Wie arbeiten künstliche Intelligenz und Big Data zusammen?

Obwohl diese beiden Technologien unterschiedlich funktionieren, arbeiten sie gut zusammen, da KI riesige Datenmengen benötigt, um Informationen zu generieren. Gleichzeitig liefert Big Data große Datenmengen für die künstliche Intelligenz. In diesem Artikel wird die Beziehung zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz erläutert und wie sie zusammenarbeiten können, um Unternehmensprobleme zu lösen.

Künstliche Intelligenz und Big Data verleihen der Datenverarbeitung durch maschinelles Lernen eine neue Dimension. Obwohl Big Data erst seit Kurzem populär ist, ermöglicht es Einzelpersonen die Analyse riesiger Datenmengen und erweitert so das Potenzial künstlicher Intelligenz. Laut einer aktuellen Umfrage glauben 76,5 % der Teilnehmer, dass Big Data und künstliche Intelligenz zunehmend miteinander verflochten sind und zur Entwicklung kognitiver Fähigkeiten in Unternehmen beitragen.

Obwohl diese beiden Technologien unterschiedlich funktionieren, arbeiten sie gut zusammen, da künstliche Intelligenz riesige Datenmengen benötigt, um Intelligenz zu generieren. Gleichzeitig liefert Big Data große Datenmengen für die künstliche Intelligenz. In diesem Artikel wird die Beziehung zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz erläutert und wie sie zusammenarbeiten können, um Unternehmensprobleme zu lösen.

Wie verbessert künstliche Intelligenz Big Data?

Die Integration von künstlicher Intelligenz und Big Data hat die Arbeitsweise von Unternehmen in verschiedenen Branchen erheblich verändert. Die Zusammenführung dieser beiden Technologien bringt viele bahnbrechende Vorteile für das Unternehmen mit sich.

Prognosegenauigkeit verbessern

Traditionell schätzen Unternehmen den Umsatz für das laufende Jahr auf der Grundlage von Daten aus dem Vorjahr. Mithilfe von Big Data können Unternehmen Muster und Trends frühzeitig erkennen und verstehen, wie sich diese Trends auf die zukünftige Leistung auswirken werden. Dadurch können Unternehmen bessere Entscheidungen treffen und die Prognosegenauigkeit verbessern. Dies ist besonders wichtig im Einzelhandel, wo die Genauigkeit saisonaler Prognosen um 50 % verbessert werden kann.

Risiken identifizieren und mindern

Durch die frühzeitige Identifizierung potenzieller Risiken und die Quantifizierung von Risikoexposition und potenziellen Verlusten können Unternehmen Änderungen und Sicherheitsprobleme besser vorhersagen, planen und darauf reagieren. Big-Data-gesteuerte Modelle helfen Unternehmen außerdem dabei, Herausforderungen durch Kunden- und Marktrisiken sowie unvorhersehbare Ereignisse wie Naturkatastrophen zu erkennen und darauf zu reagieren.

Neue Kunden gewinnen und binden

Durch die Überwachung der Verhaltensmuster der Verbraucher und die Identifizierung ihrer Interessen können Unternehmen ihre Produkte besser an die Bedürfnisse der Verbraucher anpassen. Dadurch können Unternehmen die Markentreue steigern, mehr Konversionen generieren und Trends früher erkennen.

Vollständige Sicht auf die Kunden

Unternehmen können die digitalen Fußabdrücke ihrer Kunden nutzen, um riesige Datenmengen zu generieren und so wertvolle Erkenntnisse über einzelne Kunden zu gewinnen. Mit intelligenten Analysetools auf Datenseen, die darauf ausgelegt sind, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und zu synthetisieren, können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketingstrategien und ihren Kundenservice zu verbessern und letztendlich die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Cybersicherheit

Mit auf Big Data basierenden Analysen können Unternehmen Anomalien im Systemverhalten erkennen. Diese Systeme können auch große Datenmengen durchsuchen, um potenziellen Betrug zu erkennen und Unternehmen auf Cybersicherheitsbedrohungen aufmerksam zu machen, die in ihren eigenen Systemen noch nicht aufgetreten sind. Dies ist im heutigen digitalen Zeitalter, in dem Cybersicherheitsbedrohungen immer ausgefeilter und allgegenwärtiger werden, von entscheidender Bedeutung.

Branchen, die von künstlicher Intelligenz und Big Data profitieren

Marketing: Unternehmen nutzen Big-Data-Analysen und künstliche Intelligenz, um Marketingkampagnen zu erstellen, die die richtige Zielgruppe mit der richtigen Botschaft ansprechen. Der Einsatz eines Content-Management-Ansatzes zur Verbesserung der Content-Anforderungen von Unternehmen hat zu einem klaren Geschäftsangebot geführt.

E-Commerce: Unternehmen können Benutzern maßgeschneiderte Erlebnisse bieten, die auf ihren Kaufpräferenzen und der bisherigen Kaufhistorie basieren. Die Dienste werden durch den Einsatz intelligenter Chatbots, personalisierter Empfehlungen, Push-Benachrichtigungen und einer individuellen Benutzererfahrung verbessert.

Intelligente Geräte: Sie nutzen künstliche Intelligenz zur Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache, um das Leben der Menschen zu vereinfachen. Technologieunternehmen entwickeln intelligente Lautsprechergeräte, mit denen Menschen mit ihnen interagieren und ihr Zuhause aus der Ferne steuern können.

Fertigung: Diese Branche nutzt künstliche Big-Data-Intelligenz, um komplexe und routinemäßige Branchenaufgaben zu vereinfachen, die Produktion zu steigern und Risiken zu reduzieren. Im Gesundheitswesen ermöglicht die KI-basierte Pflege den Patienten, zu Hause einen Arzt aufzusuchen, während gleichzeitig Krankenhausbesuche reduziert werden und der Öffentlichkeit schnelle, erschwingliche Behandlungsmöglichkeiten geboten werden.

Automobil: Die Branche hat sich der künstlichen Intelligenz verschrieben und selbstfahrende Autocomputer werden darauf trainiert, mithilfe von Deep-Learning-Modellen Entscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz treibt heute Komponenten wie Unfallerkennungsfunktionen, GPS-Systeme, Radarsysteme, intelligente Kameras, Spurkontrolle und Sensoren an.

Big Data und künstliche Intelligenz arbeiten komplementär zusammen, und Unternehmen müssen diese fortschrittlichen Technologien nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern, denn künstliche Intelligenz und Big Data haben die Fähigkeit, die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, lernen und leben, völlig zu verändern.

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