确、更具可扩展性。

本质上，大数据AI完全依赖于机器学习算法，这些算法可以对数据进行分类、进行预测并提高效率，而无需大量人工干预。这些模型拥有经过训练的数据集，以便能够识别模式、异常值或人类需要花费很长时间才能发现的任何相关问题。通过这种方式，大数据AI帮助组织将数据作为新的价值创造资源，并在其行业中获得竞争优势。

这些见解可以采取多种形式，但主要集中在三个领域

• 描述性分析
• 规范性分析
• 预测分析

它们总结了企业需要的战略领域范围。描述性分析回答了在公司特定业务区域内究竟发生了什么问题。规范性分析是利用数据来找出需要做什么才能获得特定结果的过程。预测分析表明，鉴于我们目前所知，其他指标可能会如何表现，并且可以模拟过去。

大数据和AI如何协同工作？

大数据和AI不是可有可无的；相反，它们是奇点伙伴。大数据是AI进行炼金术的基底，即大量数据。两者的协同作用可以按以下步骤说明：

• 数据收集：大数据代表通过各种来源（如传感器、社交平台和客户互动等）收集结构化和非结构化的海量数据。此类信息是AI效用的基础。
• 数据存储和处理：大数据和相关技术；Hadoop和Spark 기반 솔루션 有助于大数据的存储和处理。此基础设施使数据易于检索并准备好供AI算法使用。
• 数据预处理：不可否认，在AI处理数据之前，数据有时需要经过一个称为预处理的过程。这包括清理数据并将数据集转换为最适合机器学习模型的格式。
• AI建模：AI分为两类，然后我们有机器学习算法，这些算法应用于已处理的数据。这些算法可以包括用于预测的监督学习，用于聚类的流行无监督学习，以及用于决策算法的强化学习。
• 训练和推理：AI模型使用数据以识别其元素之间的模式和关系。一旦训练完成，它就可以在实时接收新数据时进行预测或做出决策。
• 洞察生成：上述过程的最终产物是知识，因为此过程的最终输出是行动。大数据包含复杂且有时难以理解的相关性和趋势，AI算法会为各种用途（包括产品增强和运营敏捷性）揭示这些相关性和趋势。

什么AI最适合大数据？

在这种情况下，因此，显而易见，在选择正确的AI来处理大数据方面没有确定的选择。选择基于特定组织的特定需求和他们设定的目标。然而，一些AI技术在大数据分析领域已经获得了广泛的应用。

• 机器学习
  机器学习是大数据AI的基础。它包含各种形式，如监督学习、无监督学习和深度学习。例如，监督学习应用于分类和回归，因此非常适合大数据预测分析。
• 自然语言处理（NLP）
  NLP被认为是AI的一个分支，主要关注计算机与人类语言之间的交互。其应用在处理大量的自由文本信息时尤其有价值，例如，关注客户反馈、社交网络和其他文本材料。
• 计算机视觉
  计算机视觉是机器分析和解释来自世界的图像和视频的过程。这项技术对于图像识别、物体检测和人脸识别非常有用，而这些都是大数据的重要组成部分。
• 强化学习
  在决策方面，可以使用强化学习算法。它们最适合用于改进复杂系统和流程。
• 深度学习
  特别是机器学习，又细分为深度学习，它使用具有多个层次的神经网络。它对于那些需要精确性作为模式识别任务关键特征的工作特别有效，例如语音或图像识别。

根据您大数据分析项目的目标，可以选择最佳的AI技术。然而，在许多情况下，可能需要融合应用这些AI技术，以获得大数据和不同数据的最佳结果。

为什么大数据分析要用AI？

AI需要与大数据分析结合，以支持当今产生的数据的范围、速度和多样性。AI提高了处理这些数据集的能力，提供了更快、更准确、更可操作的结果。关键因素包括：

• 数据量：随着数字数据量的不断增加，AI可以轻松处理TB和PB级别的数据。
• 速度：实时数据的产生速度也比以往任何时候都快，其分析需要AI来自动化过程。
• 多样性：AI可以处理结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、视频和日志，以及部分结构化的数据集。
• 复杂性：AI的应用分析，而传统分析只能看到给定数据的一个维度。

大数据人工智能示例

在大数据中，人工智能（AI）的使用是必不可少的，并发挥着许多关键作用。通过使用AI，数据分析过程得到了极大的促进，并节省了时间，人类错误水平可以降至最低。这些算法与大数据协同工作，并识别以前未被注意到的关系和趋势。

它在预测方面也表现出色，因为它利用历史信息来进行预测。预测客户、设备故障或市场趋势，AI能够做出具有前瞻性洞察的决策。它们能够识别个体数据点级别的模式，这对于欺诈检测、网络安全和产品质量保证等方法特别有用。

客户推荐是Netflix和Amazon等服务提供商结合使用大数据和AI的另一个领域。最后，NLP中的AI帮助组织理解客户提供的态度、反馈和文本数据，从而改进产品和服务。

大数据AI已对各行业产生了重大影响

• 医疗保健：它包括使用人工智能来解码患者信息、诊断疾病、预测患者预后以及根据患者记录选择定制治疗方案。
• 金融：在各个层面上，金融机构使用AI进行欺诈检测、算法交易、信用风险评估以及通过聊天机器人提供客户服务。
• 零售：AI在推荐系统中的使用使购物体验独一无二，改善了库存供应链，并提供了最佳定价技术。
• 制造业：AI促进的预防措施减少了机器或设备因预测性故障而离线的时间，同时质量保证提高了产品质量。
• 营销：AI通过研究消费者行为、对客户进行分类以及改进广告投放来改进营销沟通。

大数据人工智能：相似之处与区别

大数据和人工智能是两个大词，它们携手并进，尤其是在组织中；通过这种方式，组织可以从大数据中获得价值。借助此类AI解决方案，公司能够分析数据、预测某些模式并根据收到的结果做出正确的决策。

虽然AI和大数据是不同的领域，但它们既有相似之处，也有区别。

相似之处

• 数据驱动：应该指出的是，AI和大数据都以数据为最重要的价值之一，这是它们运作的核心。AI需要获取大数据，而大数据提供了这些大数据。
• 机器学习：机器学习在AI中被广泛使用，实际上是它的一部分。大数据被用作训练机器学习模型的来源，这些模型将能够进行预测和决策。

差异

• 范围：大数据可以定义为及时累积、存储和分析海量数据的过程；另一方面，AI是开发程序和模型以处理识别和决策等特定活动的技术。
• 目的：大数据主要被定义为处理海量数据的技术，而AI的作用是培养能够保持智能和自给自足的环境和系统。

换句话说，大数据提供输入，AI分析这些输入，并创新地利用结果。

AI在大数据分析中的应用

预测性分析

AI系统利用过去的数据来估计未来事件或趋势。应用包括：

• 金融：股市分析和欺诈识别。
• 医疗保健：医疗管理决策，用于患者预后和疾病预测。

客户理解与细分

AI驱动的分析通过个性化互动来增强客户体验。

• 电子商务：利用购买历史和行为来推荐互补或相关产品。
• 媒体平台：根据客户兴趣推荐材料。

运营效率

AI自动化数据处理工作流程，提高效率

• 制造业：供应链管理和设备故障预测。
• 公用事业：通过预测性分析提高电网性能。

欺诈检测和安全

AI分析交易数据以检测异常。

• 银行业：实时预防欺诈活动。
• 网络安全：结合这一点，您应该持续监控网络流量，以发现任何此类行为的迹象。

医疗保健和基因组学

AI处理医学中的复杂数据集以进行高级应用。

• 基因组学：从人们的遗传信息中发现生物标志物。
• 放射学：协助分析医学影像。

智慧城市和物联网

AI处理物联网生成的数据以进行城市规划和可持续性。

• 交通管理：预测拥堵程度，从而选择路线。
• 环境监测：监测污染水平和资源使用情况。

AI在大数据分析中的好处

• 可扩展性：将AI集成到任何数据处理中的一个巨大好处是，它可以在相对较短的时间内处理大量数据。
• 实时洞察：使企业能够及时做出决策。
• 提高准确性：它消除了数据中存在的与人为因素或人为解释错误。
• 降低成本：当数据分析自动化时，运营费用会降低。
• 增强决策：为管理层提供宝贵的建议，以制定合适的策略。
• 揭示隐藏的模式：人类分析师无法看到AI可以快速发现的关系和趋势。

实施大数据AI分析的挑战

• 数据质量：包含错误的数据形式也可能包含缺失信息，导致不同的值。
• 数据隐私和安全：现在必须谨慎处理敏感数据。
• 算法偏差：AI模型实际上可能是根据训练数据集中的偏差构建的。
• 基础设施要求：分析大量数据需要大量的计算资源。
• 技能差距：与人工智能和分析相关的职位仍然是需求的热门领域，但供应有限。
• 集成复杂性：现有传统系统与新引入的AI之间的交互并不容易。

结论

将数据转化为组织资产的能力是革命性的。这使得组织能够改善客户体验，更高效、更有效地运营，同时预测行业关键趋势。人工智能正变得越来越深刻，而大数据正在不断扩展。因此，它们的结合将在数据驱动的智能背景下为业务发展开启新的机遇。利用这种协同作用可以带来一个组织不仅能生存，而且能在大数据环境中成长的未来。