由于组织最近采用数据驱动的方法渗透市场，他们更多地依赖边缘计算来处理数据和决策实施，从而形成顶层决策。 分析师的预测和预测已与现实生活相关并应用于现实生活，因此，数据存储将出现巨大增长，到 2027 年复合年增长率 (CAGR) 将达到 80%，现在就让商业的未来全球化。
边缘部署的快速采用
与此同时，收养过程也在进行中。 大约三分之二的企业进入边缘部署试点或实时部署就证明了这一点。 相比之下，三分之一的人仍在考虑与边缘技术合作。 工业部门成为 CSP 的明显合作伙伴，提供灵活可靠的机器学习应用设施，这些设施使用边缘数据挖掘来微调网络的常见要求，从而极大地减少周期数。
现在的问题不是企业间合作的问题，而是在多大程度上围绕企业社会责任组织活动？ 与电影不同的是，有一个中心主题是企业能够理解它多久。 据估计，边缘数据处理的未来将有 62% 的进展。 数据使用，通过人工智能跟踪有能力的代码，使操作更快，从而获得具有高质量洞察力和明显技术差异化的产品，是一个尖端的过程。
为了让企业充分利用边缘数据并最终转型为数据驱动型组织，需要融合这些技术：边缘计算、数据管理和智能计算（包括人工智能）。 上述因素的融合可能是惊人的，这将带来新的思维方式和新的习惯，简化创作过程，最终使人类接触到不同的生活方式，至少在效果和创新方面如此。
通过观测点和物联网系统产生的数据合并到信息域中，在数据分析决策过程中显示数据的开放性。 通过先进的数据管理系统提供数据质量信息（最有价值的数据）是提高数据传输效率和清晰度的工具。 然后，这些数据可用于进一步分析并用于研究。 人工智能机器学习使边缘计算能够获取和处理时间关键的信息，然后与其建立关系，这使其成为原始价值的来源。
支持此类活动的边缘技术、数据处理和人工智能的协同作用使它们成为涉及大数据的项目的主要组成部分。 汇集在一起，在远离系统中心的地方同时启动，将外部因素流入的终点放在边界，整个系统就这样作为一种机制，加速了系统的运转速度。 。
优化边缘人工智能推理策略
智能工业企业将使用人工智能边缘推理来实现他们的下一个趋势，这高度defi了他们的成功：显着提高效率和/或降低生产成本。 对先进数字工具的长期投资可以带来好处，例如降低成本以及从遥远的地方为公司提供投入。
人工智能算法使用从不同来源针对不同情况积累的数据对各种数据片段进行排序，matic获得更好的性能。 大多数企业领导者都知道，随着戴尔新代码重写的完成，他们所在行业的人工智能生态系统将得到增强，因此他们将成为一个优势。
本文最初发表于《福布斯》
