هوش مصنوعی ساختارهای ابری را تغییر می‌دهد تا تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را فعال کند

هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) در حال تغییر ساختارهای ابری برای تصمیم گیری بهتر مبتنی بر داده در تجارت است. این تحول شرکت ها را قادر می سازد تا مجموعه داده های گسترده را به طور کارآمد تجزیه و تحلیل کنند و فرآیندهای پیچیده را خودکار کنند. در تجارت، باید بیاموزید که چگونه هوش مصنوعی بازی را برای محاسبات ابری و تجزیه و تحلیل داده ها تغییر می دهد، زیرا نقش مهمی در پیشروی در دنیایی که به طور فزاینده ای مبتنی بر داده است ایفا می کند.

تکامل محاسبات ابری

رایانش ابری از زمان اولین ظهور در دهه 1950، راه طولانی را پیموده است. در ابتدا، این روشی بود که مردم می‌توانستند داده‌ها و برنامه‌ها را به‌جای هارد دیسک کامپیوترشان در اینترنت ذخیره کنند. این ایده از آن زمان رشد کرده است و به کسب و کارها اجازه می دهد از خدمات آنلاین برای همه چیز از ذخیره داده تا اجرای برنامه های پیچیده استفاده کنند. 

۷۸ درصد از مدیران اعلام کردند که شرکت‌هایشان از محاسبات ابری در بیشتر یا همه جنبه‌های عملیات خود استفاده می‌کنند. 

با پیشرفت محاسبات ابری، شرکت های بیشتری آن را برای مزایای آن اتخاذ می کنند. ارائه دهندگان ابر خدمات مقیاس پذیر و انعطاف پذیر را با قیمتی مقرون به صرفه ارائه می دهند. به دلیل این مزایا، 78 درصد مدیران اعلام کردند شرکت های آنها از محاسبات ابری در اکثر یا همه عملیات ها استفاده می کنند. 

با این حال، چالش هایی وجود دارد. از آنجایی که شرکت های بیشتری از محاسبات ابری استفاده می کنند، مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها برای تفسیر و درک بیشتر طول می کشد. ایمن نگه داشتن داده ها و اطمینان از دسترسی آسان و تجزیه و تحلیل سریع، وظایف فوق العاده ای هستند. 

به این ترتیب، کسب و کارها باید راه های نوآورانه ای برای رسیدگی به مسائل و تصمیم گیری آگاهانه بر اساس داده ها پیدا کنند. با هوش مصنوعی، می توانید تمام مشکلات خود را در فضای ابری حل کنید تا تصمیم گیری مبتنی بر داده آسان تر شود.

نقش هوش مصنوعی در رایانش ابری

هوش مصنوعی برای انجام وظایف و بهبود خود بر اساس اطلاعاتی که جمع آوری می کند، هوش انسان را تقلید می کند. قابلیت های آن از درک زبان طبیعی تا تشخیص الگوها و پیش بینی ها را شامل می شود.

سیستم‌های هوش مصنوعی بهتر از انسان‌ها می‌توانند اطلاعات را به طور مداوم جمع‌آوری و ثبت کنند. 

ادغام هوش مصنوعی در رایانش ابری نحوه مدیریت و تجزیه و تحلیل داده‌ها را متحول کرده است. این سرویس خدمات ابری را با خودکارسازی وظایف معمول، بهینه سازی ذخیره سازی داده ها و بهبود اقدامات امنیتی افزایش می دهد. 

یکی از ویژگی های برجسته برتری آن در جمع آوری و ثبت داده ها است. سیستم های هوش مصنوعی اطلاعات را به طور مداوم جمع آوری و ثبت کنید بهتر از انسان این امکان تجزیه و تحلیل و بینش جامع‌تر را فراهم می‌کند و کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری را سریع‌تر و کارآمدتر بگیرند.

علاوه بر این، محاسبات ابری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند افزایش تقاضا را پیش‌بینی کند و به شما این امکان را می‌دهد تا منابع را به طور مؤثرتری تخصیص دهید و از تهدیدات امنیتی بالقوه در همان ابتدا یاد بگیرید. این ادغام راه را برای سرویس‌های ابری هوشمندتر و پاسخگوتر که با نیازهای کاربر در زمان واقعی سازگار می‌شوند، هموار می‌کند.

بهبود تصمیم گیری مبتنی بر داده با ساختارهای ابری مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی تصمیم گیری مبتنی بر داده را در ساختارهای ابری با تسهیل تفسیر داده های بزرگ برای شما افزایش داده است. با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، می‌توانید بینش‌ها را سریع‌تر کشف کنید، نتایج را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنید و فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده را خودکار کنید. در اینجا نحوه ایجاد تفاوت هر ساختار آمده است:

• تجزیه و تحلیل داده ها در زمان واقعی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌ها را هنگام جمع‌آوری تجزیه و تحلیل می‌کنند و بینش‌هایی را در زمان واقعی ارائه می‌کنند. این بی واسطه بودن به شما امکان می دهد به تغییرات و فرصت ها سریعتر پاسخ دهید. 
• دقت پیش بینی بهبود یافته: هوش مصنوعی می تواند به طور دقیق روندها و رفتارها را از طریق یادگیری ماشینی پیش بینی کند. این پیش بینی ها شما را قادر می سازد تا تغییرات بازار، نیازهای مشتری و خطرات احتمالی را پیش بینی کنید.
• فرآیندهای تصمیم گیری خودکار: هوش مصنوعی وظایف تصمیم‌گیری روتین، از مرتب‌سازی ایمیل‌ها تا مدیریت موجودی، آزاد کردن منابع انسانی برای کارهای استراتژیک‌تر که نیاز به بینش انسانی دارد را خودکار می‌کند.

چالش هایی که باید در نظر گرفته شوند

هوش مصنوعی چالش‌های اخلاقی از جمله سوگیری در فرآیندهای تصمیم‌گیری و احتمال سوءاستفاده را معرفی می‌کند. 

ادغام هوش مصنوعی در ساختارهای ابری مزایای فوق‌العاده‌ای دارد، اما چالش‌هایی نیز دارد. درک این موانع برای استفاده حداکثری از هوش مصنوعی در فضای ابری بسیار مهم است:

• حریم خصوصی و امنیت داده ها: همانطور که سیستم های هوش مصنوعی داده ها را پردازش می کنند، اطمینان از محرمانه بودن و امنیت این اطلاعات بسیار مهم است. شما باید تدابیر امنیتی قوی را برای محافظت از داده های حساس در برابر نقض اعمال کنید.
• نیاز به متخصصان ماهر: فناوری‌های هوش مصنوعی و ابری پیچیده هستند و به نیروی کار با مهارت‌های تخصصی نیاز دارند. نیاز به متخصصانی وجود دارد که بتوانند سیستم های ابری یکپارچه با هوش مصنوعی را طراحی، پیاده سازی و مدیریت کنند. بنابراین، ممکن است برای مدیریت موثر ساختارهای ابری مبتنی بر هوش مصنوعی، نیاز به سرمایه گذاری در آموزش و آموزش داشته باشید.
• ملاحظات اخلاقی: هوش مصنوعی چالش های اخلاقی از جمله سوگیری در فرآیندهای تصمیم گیری و سوء استفاده احتمالی را معرفی می کند. شرکت ها باید دستورالعمل های اخلاقی را برای استفاده از هوش مصنوعی ایجاد کنند تا از عدالت، پاسخگویی و شفافیت اطمینان حاصل کنند.
• پیامدهای هزینه: ادغام هوش مصنوعی در ساختارهای ابری می تواند گران باشد. هزینه ها شامل خود فناوری و نگهداری مداوم، آموزش و احتمالاً استخدام کارکنان متخصص می شود. هنگام سرمایه گذاری در فناوری های هوش مصنوعی، بودجه و بازگشت سرمایه خود را به دقت در نظر بگیرید.

شروع کار با AI Analytics در رایانش ابری

از آنجایی که تجزیه و تحلیل ابری با هوش مصنوعی دستخوش چنین تحولی شده است، کسب‌وکارها باید استراتژی‌ای ایجاد کنند تا به آنها کمک کند تا راحت‌تر از آن استفاده کنند. ابتدا، هدف مشخصی را برای آنچه می‌خواهید با هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل در فضای ابری به دست آورید، تعریف کنید – این به شما کمک می‌کند ابزارها و فناوری‌های مناسبی را انتخاب کنید که با نیازهای کسب‌وکارتان همسو هستند. 

همچنین ، به خاطر داشته باشید که 65 درصد از کسب و کارها هوش مصنوعی را خریداری می کنند به عنوان یک محصول یا خدمات به جای ساختن آن در داخل. این به این دلیل است که خرید هوش مصنوعی به آن‌ها تنظیمات لازم را برای مقیاس‌پذیری در حین آموزش و پیشرفت سیستم‌هایشان می‌دهد. 

گام بعدی این است که زیرساخت داده خود را ارزیابی کنید تا مطمئن شوید که می تواند ادغام های هوش مصنوعی و محاسبات ابری را مدیریت کند. این فرآیند ممکن است شامل ارتقاء سیستم های تکه تکه و ادغام سیلوهای داده برای درک آنچه در سازمان شما رخ می دهد باشد. 

هنگامی که داده های خود را در یک مکان دارید، می توانید اطلاعات را در یک سیستم مبتنی بر ابر جمع آوری کنید و بینش ها را تجزیه و تحلیل کنید. با این حال، ضروری است که با اجرای پروژه‌های آزمایشی، از کوچک شروع کنیم. این به شما امکان می دهد راه حل های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل را در مقیاس کوچکتر آزمایش کنید و اثربخشی آنها را ارزیابی کنید. در نتیجه، می توانید تاثیر آنها را بر عملیات خود بهتر درک کنید.

بر اساس نتایج، سپس می توانید این راه حل ها را در سراسر سازمان خود مقیاس کنید. با این حال، انتقال به محاسبات ابری با هوش مصنوعی یک فرآیند یادگیری مداوم است، بنابراین از آخرین روندها و فناوری‌ها مطلع باشید.

حرکت در آینده با هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل و رایانش ابری

همانطور که هوش مصنوعی را در محاسبات ابری برای تجزیه و تحلیل داده ها ادغام می کنید، بر ایجاد یک پایه محکم از طریق آموزش، برنامه ریزی استراتژیک و آزمایش تمرکز کنید. مراحل کلیدی برای به دست آوردن پتانسیل کامل این فناوری ها هستند. تا زمانی که سیستم ها و مهارت های خود را به روز کنید، می توانید عبور از پیچیدگی های چشم انداز دیجیتال امروزی را آسان تر کنید.

همچنین خواندن چگونه هوش مصنوعی مولد قرار است صنعت خودرو را متحول کند؟

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.aiiottalk.com/ai-transforms-cloud-structures-to-enable-data-driven-decision-making/