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データ インサイト: ビジネス価値を明らかにする人工知能とビッグデータ
記事の紹介:デジタル時代において、ビッグデータと人工知能はビジネス分野における重要な原動力となっています。大量のデータが常に出現しており、人工知能テクノロジーの台頭により、このデータがマイニングおよび分析されて貴重な洞察が得られるようになりました。この記事では、人工知能とビッグデータの組み合わせの重要性と、この組み合わせを通じてビジネス価値に関するデータの洞察を見つける方法について詳しく説明しますビッグデータと人工知能: 二刀流の組み合わせビッグデータとは、生成されるデータのことです大量、多様、高速に。モバイル デバイス、センサー、インターネットの普及に伴い、生成されるデータは飛躍的に増加しました。ビッグデータには、構造化データ (データベース内のデータなど) だけでなく、非構造化データ (ソーシャル メディア、テキスト、画像、音声など) も含まれます。ただし、大量のデータには強力な分析が必要です
2023-08-20
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製造データ クラウドにより、業界はデータと人工知能を活用できるようになります
記事の紹介:製造業界は、効率を向上させるために新しいデータと人工知能テクノロジーを活用しています。人工知能の適用範囲が製造業に拡大するにつれ、Nvidia や Databricks などの企業は最近、製造会社が物理的な業務からサプライ チェーンに至るまでのあらゆるものから大量のデータを収集して処理できるようにするための専用製品をいくつかリリースしました。 Snowflake もこの取り組みに参加し、製造データ クラウドをデビューさせました。この新サービスにより、自動車、テクノロジー、エネルギー、産業分野の企業は、Snowflakeのデータプラットフォーム、パートナーソリューション、業界固有のデータセットを活用することで、サイロ化された産業データの価値を解き放つことができると同社は述べた。 Snowflake データクラウドは、データウェアハウス (DataWarehouse)、SQL 分析、
2023-04-29
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人工知能とビッグデータはインダストリー 4.0 の原動力です
記事の紹介:データ主導の世界におけるビッグデータと人工知能の役割を理解することは非常に重要です。ビッグデータは、その存在が誰も気づかないうちに世界を席巻しました。この用語が作られるまでに、ビッグデータには膨大な量の保存情報が蓄積されていました。適切に利用すれば、特定のデータが属するドメインに関する深い知識が得られる可能性があります。ビジネス上の意思決定プロセスを強化するために、すべてのデータを分類し、解析し (コンピューターが理解しやすい形式に変換し)、データを分析するというタスクは、人間の脳には処理しきれないことがすぐにわかりました。複雑なデータから知識を抽出するという困難なタスクを達成するには、人工知能を使用してアルゴリズムを作成する必要があります。データ主導の世界におけるビッグデータと人工知能の役割を理解することは特に重要です。今後数年間で企業が多数の事業を拡大する中、
2023-04-16
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MongoDB を使用してインテリジェントな産業ビッグデータ プラットフォームを構築する経験を共有する
記事の紹介:現在、世界の産業分野ではインテリジェント産業とビッグデータが大きな話題となっています。テクノロジーの発展とインターネットの普及に伴い、ビッグデータ分析とマイニングを使用することで、市場の需要をよりよく理解してそれに対応し、製品の品質とサービスレベルを向上できることに気づく企業が増えています。企業がインテリジェントな産業ビッグ データ プラットフォームを構築できるよう支援するために、この記事では、MongoDB を使用してインテリジェントな産業ビッグ データ プラットフォームを構築した経験を共有します。まず、MongoDB について見てみましょう。 MongoDB は、オープンソース、高パフォーマンス、指向性の高い
2023-11-02
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ビッグデータに関連する専攻は何ですか?
記事の紹介:ビッグデータに関連する専攻には、ネットワーク工学、知能科学技術、空間情報デジタル技術、モノのインターネット工学、ソフトウェア工学、コンピュータ科学技術、情報セキュリティなどが含まれます。
2020-08-18
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大数据技术主要就业方向
記事の紹介:大数据技术的主要就业方向包括:数据分析师:分析数据、提取见解、识别解决方案数据工程师:设计和构建大数据平台、确保数据质量和可访问性机器学习工程师:利用机器学习算法提取洞察力、开发预测模型数据科学家:解决业务问题、利用数据驱动决策大数据架构师:设计和实施大数据系统架构数据可视化专家:通过图形和仪表板呈现数据洞察力大数据安全工程师:确保数据系统安全和合规性云数据工程师:管理和操作云平台上的大数据基础设施
2024-05-31
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OBEI Cup 2023 工業製品サプライチェーン データ インテリジェント イノベーション コンペティションが開幕しました。
記事の紹介:2023年第2回Oubai Cup工業製品サプライチェーンデータインテリジェントイノベーションコンペティション工業製品B2B電子商取引業界のエコロジー構築を促進し、大規模な言語モデルと実体経済の深い統合を促進するために、Ouye Industrial Products Co., Ltd.は、上海市経済情報化委員会の指導の下、上海電子商取引産業協会と上海電子商取引協会は、第1回大会の成功を受けて、2023年第2回「OEBE杯」工業製品サプライチェーンデータインテリジェントイノベーションコンテストを共催した。に基づいて実施される2022年の「OEBEカップ」。このコンテストは全国の主要大学が参加でき、工業製品のサプライチェーンシナリオにおける垂下型大規模モデルの革新的なアプリケーションデザインに焦点を当て、産業経済を強化するための人工知能マルチモーダルテクノロジーのデジタルインテリジェントパスを模索しています。産業チェーン、産業チェーン、バリューチェーンの再構築と再発明の促進に取り組む
2023-11-28
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人工知能とビッグデータはどのように連携するのでしょうか?
記事の紹介:AI はインテリジェンスを生成するために大量のデータを必要とするため、2 つのテクノロジーの動作は異なりますが、うまく連携します。同時に、ビッグデータは人工知能に大量のデータを提供します。この記事では、ビッグデータと人工知能の関係と、それらがどのように連携して企業の問題を解決できるかについて説明します。人工知能とビッグデータは、機械学習を通じてコンピューティングに新しい次元をもたらします。ビッグデータが普及したのは最近ですが、個人が巨大なデータセットを分析できるようになり、人工知能の可能性が高まります。最近の調査によると、参加者の 76.5% が、ビッグデータと人工知能はますます絡み合い、企業における認知機能の開発に役立っていると信じています。 2 つのテクノロジーは動作が異なりますが、連携してうまく機能します。
2023-04-04
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ビッグデータエンジニアは何をするのですか?
記事の紹介:ビッグデータ エンジニアは主に大量のデータのマイニング、分析、計算を行い、企業がビジネス上の意思決定を行い、ビジネス モデルを探索するための重要なサポートを提供します。ビッグデータ開発エンジニアの日常生活は、過去の出来事の特徴を見つける、将来何が起こるかを予測する、最適な結果を見つけるという 3 つの段階に細分化できます。
2021-02-19
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人工知能とビッグデータ分析が小売業界に与える影響
記事の紹介:この急成長し競争の激しい小売市場では、最新テクノロジーの導入がこれまで以上に重要になっています。ビッグデータ分析と人工知能は技術開発の最前線にあり、小売業者や代理店に前例のない機会を提供しています。この記事では、ビッグデータ分析が小売業界にもたらすメリットと、小売業界におけるビッグデータ分析の実際の応用について探っていきます。この強力なテクノロジーが小売市場をどのように変えているかを説明します。さらに、ビジネスの意思決定におけるビッグデータの役割についても説明します。データ分析を活用してイノベーションを推進 AI とビッグデータ分析により小売市場は急速に変化しており、企業はデータに基づいた意思決定を行うことができるため、市場の競争力が向上します。小売業者は膨大な量のデータを分析することで、隠れた情報を明らかにすることができます。
2023-06-06
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ビッグデータはどの専門分野に属しますか?
記事の紹介:ビッグデータの専門分野は次のとおりです: 1. データサイエンスおよびビッグデータ技術、学部の専攻 (データサイエンスまたはビッグデータと呼ばれます); 2. ビッグデータの技術と応用、高等専門学校の専攻。
2020-07-02
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ほとんどの企業は AI がビジネス上の意思決定を自律的に行うことを信頼していません
記事の紹介:ほとんどの企業は、人工知能が自律的にビジネス上の意思決定を行えるとは信じていません。Fivetran が発表した調査データによると、86% の企業は人工知能を完全に信頼することが困難であり、人工知能の成熟度が低く、人間なしではビジネス上の意思決定を行うことができないことを示しています。すべてのビジネス上の意思決定を行います。企業の 87% が AI をビジネスの未来と考えており、AI への投資を拡大する意向ですが、技術的な課題や教育の不足により機械主導の意思決定に対する信頼が欠如していることが大きな障害となっています。さらに、回答者の 71% は、AI アルゴリズム、ワークロード、モデルの実行に必要なすべてのデータにアクセスすることが困難だと回答しています。 Fivetran によると、将来的にはデータ サイエンティストは手作業に費やす時間が減り、AI モデルや
2023-04-09
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産業用インターネットとビッグデータ アプリケーションは何に使用されますか?
記事の紹介:できること: 1. 顧客が製品需要分析や製品設計などの革新的な活動に参加できるように支援し、製品革新に貢献する; 2. 製品の故障診断と予測を実施し、製品のアフターサービスや製品の改善に活用できる3. 産業サプライチェーンを分析および最適化し、倉庫保管、流通、販売効率の大幅な改善と大幅なコスト削減を達成する; 4. ビッグデータを使用して現在の需要の変化と組み合わせを分析し、製品の販売予測と需要管理を達成する; 5. 、生産計画とスケジューリングの実施、6. 製品の品質管理と分析、7. 産業汚染と環境保護のテスト。
2022-08-01
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ビッグデータはどの専門分野に属しますか?
記事の紹介:ビッグ データは数学の専攻です。関連する専攻には、情報科学、計算科学、数学と応用数学、統計学が含まれます。ビッグ データは、多くの分野と統計の交差点から生まれる新興分野です。ビッグ データには、データ マイニング、クラウド、計算が含まれます。 , つまり数学専攻です。
2020-07-28
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ビッグデータの 3 つの主要なソース
記事の紹介:ビッグ データの主なソースは 3 つあります: 1. コア ビジネス データを高い価値密度で保存するエンタープライズ情報システム、2. 産業ビッグ データの新たな急成長ソースとなっている機器の IoT、3. 外部企業 インターネットと外部インターネットは、無視できない産業ビッグデータのソースとなっています。
2020-05-30
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垂直インテリジェンスはビジネス AI とデータの課題に対処します
記事の紹介:人工知能はビジネスに大きな価値をもたらす可能性があります。ただし、AI の利点を最大限に活用するには、テクノロジーそのものではなく、実際のデータの課題に対するソリューションを作成することに重点を置く必要があります。知能はタスク主導型であり、意識よりも遅れて発達します。人工知能はビジネスの世界に革命をもたらしました。垂直インテリジェンスはバズワードです。これは、人間の専門知識とビッグデータ分析を外科的精度とタイミングで組み合わせたものです。人間の専門知識は、あらゆる個人、特に個人の能力とスキルに関係します。教育とトレーニングへの投資を通じて収益の可能性を高めるもの。ビッグデータ分析とは、高度な分析技術を使用して、さまざまなソースからの、テラバイトから数十バイトまでのサイズの、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む非常に大規模で多様なデータセットを処理することです。
2023-04-12
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AIデータの価値を高め、大型模型産業の発展を加速する
記事の紹介:人工知能産業の急速な発展に伴い、人工知能はあらゆる方向で商業化されています。 AI技術は金融、医療、製造、教育、セキュリティなど多くの分野で導入され、その活用シーンはますます豊富になり、データの重要性がますます高まっています。人工知能産業チェーンの重要なリンクとして、データの質と量は AI モデルの精度と信頼性を向上させる上で重要な役割を果たします。現在、人工知能(AI)は大型モデルを中心に急速に発展し、新たな時代をフルスピードで迎えています。高品質のシナリオベースの人工知能データ サービスの代表として、Cloud Measurement Data は、最先端の技術能力、優れたサービス品質、豊富な業界経験に依存して、人工知能業界に専門的で効率的かつ安全な AI データ サービスを提供します。
2023-11-03
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ビッグデータと人工知能はどのように連携するのでしょうか?
記事の紹介:今日のデータ主導の世界では、競争上の優位性を獲得しようとしている組織にとって、ビッグデータと人工知能のコラボレーションがますます重要になっています。ビッグデータは、生成されるデータの量、多様性、速度が大量であることを特徴とし、人工知能アルゴリズムに貴重な洞察を抽出し、インテリジェントな意思決定を促進するための原材料を提供します。これら 2 つの革新的なテクノロジーを組み合わせると、世界中の産業に革命を起こす可能性があります。ビッグデータと人工知能がどのように連携するのか、そしてその可能性を最大限に引き出す戦略を詳しく見てみましょう。 1. データの収集と処理 ビッグ データは、ソーシャル メディア、センサー、デバイス、エンタープライズ システムなど、さまざまなソースからの大量の構造化データと非構造化データで構成されます。次に、機械学習や深層学習などの人工知能アルゴリズムがこのデータの分析と解釈に適用されます。たとえば、機械学習
2024-05-07
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データ管理: AI 革命の壮大な課題?
記事の紹介:人工知能の拡張を成功させるには最新のデータへの投資が不可欠だが、企業の半数がコストの壁に直面していることが調査で判明した。今すぐデータ管理に投資できる企業は、長期的には AI のリーダーになるでしょう。回答者の 69% が少なくとも 1 つの進行中の AI プロジェクトに関与しており、そのうち 28% のプロジェクトはすでにエンタープライズ レベルの規模に達しています。企業や研究機関は新たな価値提案の創出を目指して AI の導入を加速させていますが、この調査では、データ インフラストラクチャと AI の持続可能性の課題が、AI の大規模導入の成功に対する障壁となっていることが示されています。このレポートは、企業内での生成 AI の開発が 2023 年までに急速に増加し、これらの課題がさらに悪化し、データ管理が人工知能になるだろうと強調しています。
2023-09-05
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Java EJB とビッグ データ分析によりエンタープライズ データの価値が解放されます
記事の紹介:EJB とビッグ データ分析 JavaEnterpriseJavaBeans (EJB) は、分散エンタープライズ アプリケーションの開発に広く使用されているフレームワークです。トランザクション処理、同時実行性、セキュリティなどのコアとなるエンタープライズ機能を提供します。ビッグデータ時代の到来に伴い、EJB は増大する量のデータを処理および分析できるように拡張されました。ビッグ データ テクノロジを統合することで、EJB アプリケーションは次のことが可能になります。 大量のデータを処理および保存する 複雑なデータ分析タスクを実行する リアルタイム データへのアクセスを提供する データ駆動型の意思決定をサポートする EJB とビッグ データの統合例 次のコードは、EJB を使用して次のことを行う方法を示しています。 Apachespark と統合ビッグデータ分析: @StatelesspublicclassSparkDa
2024-02-21
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