使用AI的實時數(shù)據(jù)流

多年來，數(shù)據(jù)已變得越來越有意義和強大。世界和人工智能都以非?？焖俚乃俣纫苿印Ｔ谶@種情況下，AI對于實時數(shù)據(jù)用例的實現(xiàn)非常有用。

此外，使用AI流媒體數(shù)據(jù)為企業(yè)和行業(yè)提供了競爭優(yōu)勢。實時和流數(shù)據(jù)分析的AI允許及時，連續(xù)的流程管理最新的數(shù)據(jù)，而不是傳統(tǒng)方式，并且以不同的間隔處理了幾批信息。帶有一個用于流和批處理數(shù)據(jù)的平臺的數(shù)據(jù)孤島是舊新聞，用自動化工具和統(tǒng)一治理簡化操作的管道是未來的方式。

生成的AI依賴于大型數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大型語言模型。因此，盡管人工智能對流數(shù)據(jù)分析非常有益，但它也非常依賴于準(zhǔn)確，健壯，實時數(shù)據(jù)。兩者之間有真正的協(xié)同作用。與AI結(jié)合使用的實時數(shù)據(jù)流是決策和改善客戶體驗的戰(zhàn)略差異。從動態(tài)定價和個性化營銷到預(yù)測性維護(hù)和欺詐檢測，AI的未來是實時數(shù)據(jù)。

使用AI流式傳輸實時數(shù)據(jù)的好處

使用AI流式傳輸實時數(shù)據(jù)有不可否認(rèn)的好處。 AI基本上可以立即從眾多來源中獲取數(shù)據(jù)。這一數(shù)量的信息可以極大地分析這些數(shù)據(jù)并在機(jī)構(gòu)嚴(yán)重依賴的數(shù)據(jù)中無可挑剔的準(zhǔn)確性。 GPU加速和內(nèi)存處理燃油效率，同時通過實施反饋回路進(jìn)行交叉驗證和超參數(shù)訓(xùn)練，可以提高準(zhǔn)確性。個性化的客戶服務(wù)體驗是另一個好處，因為客戶的偏好和期望可以通過從社交媒體，客戶評論和交易歷史記錄等多個來源的數(shù)據(jù)來更好地理解。

簡單地刪除端到端的延遲可以極大地幫助響應(yīng)和預(yù)測事件，并不斷學(xué)習(xí)。可伸縮性在很大程度上受益于實時流的分析，因為可以同時管理數(shù)百種數(shù)據(jù)流。反過來，這可以節(jié)省大量資金，因為它被分配了，需要更少的資源。用戶界面和體驗可以現(xiàn)代化為直觀且不復(fù)雜。

哪些組件和過程是什么?

實時流數(shù)據(jù)是一個復(fù)雜而技術(shù)的過程。因此，它涉及特定的基礎(chǔ)架構(gòu)以進(jìn)行操作。物聯(lián)網(wǎng)傳感器，移動應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可讀且可用的格式，然后將其輸入到流式存儲解決方案(例如Data Lakehouse)中。然后，它正處于準(zhǔn)備以有意義的方式使用的階段。

流媒體的過程涉及來自多個來源的數(shù)據(jù)：物聯(lián)網(wǎng)，移動應(yīng)用程序或Web處理?？梢詮倪@些數(shù)據(jù)中學(xué)到新的數(shù)據(jù)模式，AI應(yīng)用程序和算法可以適應(yīng)必要的更改。他們還可以應(yīng)用在線推論和決策以實時處理更新。

誰受益最大?

許多行業(yè)和企業(yè)可以在實時和流數(shù)據(jù)中受益于AI。主要競爭者包括金融，零售，運輸和醫(yī)療保健。在金融中，可以檢測到欺詐行為，并通過持續(xù)跟蹤市場價格實時捕獲欺詐行為來最大程度地減少欺詐。在零售業(yè)中，在線購物平臺可以根據(jù)瀏覽活動推薦項目，這可以推動更高的銷售收益。在運輸過程中，可以優(yōu)化路線，可以管理艦隊，并且通過實時跟蹤天氣和交通，可以更有效地交付。在醫(yī)療保健中，可以檢測到診斷，并可以使用這些系統(tǒng)以提高準(zhǔn)確性來監(jiān)測條件。

零售還可以將其用于更好的庫存管理，銷售數(shù)據(jù)分析和管理供應(yīng)鏈。可以更好地預(yù)測財務(wù)投資決策將降低風(fēng)險。人工智能可以改善患者的健康記錄，可穿戴設(shè)備活動和治療計劃。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可以遵循AI實施，以查找中斷并向客戶提供更可靠的服務(wù)。

可以通過在設(shè)備中找到行為和跟蹤傳感器的模式來有效地計劃預(yù)防和預(yù)測性維護(hù)工作?？梢愿櫣I(yè)設(shè)備以幫助限制停機(jī)時間并降低效率。此外，媒體流媒體和實時廣播在很大程度上取決于這些系統(tǒng)。通過更快，更準(zhǔn)確地檢測安全威脅來改善網(wǎng)絡(luò)安全，以便采取適當(dāng)?shù)拇胧?

挑戰(zhàn)和困難是什么?

盡管使用AI的實時和流式數(shù)據(jù)流式傳輸數(shù)據(jù)的總體好處，但技術(shù)上也遇到了一些挑戰(zhàn)和困難。有大量潛在敏感的數(shù)據(jù)，因此請務(wù)必通過遵循調(diào)節(jié)依從性而遇到任何違規(guī)行為至關(guān)重要。加密措施，安全審核和訪問控制可以最大程度地減少該領(lǐng)域的任何問題。某些組織也可能會有后衛(wèi)，因為實施人工智能和實時流數(shù)據(jù)可以看作是創(chuàng)新和技術(shù)繁重的。端到端的潛伏期對于響應(yīng)時間，實時信息的計算以及即時見解以及用戶端的應(yīng)用程序很重要，可以提高成本，這可能很棘手。此外，建造，部署，需要高度熟練的團(tuán)隊并維護(hù)流媒體AI系統(tǒng)，這可能具有挑戰(zhàn)性。

未來

數(shù)據(jù)流向其他來源提供一系列實時信息。然后將這些數(shù)據(jù)與其他流媒體平臺集成在一起，這些平臺允許將實時數(shù)據(jù)始終饋送到需要的位置。安全性和治理都在各個方面都束縛，使數(shù)據(jù)啟動完好無損，并始終保持安全和可靠的數(shù)據(jù)訪問。最后，復(fù)雜的環(huán)境可以隨時隨地使用任何地方和任何地方的數(shù)據(jù) - 利用當(dāng)今商業(yè)世界中適應(yīng)性和靈活性的重要性。這將朝著業(yè)務(wù)運營的未來發(fā)展，并為您提供市場上的競爭優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來創(chuàng)新可以徹底改變洞察力和預(yù)測。