人工智能和大数据的结合功能已成为当今业务创新的精髓

当您围绕第四次工业革命的想法进行工作时，可以让您快速进入大脑的两种技术是大数据和人工智能。在这方面已经说了很多，做了很多。两者的结合推动了众多行业走向成功。尽管数据或大数据被视为现代企业的命脉，但另一方面，人工智能却是将生命填入其中的心脏。

从技术上讲，可以说，大数据是每项业务的核心，而利用其真正价值的技术，人工智能对于从数据中提取真正含义至关重要。

从机器学习到计算机视觉再到自然语言处理，所有AI子集在从大量数据中获取有意义的信息方面都发挥着重要作用。

根据New Vantage的一份调查报告，到2020年，投资超过5,000万美元的公司所占比例将从2018年的39.7%上升到64.8%，共有98.8%的公司投资于大数据和AI计划。但是，投资步伐趋于平稳，因为只有51.9%的公司正在加快投资率，这与2019年加快投资步伐的91.6%形成鲜明对比。这包括一些最大的公司，包括Google ，摩根大通(JP Morgan Chase)，葛兰素史克(Glaxo Smith Kline)和美国银行(Bank of America)等。

在大数据与人工智能相交的交汇点，后起之秀和科技巨头都掌握了知识。

大数据和人工智能的这种融合被《麻省理工学院斯隆管理评论》(MIT Sloan Management Review)称为“最重要的发展，它正在塑造着企业如何利用其数据和分析功能推动业务价值的未来。”这些组织了解如何将精通数据和强大的AI功能结合到具有巨大市场价值的差异化解决方案中。数据和AI相互支持的几种方法如下：

大数据，即我们每天​​都在贡献的海量数据，正在变得越来越大。据DOMO估计，到2020年，地球上每个人每秒将产生1.7 MB的数据。在这些数据中，如果我们知道如何解锁它，就可以建立惊人的新业务并解决世界上最大的挑战。

数据是推动人工智能发展的动力，而庞大的数据集使机器学习应用程序(机器学习是人工智能的一个分支)能够​​独立快速地学习。我们收集的大量数据为我们的AI提供了它们识别差异，增强其模式识别能力以及查看模式中精细细节所需的示例。

人工智能使我们能够理解海量数据集以及无法整齐地放入数据库行和列中的非结构化数据。AI正在帮助组织从以前被锁定在电子邮件，演示，视频和图像中的数据中创建新的见解。

数据库变得越来越通用和强大。除了传统的关系数据库之外，我们现在还拥有功能强大的图形数据库，它们更能够连接数据点和揭示关系，以及专门用于文档管理的数据库。

为了进一步理解，让我们看一下AI和大数据驱动业务创新的一些最常见但革命性的应用程序。

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