Der Begriff Big Data wird immer häufiger diskutiert, da die Datenmenge exponentiell wächst. Gleichzeitig stand die künstliche Intelligenz zusammen mit den Veröffentlichungen von ChatGPT von OpenAI und Bard von Google AI im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit aller. Aber was genau sind Big Data und künstliche Intelligenz, in welcher Beziehung stehen sie und wie können sie Ihnen in Ihrem Unternehmen helfen? Wir werden diese Themen und mehr im folgenden Artikel untersuchen.
Überblick
Big Data stellt riesige und komplexe Datensätze dar, die die Leistungsfähigkeit der künstlichen Intelligenz antreiben. Da KI viele Daten zum Lernen benötigt, helfen diese Datensätze der KI bei ihren Entscheidungsprozessen, während Big Data wiederum KI-Algorithmen für eine bessere Datenanalyse nutzt. Man könnte es als Win-Win-Situation bezeichnen.
Was ist Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine Reihe von Technologien dar, die Computern die Möglichkeit geben, menschliche Intelligenz zu simulieren. KI macht Analysetools leistungsfähiger und zugänglicher, indem Algorithmen verwendet werden, die unstrukturierte und strukturierte Daten analysieren können, um klare und hochwertige Geschäftseinblicke zu erhalten. Als Teilbereiche der künstlichen Intelligenz können wir Machine Learning (ML), Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und Cognitive Computing nennen.
Welches sind einige Beispiele für KI im täglichen Einsatz? Von der Spracherkennung in digitalen Assistenten wie Siri oder Alexa über die Bilderkennung wie Googles KI-Bildklassifizierungstool oder Face Unlocks in Telefonen bis hin zu fortgeschritteneren Anwendungsfällen des autonomen Fahrens für Drohnen und Autos können wir auch andere Anwendungen nennen Fälle, mit denen Sie vielleicht vertraut sind, wie Empfehlungssysteme, die im E-Commerce oder in Musik- und Medien-Streaming-Diensten (Netflix, Youtube, Spotify usw.) verwendet werden, Sprache zu Text, Autokorrektur oder Plagiatsdetektoren, bis hin zur Kreditkarten- und Betrugserkennung , oder Medizintechnik, wie IoT-Wearables. Es gibt unzählige Beispiele, und Sie sind ihnen wahrscheinlich in Ihrem täglichen Leben häufiger begegnet, als Sie es wissen.
Damit sie richtig funktionieren und uns die Erkenntnisse liefern, die wir brauchen, benötigen sie eine solide Infrastruktur, eine gut gestaltete Architektur, jede Menge funktionierende Algorithmen und technisch versierte Ingenieure. Für einen Endbenutzer funktionieren sie einwandfrei, aber der Arbeitsaufwand hinter den Kulissen ist enorm.
Was ist Big Data
Im Vergleich zu normalen Daten bezieht sich der Begriff Big Data auf eine größere Datenmenge, die gesammelt wird. All diese IoT-Geräte, autonomen Drohnen und Autos, MedTech-Wearable-Geräte, Smart-Home-Technologie, Sensoren und mehr sammeln ständig Daten – viele davon. Wenn diese Daten analysiert werden, können sie verwendet werden, um einzigartige Erkenntnisse aufzudecken, auf die Menschen mit herkömmlichen Analysetools sonst keinen Zugriff hätten. Bestimmte Tools, Frameworks, Algorithmen, Architekturen und speziell entwickelte Infrastrukturen, die diese Datenmengen speichern können, sind notwendig, um Big Data richtig analysieren zu können.
Was ist also die Verbindung zwischen KI und Big Data?
Wie bereits erwähnt, können maschinelle Lernalgorithmen ohne riesige Datensätze nicht funktionieren. Denken Sie an ChatGPT. Damit es so funktioniert, wie es jetzt funktioniert – um zu erklären, was Quantenphysik ist, oder um Gedichte zu schreiben – wurde der Algorithmus mit rund 300 Milliarden Wörtern gefüttert und das Modell hat ungefähr 175 Milliarden Parameter. Das sind eine Menge Daten.
Aber keine Sorge. Als Geschäftsinhaber benötigen Sie kein Datenvolumen auf ChatGPT-Ebene, um geschäftliche und betriebliche Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist jedoch am besten, einige Modelle für maschinelles Lernen zu verwenden. Warum? Big Data benötigt die von KI bereitgestellten Algorithmen für maschinelles Lernen, um erweiterte Analysefunktionen wie erweiterte, prädiktive oder sogar Echtzeitanalysen nutzen zu können. Diese können Ihnen effizient umsetzbare Erkenntnisse aus der riesigen Datenmenge bieten, die Ihr Unternehmen im Laufe der Jahre gesammelt hat.
Vom Sammeln von Daten bis zur Gewährleistung einer angemessenen Infrastruktur
In den letzten Jahren haben sich Big-Data-Gespräche darauf konzentriert, viele Daten zu sammeln. Dann verlagerte sich die Diskussion auf qualitativ hochwertige Daten, die bessere Einblicke bieten können. Jetzt, da die Datenmenge exponentiell wächst, haben Unternehmen dieses Problem nicht mehr – die Daten sind da. Aber die Diskussion hat sich jetzt mehr dahin verlagert, die richtige Infrastruktur zu haben, um diese riesigen Datenmengen sowohl zu speichern als auch zu verarbeiten, indem KI- und ML-Algorithmen ausgeführt werden, die viel Rechenleistung benötigen.
Was die Zukunft bringt
Eines ist sicher: Unabhängig von der Branche sind Big Data und KI zusammen mit ihren Untergruppen von ML und Deep Learning im Geschäftsleben nicht mehr wegzudenken. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei dem Bestreben, das sich ständig ändernde Geschäfts- und Marktumfeld vorherzusagen, sich darauf vorzubereiten und proaktiv darauf zu reagieren. Durch die gemeinsame Nutzung von Big Data und KI können Unternehmen aufkommende Branchentrends antizipieren, das Verbraucherverhalten analysieren, Dienstleistungen und Produkte personalisieren, Abläufe automatisieren, die Unternehmenseffizienz verbessern und vor allem die Entscheidungsprozesse im gesamten Unternehmen verbessern.
Herausforderungen in Big Data und KI
Die Umsetzung von Big-Data-Projekten ist kein kurzfristiges Unterfangen, und das Fehlen klarer Geschäftsziele ist einer der Hauptgründe, warum Big-Data-Projekte scheitern. Es kann sich als nützlich erweisen, einen Schritt nach dem anderen zu machen. Bevor Sie sich also auf Ihre Big-Data-Reise begeben, analysieren Sie die Ziele, die derzeit für Ihr Unternehmen am wichtigsten sind, führen Sie eine Betriebsprüfung durch und finden Sie einen erfahrenen Partner, der seine Big-Data-Beratungsdienste anbieten kann. Sich mit einem spezialisierten Team auf diese Reise zu begeben, kann die Erfolgsrate des Projekts verbessern.
Nutzung von Cloud-Computing
In der heutigen digitalen Welt wird Cloud Computing für Unternehmen immer wichtiger, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten. Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit der Cloud-Technologie mit künstlicher Intelligenz (KI) und Big-Data-Technologien können Unternehmen enorme Vorteile erzielen.
Cloud Computing bietet eine Vielzahl von Vorteilen, die es ideal für die KI- und Big-Data-Verarbeitung machen. Cloud-basierte Dienste sind kostengünstig und haben einen hohen Skalierbarkeitsfaktor, sodass Unternehmen ihre Speicher- oder Rechenleistung je nach Bedarf schnell erweitern können. Da Cloud-Anbieter in der Regel ihre eigene Infrastruktur verwalten, müssen sich Unternehmen außerdem keine Gedanken mehr über Serverwartung oder Upgrade-Kosten machen.
Darüber hinaus bietet Cloud Computing eine zuverlässige Plattform für Data Scientists, um von überall auf der Welt schnell auf große Datensätze zuzugreifen. Auf diese Weise können sie Daten effizienter analysieren, indem sie leistungsstarke Tools wie maschinelle Lernalgorithmen und prädiktive Analysen nutzen. Mithilfe dieser Technologien können Unternehmen wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten und Trends gewinnen, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise nicht erkennbar sind.
Wir sehen, dass Big Data und KI eng miteinander verbunden sind. Big Data ist die Quelle von Erkenntnissen für KI, während KI diese Informationen nutzt, um Prozesse zu automatisieren und intelligentere Lösungen zu schaffen. Durch die Kombination beider Elemente können Unternehmen ihre Ressourcen besser nutzen, das Kundenerlebnis verbessern und das Geschäftswachstum vorantreiben. Da sich die Technologie weiterentwickelt und Unternehmen immer datengesteuerter werden, ist es wichtig zu verstehen, wie sich diese beiden Konzepte überschneiden, damit Sie ihr Potenzial nutzen können.
