نظرًا للنهج المبني على البيانات الذي اخترقته المنظمة في الأسواق في الماضي القريب، فإنها تعتمد بشكل أكبر على الحوسبة المتطورة لمعالجة البيانات وتنفيذ القرار، مما يشكل قرارات المستوى الأعلى. لقد أصبحت تنبؤات وتكهنات المحللين ذات صلة وتم تطبيقها على الحياة الواقعية ونتيجة لذلك، سيكون هناك عدد كبير من النمو في البيانات في جميع أنحاء العالم، والذي سيظهر في معدل النمو السنوي المركب (CAGR) بنسبة 80٪ حتى عام 2027 والذي يجعل مستقبل الأعمال التجارية العالمية الآن.
الاعتماد السريع لعمليات النشر الحافة
وإلى جانب ذلك، تجري عملية التبني. ويتجلى ذلك من خلال ما يقرب من ثلثي الشركات التي تنتقل إلى النشر التجريبي أو النشر المباشر. وفي المقابل، لا يزال الثلث يفكر في العمل والشراكة مع التقنيات المتطورة. يبرز القطاع الصناعي كشريك واضح لـ CSP في توفير مرافق تطبيقات التعلم الآلي المرنة والموثوقة التي تستخدم استخراج البيانات المتطورة لضبط المتطلبات العامة للشبكة للمساعدة بشكل كبير في تقليل عدد الدورات.
هذه ليست الآن مسألة التعاون بين الشركات ولكن إلى أي مدى سيتم تنظيم الأنشطة حول المسؤولية الاجتماعية للشركات؟ وعلى النقيض من الفيلم، هناك موضوع مركزي حول المدة التي ستستغرقها الشركات في فهم هذا الأمر. إن مستقبل معالجة البيانات من الحافة واضح تمامًا لتقدير الطريق بنسبة 62٪ نحو مسار المزيد من التقدم. يعد استخدام البيانات، وتخصيصها بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام رمز قادر على جعل العملية أسرع للحصول على منتج ذو رؤى عالية الجودة وتمايز واضح في التقنيات، عملية متطورة.
لكي تستفيد الأعمال من بيانات الحافة بشكل كامل، وتتحول في النهاية إلى مؤسسة تعتمد على البيانات، هناك حاجة إلى تقارب هذه التقنيات: الحوسبة المتطورة، وإدارة البيانات، والحوسبة الذكية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون التقاء العوامل المذكورة أعلاه هائلاً، مما سيجلب طريقة جديدة في التفكير وصنع عادات جديدة، وتبسيط عملية الخلق، وفي النهاية تعريض البشرية لأنماط حياة مختلفة، على الأقل من حيث التأثيرات والابتكار.
يتم دمج البيانات التي يتم إنتاجها من خلال نقاط المراقبة وأنظمة إنترنت الأشياء في مجال المعلومات، مما يوضح انفتاح البيانات أثناء قرارات تحليل البيانات. إن توفير معلومات جودة البيانات، وهي البيانات الأكثر قيمة، من خلال أنظمة إدارة البيانات المتقدمة هو أداة لتحقيق الكفاءة والوضوح في نقل البيانات. تصبح هذه البيانات جاهزة لمزيد من التحليل وتستخدم للبحث. للذكاء الاصطناعي الحوسبة الطرفية من الحصول على المعلومات ذات الأهمية الزمنية ومعالجتها ومن ثم الارتباط بها، مما يجعلها مصدرًا للقيمة الأصلية في المصدر نفسه.
إن التآزر بين تقنيات الحافة ومعالجة البيانات والذكاء الاصطناعي الذي يدعم مثل هذه الأحداث يجعلها المكونات الرئيسية للمشاريع التي تتضمن البيانات الضخمة. عند تجميعه معًا، والبدء في وقت واحد على مسافة من مركز النظام ووضع النقطة النهائية لأي تدفق للعوامل الخارجية عند الحدود، فإن النظام بأكمله، بهذه الطريقة، سيعمل كآلية تؤدي إلى تسريع سرعة عمل النظام .
تحسين استراتيجيات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي على الحافة
ستستخدم المؤسسات الصناعية الذكية استنتاجات حافة الذكاء الاصطناعي في اتجاهها التالي، والذي defi نجاحها بشكل كبير: زيادة كبيرة في الكفاءة و/أو خفض تكاليف الإنتاج. يمكن للاستثمارات طويلة الأجل في الأدوات الرقمية المتقدمة أن تحقق فوائد مثل انخفاض التكاليف والمدخلات المستمدة من أماكن بعيدة المدى للشركة.
تقوم خوارزمية الذكاء الاصطناعي بتصنيف أجزاء مختلفة من البيانات باستخدام البيانات المتراكمة من مصادر مختلفة لحالات مختلفة، مما يؤدي matic إلى أداء أفضل. يعرف معظم قادة الأعمال أنهم سيكونون ميزة حيث سيتم تعزيز النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في قطاعهم مع اكتمال إعادة كتابة التعليمات البرمجية الجديدة لشركة Dell.
ظهرت هذه المقالة في الأصل في مجلة فوربس
