通过结合人工智能 (AI) 和大数据，企业组织可以看到和预测关键领域的未来趋势，包括商业、技术、金融和医疗保健。
人工智能是计算机对人类智能的模拟。通过应用机器学习算法，我们可以制造“智能”机器，这些机器可以利用认知推理根据提供给它们的数据做出决策。
另一方面，大数据是应用于大量数据以从中挖掘信息的计算策略和技术的总称。大数据技术包括捕获和存储数据，然后分析数据以制定战略决策并改善业务成果。大多数公司在孤岛中部署大数据和人工智能，以构建其现有数据集并开发可以独立思考的机器。
但是，大数据实际上是人工智能的原材料。因此，当大数据遇到人工智能时，它们有可能同时改变数据的结构方式和机器学习的方式。
人工智能及其子集
人工智能 (AI) 利用计算机和机器来模仿人类思维的解决问题和决策能力。它是许多不同技术的组合，使机器能够以类似人类的智能水平感知、理解、行动和学习。以下是人工智能的子集：
机器学习、深度学习、自然语言处理、专业系统、机器人学、机器视觉、语音识别
什么是大数据及其 3V ？
大数据是包含更多种类、数量不断增加且速度更快的数据。
尽管大数据本身的概念相对较新，但大数据集的起源可以追溯到 1960 年代和 70 年代，当时数据世界刚刚开始出现第一个数据中心和关系数据库的发展。
大数据传统的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity：
体积( Volume)：
数据量很重要。使用大数据，您将不得不处理大量的低密度、非结构化数据。这可以是价值未知的数据，例如社交平台数据馈送、网页或移动应用程序上的点击流或支持传感器的设备。对于某些企业组织而言，这可能是数十 TB ，甚至可能是数百 PB的数据。
速度(Velocity)：
速度是接收数据和(可能)采取行动的快速速率。通常，最高速度的数据直接流入内存而不是写入磁盘。一些支持互联网的智能产品实时或接近实时运行，需要实时评估和操作。
种类(Variety)：
多样性是指可用的多种类型的数据。传统的数据类型是结构化的，并且很适合关系数据库。随着大数据的兴起，数据出现了新的非结构化数据类型。非结构化和半结构化数据类型，例如文本、音频和视频，需要额外的预处理来获取含义并支持元数据。
大数据和人工智能在数字时代的好处
企业每天都在分析和管理大量数据集。 客户信息、员工详细信息、业务统计数据，全部放在一起，可以是一个庞大的非结构化数据集合，可以进行分类和研究以进行业务优化。 大数据提供了以稳健的方式收集和存储数据的解决方案，而人工智能凭借其机器学习技术从数据集中学习，以便在未来做出更好的决策。
以下是大数据的好处：
大数据降低了业务成本
大数据提高效率
大数据提高定价
大数据提供了更多与大企业竞争的工具
大数据使组织能够专注于本地偏好
大数据有助于提高销售额和忠诚度
大数据可确保您雇用合适的员工
零售品牌沃尔玛已经在使用大数据和人工智能来修改他们的业务结构。每天有超过数百万的客户访问他们的线上和线下商店，沃尔玛收集了 PB 范围内的客户数据。大数据分析师处理庞大的数据集，帮助他们的机器学习算法掌握决策技能。研究网站上的流行产品、客户购买习惯的模式以及商品供需关系，帮助沃尔玛改造其网站和库存以适应客户的需求，从而促进他们的业务发展。
人工智能算法通常在机器学习的初始阶段处理样本数据集。然而，将算法与实时数据结合起来可以让机器从实际数据集中学习，而不是从样本数据集中学习。因此，我们可以有效地训练我们的机器，以便从学习阶段就做出更好的决策。
气象部门就是一个很好的例子。气象台中的服务器以文本、图像和视频的形式接收来自世界各地的卫星、气象站和中继板的数据。在这些领域中使用与人工智能相结合的大数据来有效地存储数据，然后使用图像和视频处理技术进行天气预测。
以下是人工智能的好处：
1)更少的人为错误：人工智能的错误空间更小。
2)做更复杂的任务：人工智能可以通过额外的努力和更大的责任来执行更费力的任务。
3) 24/7 可用：教育机构和帮助热线中心收到许多可以使用 AI 有效处理的查询和问题。
4) 提供数字协助：智能手机、PC 或联网家庭扬声器中的虚拟助手，如 Apple 的 Siri、微软的 Cortana、谷歌的 Google Now、三星的 Galaxy S8 的 Bixby 和亚马逊的 Alexa，提供上下文信息。
5)协助人类完成重复性任务：在银行中，我们经常看到许多文件验证以获得贷款，这对于银行所有者来说是一项重复性任务。使用人工智能认知自动化，业主可以加快验证文件的过程，客户和业主都将从中受益。
6) 更高效：情绪与人工智能机器人无关，因此情绪不会影响效率。因此，它们总是富有成效的。
7) 教育下一代：如今，医疗专业人员接受了人工手术模拟器的培训。它使用有助于检测和监测神经系统疾病并刺激大脑功能的应用程序。
8)正确的决策：人工智能工具在商业世界中的集成提高了组织的效率。
尽管计算机在认知水平上无法与人类大脑匹敌，但它们对于分类和组织我们在现代世界中处理的大量数据集至关重要。通过融合人工智能和大数据，我们可以获得结构化的实时数据库，可以进一步用于各种应用。尽管这两个领域的合并仍在进行中，但我们可以期待我们在企业和日常生活中处理大量数据集的方式会迅速取得突破。
