Termenul de big data apare tot mai des in discutii odata cu cresterea exponentiala a volumului de date. In acelasi timp, de cand cu lansarea ChatGPT de catre OpenAI si BARD (Google AI), inteligenta artificiala a devenit un subiect extrem de popular.
Dar ce reprezinta mai exact big data si inteligenta artificiala, care este relatia dintre cele doua, si cum te pot ajuta in business?
Big data reprezinta seturi de date foarte mari si complexe care alimenteaza puterea inteligentei artificiale. Pentru a invata, AI are nevoie de seturi de big data pe care se bazeaza procesele de luare a deciziilor, in timp ce algoritmii de inteligenta artificiala permit big data sa creeze analize mai aprofundate si perspective de business mai utile.
Ce este inteligenta artificiala
Inteligenta artificiala, sau AI, reprezinta un set de tehnologii care ofera calculatoarelor capacitatea de a simula inteligenta umana. Cu ajutorul AI, uneltele de analiza sunt mai puternice si mai accesibile prin utilizarea algoritmilor care pot procesa date structurate si nestructurate. Scopul final? Insight-uri de afaceri mai clare si cu o valoare mai mare. Subdomeniile inteligentei artificale sunt: invatarea automata (machine learning), invatarea profunda structurata (deep learning), procesarea limbajului natural (natural language processing) si calculul cognitiv (cloud computing).
Ce exemple de inteligenta artificiala putem gasi in viata de zi cu zi? Ele sunt numeroase, de la recunoasterea vocala intalnita in asistentii digitali, precum Siri sau Alexa, sau recunoasterea vizuala, cum este unealta de clasificare a imaginilor de la Google, pana la recunoasterea faciala intalnita tot mai des in telefoanele mobile smart. Un exemplu mai avansat este conducerea autonoma a masinilor si a dronelor. Exista desigur multe alte exemple precum sistemele de recomandari de pe site-urile de ecommerce sau de streaming de muzica si filme, tool-uri care transforma audio in text, corectoare automate, detectoare de plagiarism, sisteme de detectie a fraudelor, sau chiar tehnologii medicale, acum cum sunt ceasurile smart. Ne lovim de inteligenta artificiala in viata de zi cu zi mai des decat ne dam seama.
Pentru ca toate acestea sa functioneze si sa ne ofere informatii utile, ele au nevoie de o infrastructura solida, o arhitectura de date bine definita, algoritmi multipli, si desigur, de ingineri de date profesionisti. Suntem obisnuiti sa folosim pur si simplu aceste dispozitive si sa ne bazam pe ele, fara sa fim constienti de munca enorma care se desfasoara in spatele scenei.
Ce este big data
Termenul de big data se refera la colectarea si procesarea unui volum extrem de mare de date. Toate aceste dispozitive IoT (internet of things), drone si masini autonome, bratari smart si dispozitive inteligente pentru casa, senzori, si nu numai, colecteaza constant date. Prin analiza acestor date, ele pot fi folosite pentru a identifica informatii valoroase care nu ar putea fi detectate utilizand unelte traditionale de analiza. Exista unelte, framework-uri, algoritmi, arhitecturi, si infrastructuri care sunt construite special pentru a stoca si analiza volumul mare de date.
Care este legatura dintre AI si Big Data?
Cum am mentionat mai devreme, algoritmii de invatare automata nu pot functiona fara acces la seturi de date foarte mari. Ganditi-va la ChatGPT. Pentru ca el sa functioneze asa acum functioneaza acum, sa poata explica ce este fizica cuantica, sau sa scrie poeme – sistemul a fost antrenat cu peste 300 de mii de miliarde de cuvinte, iar modelul contine aproximativ 175 de mii de miliarde de parametri. Poate acum e mai clar ce inseamna big data.
Un antreprenor nu are insa nevoie de un volum de date atat de mare precum ChatGPT pentru a extrage insight-uri operationale si de business. Asta nu inseamna ca modelele de invatare automata nu pot fi extrem de utile. De ce? Big data se bazeaza pe algoritmii de invatare automata oferiti de inteligenta artificiala, utilizati in procesarea avansata de date, precum analiza predictiva, augmented analytics sau analiza datelor furnizate in timp real. Acestea pot transforma datele de business pe care le-ati colectat de-a lungul timpului in perspective concrete.
De la adunarea datelor la asigurarea unei infrastructuri puternice
In ultimii ani, discutiile despre big data s-au concentrat pe colectarea unui volum mare de date. Ulterior, accentul s-a pus pe selectarea de date de calitate, care pot oferi insight-uri mai bune. In ziua de azi, volumul de date creste exponential, iar companiile moderne au o cantitate prea mare la dispozitie. Astfel, provocarea cea mai mare a devenit dezvoltarea unei infrastructuri capabile atat sa stocheze volumul masiv de date, cat si sa ruleze algoritmi de inteligenta artificiala si invatare automata, care au nevoie de o putere de procesare foarte mare.
Ce ne asteapta in viitor
Un lucru este sigur: big data si AI, impreuna cu subdomeniile de invatare automata (machine learning) si invatare profunda structurata (deep learning), vor continua sa fie din ce in ce mai importante in mediul de business, indiferent de industrie. Acestea reprezinta o parte critica din misiunea de a anticipa, a pregati si a raspunde proactiv la schimbarile continue din piata si mediul de afaceri. Prin combinarea tehnologiilor de big data si AI, organizatiile pot anticipa trendurile din industrie, pot analiza comportamentul consumatorului, pot personaliza serviciile si produsele, pot automatiza operatiunile, sau imbunatati eficienta si procesul de luare a deciziilor.
Provocari in Big Data si AI
Implementarea proiectelor de big data nu este un proces de scurta durata, iar lipsa unor obiective de business clare reprezinta unul dintre principalele motive pentru care proiectele de big data pot esua. Un plan gandit pas cu pas este cea mai buna modalitate de a asigura succesul proiectului. Prin urmare, inainte de a porni pe acest drum, trebuie analizate si decise obiectivele cele mai importante pentru companie in momentul respectiv, dar si in viitor. Este necesar audit tehnic si de business, si cele mai bune rezultate se obtin prin colaborarea cu un partener experimentat, care ofera servicii specializate de consultanta.
Nevoia de Cloud Computing
In ziua de astazi, serviciile de cloud joaca un rol esential in stocarea si procesarea volumelor mari de date colectate de companii. Prin combinarea puterii tehnologiei cloud-ului impreuna cu inteligenta artificiala (AI) si a tehnologiilor de big data, organizatiile pot castiga beneficii enorme.
Cloud computing ofera o multitudine de avantaje, inclusiv instrumente dedicate pentru procesarea AI si big data. Serviciile bazate pe cloud sunt eficiente din punct de vedere al costului si au un factor de scalabilitate ridicat, permitand companiilor sa isi extinda puterea de stocare si de procesare. Mai mult decat atat, avand in vedere ca furnizorii de cloud se ocupa de administrarea infrastructurii, companiile nu mai trebuie sa investeasca in mentenanta serverelor sau sa aloce fonduri pentru upgrade.
Cloud computing asigura o platforma solida pentru data scientisti, care pot astfel accesa seturi de date mari de oriunde din lume. Acest lucru le ofera posibilitatea de a analiza datele mai eficient, folosindu-se de unelte puternice precum algoritmi de invatare automata si analiza predictiva a datelor. Cu ajutorul acestor tehnologii, companiile pot obtine insight-uri valoroase atat despre comportamentul clientilor, cat si despre trendurile care nu pot fi descoperite prin metode de analiza traditionale.
Tehnologiile big data si AI sunt interconectate; big data reprezinta sursa insight-urilor pentru AI, in timp ce AI foloseste informatia pentru a automatiza procesele si a crea solutii mai inteligente in business. Prin combinarea ambelor elemente, organizatiile pot utiliza mai bine resursele lor, pot imbunatati experienta clientilor, generand cresterea cifrei de afaceri. Pe masura ce tehnologia continua sa evolueze iar companiile se concentreaza mai mult pe transformarea digitala, este important sa intelegem cum legatura dintre aceste doua concepte, pentru a le exploata la potentialul maxim.
