데이터 중심 세계에서 빅데이터와 인공 지능의 역할을 이해하는 것이 중요합니다. 빅데이터는 누구도 그 존재를 알기도 전에 세상을 폭풍으로 몰아넣었습니다. 빅데이터라는 용어가 만들어질 무렵에는 이미 방대한 양의 정보가 축적되어 있었다. 올바르게 활용하면 특정 데이터가 속한 도메인에 대한 깊은 지식을 제공할 수 있습니다.
모든 데이터를 분류하고, 구문 분석(컴퓨터가 더 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 변환)하고, 데이터를 분석하여 비즈니스 의사 결정 프로세스를 향상시키는 작업은 인간의 두뇌가 처리하기에는 너무 많은 일이라는 것이 금방 발견되었습니다. 복잡한 데이터에서 지식을 추출하는 어려운 작업을 수행하려면 인공 지능을 사용하여 알고리즘을 작성해야 합니다.
데이터 중심 세계에서 빅데이터와 인공 지능의 역할을 이해하는 것이 특히 중요합니다.
향후 기업이 빅 데이터 및 인공 지능 기능을 확장함에 따라 데이터 전문가와 비즈니스 분석 또는 데이터 분석 분야의 석사 학위를 보유한 개인의 인기가 매우 높아질 것으로 예상됩니다. 우리의 목표는 모든 컴퓨터, 모바일 스마트폰, 태블릿 및 사물 인터넷(IoT) 장치에서 생성되는 데이터의 양을 따라잡고 활용하는 것입니다.
빅 데이터와 인공 지능은 현재의 디지털 환경과 산업 4.0을 정의하는 몇 가지 기술 발전에 의해 주도됩니다. 두 기술 개발의 목표는 현재 생성되고 있는 방대한 양의 데이터의 가치를 극대화하는 것입니다.
빅 데이터는 조직화되어 기업과 조직에 유용한 정보로 추출될 가능성이 있는 대량의 정형, 반정형, 비정형 데이터를 처리하고 저장하는 것을 설명하는 데 사용되는 용어입니다.
반면 인공지능은 다양한 알고리즘을 사용해 학습, 추론, 의사결정 등 인간의 기능을 모방하는 기계를 만듭니다. 다음으로 이러한 최첨단 기술을 살펴보겠습니다.
다양한 소스의 대용량 데이터를 관리하는 것이 '빅데이터' 분야의 핵심입니다. 빅데이터는 기존의 데이터 관리 기법을 사용하기에는 데이터의 양이 너무 많을 때 사용됩니다. 오래 전부터 기업들은 고객, 가격, 거래, 제품 안전에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하기 시작했습니다. 그러나 결국 인간이 수동으로 평가하기에는 데이터의 양이 너무 많은 것으로 판명되었습니다.
“빅 데이터에는 정보 자산의 거대하고 높은 성장률과 다양한 요구 사항에 적응할 수 있는 더 강력한 의사 결정, 통찰력 및 프로세스 최적화 기능을 갖춘 새로운 처리 모델이 필요합니다.”——Garnter
This 아이디어는 매우 중요한 의미를 전달합니다. 이제 빅데이터는 정보 자원으로 간주됩니다. 이러한 정보 자산을 처리하려면 빅데이터 시대에 새로운 처리 방법이 필요합니다. 기존의 처리 방법으로는 이러한 데이터를 시기적절하고 정확하게 처리할 수 없기 때문입니다.
빅데이터의 특징을 이용하여 또 다른 아이디어를 요약합니다. McKinsey에서는 대규모 데이터 규모, 빠른 데이터 흐름, 다양한 데이터 유형, 낮은 가치 밀도를 빅 데이터의 네 가지 주요 특징으로 꼽았습니다. 이것이 우리가 흔히 빅데이터의 4V 특성이라고 부르는 것입니다. 빅데이터의 정의는 업계에서 꽤 대중화된 빅데이터의 5V 특성이다. IBM이 다섯 번째 특성을 추가해 만든 것이다.
첫 번째 V는 볼륨입니다. 빅데이터 시대에는 엄청난 양의 데이터를 처리해야 한다는 뜻이다. 현재 이 규모는 테라바이트 규모의 데이터 분석 및 마이닝에 자주 사용됩니다.
두 번째 기능은 다양한 형태의 데이터라고 합니다. 우리가 이전에 처리할 수 있었던 대부분의 데이터는 구조화되어 있었습니다. 즉, 2차원 테이블 형태로 제시되었습니다. 그러나 빅데이터 시대에는 정형 데이터, 비정형 데이터, 반정형 데이터 등 더 넓은 범위의 데이터 유형을 처리해야 합니다. 빅데이터 기술은 이 데이터를 독립적으로 또는 함께 처리해야 합니다.
낮은 데이터 값 밀도가 세 번째 속성입니다. 데이터의 양은 많지만 우리에게 유용한 것은 많지 않습니다. 이러한 데이터는 거대한 데이터의 바다에 빠져 있기 때문에 가치 밀도가 상당히 낮습니다. 따라서 우리는 수십억 개의 데이터를 필터링하고 마이닝해야 하지만 유용한 데이터는 수십, 수백 개밖에 찾을 수 없습니다.
빠른 처리 속도는 네 번째 품질입니다. 결과를 생성하기 위해 데이터를 처리하는 프로세스에는 몇 주, 몇 달 또는 그 이상이 걸렸지만 이제는 몇 분 또는 몇 초와 같은 더 짧은 시간 내에 결과가 필요합니다.
다섯 번째 특성은 세 번째 특성과 관련이 있습니다. 진정성은 비즈니스 가치의 가치가 높은지 또는 더 현실적인지를 결정합니다. 즉, 채굴된 데이터의 가치가 우리의 결정에 직접적인 영향을 미치거나, 새로운 정보를 제공하거나, 프로세스를 개선하는 데 도움이 되는지 여부에 관계없이 매우 높습니다. 따라서 더 간단합니다.
빅데이터와 인공지능 솔루션을 통해 기업 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
빅데이터의 이러한 5V 특성은 오늘날 사용되는 "빅데이터"라는 용어가 데이터와 다양한 처리 방법을 모두 포함한다는 것을 말해줍니다. 의사결정을 내리거나 업무를 최적화하기 위해서는 방대한 양의 데이터 중에서 업무에 유용한 데이터의 일부를 빠르게 찾아 마이닝해야 합니다. 이 모든 과정을 빅데이터라고 합니다.
기업이 운영에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 숨겨진 패턴, 상관 관계, 시장 동향 및 고객 선호도와 같은 정보를 찾기 위해 대량의 데이터를 분석하는 종종 어려운 프로세스를 빅 데이터 분석이라고 합니다.
조직은 데이터 분석 기술과 프로세스를 사용하여 데이터 세트를 분석하고 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 비즈니스 성과 및 운영에 대한 기본 쿼리는 비즈니스 인텔리전스(BI) 쿼리를 통해 처리됩니다.
분석 시스템에서 지원하는 예측 모델, 통계 알고리즘, 가상 분석 등의 측면을 포함한 고급 분석은 빅 데이터 분석의 하위 집합입니다.
논리, 추론, 의사결정이 가능한 컴퓨터 시스템을 만들고 사용하는 것을 인공지능(AI)이라고 합니다. 시각적 인식, 감정 감지, 언어 번역 등을 활용해 인간이 주도하는 방식보다 빠르게 데이터를 분석하고 정보를 생성하는 자가 학습 기술이다.
빅데이터와 인공지능은 무한한 잠재력을 갖고 있는 것처럼 보이지만 기술에도 한계가 있습니다.
당신은 이미 AI 시스템을 매일 사용하고 있을 수도 있습니다. 인공지능은 Amazon, Google, Facebook 등 세계 최대 기업의 사용자 인터페이스에 사용됩니다. Siri, Alexa, Bixby와 같은 개인 비서는 모두 AI로 구동되므로 웹사이트에서 사용자가 관심을 가질 수 있는 제품, 영화 또는 기사를 추천할 수도 있습니다. 이러한 타겟 추천은 우연이 아닌 인공지능의 결과입니다.
데이터 수집은 오랫동안 비즈니스의 중요한 측면이었지만 현대 디지털 도구 덕분에 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 데이터 세트가 기하급수적으로 증가하기 때문에 개인이나 회사가 수집한 데이터를 효과적으로 사용하는 것은 실제로 어렵습니다. 빅데이터와 인공지능에 대한 이해가 중요한 이유다.
AI 지원 애플리케이션은 데이터베이스에서든 실시간으로 수집하든 상관없이 모든 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있습니다. 기업에서는 생산성을 높이고, 개인화된 경험을 창출하고, 의사 결정을 지원하고, 비용을 절감하기 위해 AI 솔루션을 사용하고 있습니다.
데이터와 인공 지능은 종종 분석과 자동화를 향상시켜 조직의 운영 혁신을 돕습니다.
빅데이터와 인공지능을 사용하여 언어를 식별하고 번역할 수도 있습니다.
Microsoft Azure Synapse와 같은 분석 기술은 조직이 추세를 예측하거나 식별하여 워크플로, 제품 개발 및 기타 영역에 대한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 또한 기업의 데이터는 읽기 쉬운 대시보드 시각화, 보고서, 차트 및 그래프로 정리됩니다.
동시에 빅 데이터 및 인공 지능 솔루션을 만들 때 기업 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 제조 분야의 안전 검사, 예측 유지 관리, 재고 추적을 향상할 수 있습니다. 모든 기업은 AI를 활용하여 문서를 평가하고, 문서 검색을 수행하고, 고객 서비스 문의를 처리할 수 있습니다.
아직 인간 지능에 도달하거나 능가하지는 않지만 인공 지능이 시각적, 텍스트 및 청각적 표현을 분석하는 방식으로 인해 이 기술을 많은 비즈니스 활동에 채택하고 통합하는 것이 더 쉬워지고 있습니다.
빅 데이터와 인공 지능 시스템은 지속적으로 응답을 개선하고 새로운 정보에 대한 행동을 조정하고 있습니다.
빅데이터와 인공지능은 무한한 잠재력을 갖고 있는 것처럼 보이지만 기술에도 한계가 있습니다. AI가 비즈니스에서 어떻게 사용될 수 있는지 포괄적으로 이해하기 위해 AI가 빛나는 5가지 영역을 살펴보겠습니다.
현 시점에서 빅 데이터는 앞으로도 계속 존재할 것이며 인공 지능(AI)에 대한 수요도 계속 높을 것이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. AI는 데이터 없이는 의미가 없지만, AI 없이 데이터를 마스터하는 것은 불가능합니다. 그 결과 데이터와 인공지능이 협업적 연결로 융합되고 있다.
이 두 가지 분야를 융합함으로써 우리는 비즈니스, 기술, 엔터테인먼트 및 그 사이의 모든 분야에서 미래 트렌드를 식별하고 예측할 수 있습니다.
빅 데이터는 사용하기 전에 정리, 구성 및 통합되어야 하는 처리되지 않은 초기 입력입니다. 인공 지능은 데이터 처리의 궁극적인 지능 제품입니다. 따라서 둘은 본질적으로 다릅니다.
분명한 차이점에도 불구하고 빅데이터와 인공지능은 여전히 효과적으로 서로를 보완합니다.
인공 지능은 로봇이 인간과 유사한 방식으로 행동하거나 입력에 응답하는 등의 인지 작업을 수행할 수 있도록 하는 컴퓨터 유형입니다. 기존 컴퓨팅 애플리케이션도 데이터에 반응하지만 이러한 모든 활동에는 수동 코딩이 필요합니다. 어떤 종류의 변화구가 던져지면(예: 예상치 못한 결과) 프로그램이 응답하지 않습니다. 결과적으로 빅데이터와 인공지능 시스템은 지속적으로 응답을 개선하고 새로운 정보에 대한 행동을 적응시킵니다.
AI 기능을 갖춘 기계는 데이터를 분석 및 해석하고, 문제를 해결하거나, 이러한 해석을 기반으로 문제를 처리하는 데 사용됩니다. 머신러닝을 통해 컴퓨터는 먼저 특정 결과에 대해 행동하거나 반응하는 방법을 학습한 다음 앞으로 나아가는 것과 동일한 방식을 이해합니다.
빅데이터는 결과에 대해 조치를 취하지 않고 결과만 검색합니다. 이는 엄청난 양의 데이터와 잠재적으로 매우 다양한 데이터를 설명합니다. 관계형 데이터베이스의 트랜잭션 데이터와 같은 구조화된 데이터는 대규모 데이터 세트에서 찾을 수 있는 반면, 사진, 이메일 데이터, 센서 데이터 등과 같은 덜 구조적이거나 구조화되지 않은 데이터는
사용 방법도 다릅니다. 통찰력을 얻는 것은 빅데이터를 사용하는 주요 목표입니다. 예를 들어 Netflix는 사용자가 시청하는 콘텐츠를 기반으로 어떻게 영화와 TV 프로그램을 추천합니까? 다른 소비자의 구매 패턴과 선호도를 고려하고, 자신도 같은 생각일 수 있다고 추론하기 때문입니다.
인공지능은 결정을 내리고 그 결정을 개선하는 것입니다. 인공 지능은 자가 조정 소프트웨어, 자율 주행 자동차, 의료 샘플 분석 등 이전에 인간이 수행했던 작업을 더 빠르고 오류 없이 수행하고 있습니다. 이는 주로 빅데이터와 인공지능 기술의 차이점이다.
명백한 차이점에도 불구하고 빅 데이터와 인공 지능은 여전히 효과적으로 서로를 보완합니다. 특히 머신러닝의 지능을 발전시키기 위해서는 데이터가 필요하기 때문입니다. 예를 들어, 기계 학습 이미지 인식 프로그램은 수천 장의 비행기 이미지를 연구하여 그것이 무엇으로 만들어졌는지 판단하고 나중에 이를 식별할 수 있습니다.
빅 데이터는 출발점이지만, 모델을 훈련하려면 컴퓨터가 데이터에서 유용한 패턴을 지속적으로 발견할 수 있도록 충분히 구조화되고 통합되어야 합니다.
빅 데이터는 많은 양의 데이터를 수집하지만, 이를 활용하여 유용한 작업을 수행하려면 먼저 서로 다른 데이터를 분리해야 합니다. AI 및 ML에 사용되는 불필요하고 중복되며 쓸모 없는 데이터를 "정리"하고 제거했습니다. 이것은 중요한 첫 번째 단계입니다.
이후에는 AI가 번성할 수 있습니다. 학습 알고리즘을 훈련하는데 필요한 데이터는 빅데이터를 통해 제공될 수 있습니다. 데이터 학습에는 두 가지 유형이 있습니다. 정기적으로 수집되는 데이터와 일종의 펌프 역할을 하는 초기 훈련입니다. 초기 훈련이 완료되면 AI 프로그램은 학습을 멈추지 않습니다. 그들은 끊임없이 새로운 정보를 얻고 있으며, 데이터가 발전함에 따라 그에 따라 행동 방침을 조정합니다. 따라서 데이터에 대한 초기 및 지속적인 요구가 있습니다.
패턴 인식은 두 컴퓨터 패러다임 모두에서 사용되지만 서로 다른 방식으로 사용됩니다. 빅 데이터 분석은 순차적 분석을 사용하여 과거에 가끔 수집된 데이터, 즉 "콜드 데이터"에서 패턴을 발견합니다.
머신러닝은 지속적으로 데이터를 수집하고 학습합니다. 자율주행차는 지속적으로 데이터를 수집하고, 새로운 기술을 학습하며, 운영을 개선합니다. 새로운 데이터가 지속적으로 수신되고 사용됩니다. 이는 빅데이터와 인공지능이 서로 연결되어 있음을 보여준다.
IoT의 급속한 사용으로 경제 전반의 데이터가 디지털화되어 이제는 인공지능 시스템이 이를 처리하거나 분석할 수 있게 되었습니다. 결과적으로 인공 지능은 산업과 비즈니스 전반에 걸쳐 점점 더 보편화되고 있습니다. 빅 데이터 및 인공 지능을 활용하는 일부 산업은 아래에서 확인할 수 있습니다.
Accenture에 따르면 2026년까지 미국 의료 시스템에 AI를 통합하여 개선하면서 연간 1,500억 달러 절감 환자 결과. 빅데이터와 인공지능은 진단 영상과 수술 전 의료 데이터를 결합해 구현하는 로봇 수술부터 초기 진단과 환자 물류를 지원하는 가상 진료 보조원까지 의료의 모든 측면을 변화시킬 것으로 예상된다.
인공지능으로 제어되는 자율주행차(AV)는 운송 산업에 큰 혼란을 가져올 운명입니다. 도로를 성공적으로 관찰하고 차량을 작동하기 위해 자율주행차에 포함된 인공 지능 소프트웨어는 고급 센서, GPS, 카메라 및 레이더 시스템의 입력을 사용하여 초당 수십억 개의 데이터 포인트를 계산합니다.
완전 자동화 이전에는 여전히 과제가 있지만, 빅데이터와 인공 지능 덕분에 고급 차량은 사람의 개입이 거의 없이 기본적인 운전 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 특정 상황에서 모든 주행 영역에서 자율적으로 작동할 수 있는 자율주행차(AV) 테스트도 시작됐다.
빅데이터와 인공지능의 도움으로 자율주행차는 사람의 개입이 거의 없이 기본적인 운전 작업을 처리할 수 있습니다.
음성 인식, 예측 분석 덕분 자연어 처리가 발전함에 따라 디지털 보조 장치는 더욱 역동적이고 유용해졌습니다. 전문가들에 따르면 소비자가 키보드에서 멀어지고 빅데이터와 인공지능 기술이 발전함에 따라 2023년까지 음성 검색이 전체 인터넷 검색어의 50%를 차지할 것이라고 합니다.
산업 자동화는 2020년까지 1,800억 달러에 육박할 수 있는 로봇 공학에 대한 글로벌 투자 급증에 힘입어 물리적 세계의 빅 데이터 및 인공 지능 애플리케이션의 최전선에 있습니다. 이 두 분야의 발전은 로봇이 기계의 몸 역할을 하고 인공지능이 기계의 마음 역할을 함으로써 이전보다 더 똑똑하고 더 유능한 기계를 생산하기 위해 결합되고 있습니다. 이제 로봇은 공장이나 창고 등 비정형 환경에서 더욱 자유롭게 작업할 수 있습니다. 조립 라인에서 인간과 더욱 긴밀하게 협력할 수 있습니다. 즉, 더 이상 단순하고 반복적인 작업에 국한되지 않습니다.
산업 자동화는 물리적 세계에서 빅데이터와 인공지능을 적용하는 데 가장 앞장서고 있습니다.
오늘날 컴퓨터 과학의 두 가지 핵심 분야는 빅데이터와 인공지능입니다. 최근에 멈췄어요. 인공지능과 빅데이터는 떼려야 뗄 수 없는 관계다. 우선, 빅데이터 기술은 인공지능의 이론과 기술을 널리 활용하기 때문에 인공지능의 발전 여부에 달려 있다. 둘째, 인공지능 분야는 데이터에 크게 의존하기 때문에 빅데이터 기술은 인공지능 발전에 매우 중요하다. 빅데이터와 인공지능의 혁신은 이제 막 시작되었기 때문에 우리는 여전히 새로운 기술을 배워야 합니다.
위 내용은 인공지능과 빅데이터는 인더스트리 4.0의 원동력이다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
