AI (tehisintellekt) muudab pilvestruktuure, et äris paremini andmepõhiseid otsuseid langetada. See ümberkujundamine on võimaldanud ettevõtetel tõhusalt analüüsida suuri andmekogumeid ja automatiseerida keerulisi protsesse. Ettevõtluses peate õppima, kuidas AI muudab pilvandmetöötluse ja andmeanalüüsi mängu, kuna see mängib üha enam andmepõhises maailmas edumaa hoidmisel olulist rolli.

Pilvandmetöötluse areng

Pilvandmetöötlus on alates 1950. aastate esmakordsest ilmumisest kaugele jõudnud. Alguses oli see viis, kuidas inimesed salvestasid andmeid ja programme arvuti kõvaketta asemel internetti. See idee on sellest ajast alates kasvanud, võimaldades ettevõtetel kasutada võrguteenuseid kõigeks alates andmete salvestamisest kuni keerukate programmide käitamiseni. 

"78% juhtidest väitis, et nende ettevõtted kasutavad pilvandmetöötlust enamikus või kõigis oma tegevuse aspektides." 

Pilvandmetöötluse arenedes võtab rohkem ettevõtteid selle eeliste nimel kasutusele. Pilvepakkujad pakuvad skaleeritavaid ja paindlikke teenuseid ökonoomse hinnaga. Nende eeliste tõttu 78% juhtidest väitis nende ettevõtted kasutavad pilvandmetöötlust enamikus või kõigis toimingutes. 

Siiski on väljakutseid. Kuna rohkem ettevõtteid kasutab pilvandmetöötlust, võtab andmete haldamine ja analüüsimine kauem aega, et tõlgendada ja mõista. Andmete turvalisena hoidmine ning lihtsa juurdepääsu ja kiire analüüsi tagamine on tohutud ülesanded. 

Seetõttu peavad ettevõtted leidma uuenduslikke viise probleemide lahendamiseks ja andmete põhjal teadlike otsuste tegemiseks. Tehisintellektiga saate lahendada kõik oma probleemid pilves, et muuta andmepõhiste otsuste tegemine lihtsamaks.

AI roll pilvandmetöötluses

Tehisintellekt jäljendab inimese intelligentsust, et ülesandeid täita ja kogutud teabe põhjal ennast täiustada. Selle võimalused ulatuvad loomuliku keele mõistmisest mustrite äratundmiseni ja ennustuste tegemiseni.

"AI-süsteemid suudavad koguda ja logida teavet pidevalt paremini kui inimesed." 

AI integreerimine pilvandmetöötlusse on muutnud ettevõtete andmete haldamise ja analüüsimise. See täiustab pilveteenuseid, automatiseerides rutiinseid toiminguid, optimeerides andmete salvestamist ja täiustades turvameetmeid. 

Üks silmapaistvamaid omadusi on selle paremus andmete kogumisel ja salvestamisel. AI süsteemid koguda ja logida pidevalt teavet parem kui inimesed. See võimaldab teha põhjalikumat analüüsi ja teadmisi, võimaldades ettevõtetel teha teadlikke otsuseid kiiremini ja tõhusamalt.

Lisaks suudab AI-põhine pilvandmetöötlus ennustada nõudluse hüppeid, võimaldades teil ressursse tõhusamalt jaotada ja varakult teada saada võimalikest turvaohtudest. See integratsioon sillutab teed intelligentsematele ja reageerivamatele pilveteenustele, mis kohanduvad kasutajate reaalajas vajadustega.

Andmepõhise otsuste tegemise täiustamine tehisintellektipõhiste pilvestruktuuridega

AI on täiustanud andmepõhist otsuste tegemist pilvestruktuurides, muutes suurandmete tõlgendamise lihtsamaks. Tehisintellekti võimeid kasutades saate kiiremini avastada teadmisi, ennustada tulemusi täpsemalt ja automatiseerida keerukaid otsustusprotsesse. Siin on, kuidas iga struktuur erineb:

• Reaalajas andmete analüüs: AI-algoritmid analüüsivad andmeid kogumise ajal, pakkudes reaalajas ülevaadet. Selline otsekohesus võimaldab kiiremini reageerida muutustele ja võimalustele. 
• Parem ennustustäpsus: AI suudab masinõppe abil täpselt ennustada trende ja käitumist. Need prognoosid võimaldavad teil ennetada turumuutusi, klientide vajadusi ja võimalikke riske.
• Automatiseeritud otsustusprotsessid: AI automatiseerib rutiinseid otsustusülesandeid, alates meilide sortimisest kuni laoseisu haldamiseni, vabastades inimressursid strateegilisema töö jaoks, mis nõuab inimlikku arusaama.

Väljakutsed, mida kaaluda

"AI tutvustab eetilisi väljakutseid, sealhulgas otsustusprotsesside erapoolikust ja väärkasutuse võimalust." 

AI integreerimine pilvestruktuuridesse pakub tohutuid eeliseid, kuid sellel on väljakutseid. Nende takistuste mõistmine on ülioluline pilves tehisintellektist maksimumi saamiseks.

• Andmete privaatsus ja turvalisus: Kuna tehisintellektisüsteemid töötlevad andmeid, on selle teabe konfidentsiaalsuse ja turvalisuse tagamine ülioluline. Tundlike andmete kaitsmiseks rikkumiste eest peate rakendama tugevaid turvameetmeid.
• Vajadus kvalifitseeritud spetsialistide järele: AI- ja pilvetehnoloogiad on keerulised ning nõuavad erioskustega tööjõudu. Vaja on spetsialiste, kes oskaksid AI-ga integreeritud pilvesüsteeme kavandada, juurutada ja hallata. Seetõttu peate võib-olla investeerima koolitusse ja haridusse, et hallata tehisintellektil põhinevaid pilvestruktuure tõhusalt.
• Eetilised kaalutlused: AI toob kaasa eetilisi väljakutseid, sealhulgas otsustusprotsesside kallutatust ja võimalikku väärkasutust. Ettevõtted peavad kehtestama tehisintellekti kasutamise eetilised juhised, et tagada õiglus, vastutus ja läbipaistvus.
• Mõju kuludele: AI integreerimine pilvestruktuuridesse võib olla kulukas. Kulud hõlmavad tehnoloogiat ennast ja pidevat hooldust, koolitust ja potentsiaalselt ka spetsialiseeritud töötajate palkamist. Tehisintellekti tehnoloogiatesse investeerides kaaluge hoolikalt oma eelarvet ja investeeringutasuvust.

AI Analyticsi kasutamise alustamine pilvandmetöötluses

Kuna pilvanalüütika on tehisintellektiga sellise ümberkujundamise läbi teinud, peaksid ettevõtted looma strateegia, mis aitaks neil seda sujuvamalt kasutada. Esmalt määratlege selge eesmärk, mida soovite AI ja pilvepõhise analüütikaga saavutada – see aitab teil valida õiged tööriistad ja tehnoloogiad, mis vastavad teie ettevõtte vajadustele. 

Samuti pidage seda meeles 65% ettevõtetest ostavad tehisintellekti toote või teenusena, mitte seda ettevõttesiseselt ehitades. Seda seetõttu, et tehisintellekti ostmine annab neile süsteemi treenimise ja täiustamise ajal skaleerimiseks vajaliku seadistuse. 

Järgmine samm on hinnata oma andmetaristut, et tagada AI-integratsioonide ja pilvandmetöötlusega toimetulemine. Protsess võib hõlmata killustatud süsteemide uuendamist ja andmehoidlate konsolideerimist, et mõista, mis teie organisatsioonis toimub. 

Kui teil on andmed ühes kohas, saate koguda teabe pilvepõhisesse süsteemi ja analüüsida teadmisi. Siiski on hädavajalik alustada väikesest pilootprojektide elluviimisest. See võimaldab katsetada tehisintellekti ja analüüsilahendusi väiksemas mahus ning hinnata nende tõhusust. Tänu sellele saate paremini mõista nende mõju teie tegevusele.

Tulemuste põhjal saate neid lahendusi kogu oma organisatsioonis skaleerida. Tehisintellektiga täiustatud pilvandmetöötlusele üleminek on aga pidev õppeprotsess, seega olge kursis viimaste trendide ja tehnoloogiatega.

Tulevikus navigeerimine AI, Analyticsi ja pilvandmetöötlusega

Kui integreerite tehisintellekti andmeanalüüsi pilvandmetöötlusse, keskenduge hariduse, strateegilise planeerimise ja testimise kaudu kindla aluse loomisele. Need sammud on võtmetähtsusega nende tehnoloogiate täieliku potentsiaali ärakasutamiseks. Niikaua kui värskendate oma süsteeme ja oskusi, saate tänapäevase digitaalse maastiku keerukuse läbimise lihtsamaks muuta.

Loe edasi Kuidas generatiivne AI on seatud autotööstuses revolutsiooni tegema

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.aiiottalk.com/ai-transforms-cloud-structures-to-enable-data-driven-decision-making/