L’intelligence artificielle (IA) et le big data sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais ce sont en fait deux concepts très différents avec beaucoup de distinctions entre eux. Cet article explorera les différences les plus importantes entre les deux et vous donnera un aperçu de la façon dont chacun peut bénéficier à votre entreprise de différentes manières.

Les principales différences entre l’IA et le Big Data

Bien que les deux soient des outils précieux en soi, il est facile de confondre l’intelligence artificielle (IA) avec le Big Data. En fait, il existe de nombreuses similitudes entre l’IA et les mégadonnées, mais elles sont fondamentalement différentes à bien des égards.

Alors que certains considèrent l’IA comme un sous-ensemble des mégadonnées, d’autres les considèrent comme des domaines entièrement distincts. Examinons ce qui les distingue les uns des autres avant d’essayer de déployer l’un ou l’autre sur vos propres systèmes.

Pour vraiment comprendre pourquoi ces deux domaines sont souvent confondus, nous devons examiner comment ils se chevauchent. L’une des façons dont ils se chevauchent est que les mégadonnées et l’intelligence artificielle nécessitent une puissance de traitement et une technologie avancées pour fonctionner correctement – vous ne pouvez pas avoir d’analyses sophistiquées sans technologie de traitement avancée. Une autre qualité commune est que l’IA et le Big Data utilisent des algorithmes pour faire des prédictions basées sur des informations existantes.

Cependant, le Big Data signifie la consolidation d’une grande quantité de données. Il englobe également des techniques de regroupement, de nettoyage, de commande, d’ajout de données.

Ensuite, l’intelligence artificielle peut ensuite utiliser ces ensembles de données pour les analyser et obtenir des informations.

En d’autres termes, le Big data est le processus d’ingestion de nourriture quand l’IA est le processus de digestion.

Comment utiliser les deux ensemble

Dans l’industrie du vin, de la bière et des spiritueux, les producteurs et les détaillants peuvent analyser les données des clients pour voir ce qu’ils veulent afin de le produire en plus grande quantité en fonction des tendances de consommation. Par exemple, si les amateurs de vin recherchent des vins doux au lieu de vins secs, ils peuvent voir cette demande avec les données de l’IA. Les entreprises viticoles peuvent alors modifier rapidement leur processus de production pour fabriquer davantage de ces types de vins, car elles savent ce que les gens veulent en fonction des chiffres des ventes passées. L’utilisation conjointe de l’IA et du Big Data donne aux viticulteurs un avantage concurrentiel par rapport à leurs concurrents qui n’ont pas accès à ces outils. Cela leur permet de décider quels vins faire en se basant à la fois sur l’expérience humaine et sur des analyses en temps réel, ce qui leur permet d’identifier plus facilement les goûts populaires parmi les clients. À partir de là, ils peuvent fabriquer des produits en vrac avec moins de risques. Ils économisent également de l’argent en faisant moins d’erreurs lors du stockage des étagères avec des bouteilles de vin ou des fûts de bière ou des lignes de pression dans les bars. Tous ces éléments aident les entreprises à réduire leurs coûts tout en maximisant leurs marges bénéficiaires.

Comment débuter avec le Big data et l’IA ?

Si vous êtes un propriétaire d’entreprise qui cherche à s’appuyer sur l’IA ou à démarrer une nouvelle entreprise l’impliquant, réfléchissez d’abord au type de données dont vous aurez besoin pour votre entreprise. Ensuite, vous devez vous demander comment collecter ces données. Après la collecte, il faut généralement nettoyer et consolider voire enrichir certaines données. Toutes ces étapes doivent être effectuées dans une grande base de données capable de stocker ce volume de données. Une fois cela fait, vous devez analyser si vous avez suffisamment de données.

Si tel est le cas, vous définissez la question que vous vous posez et l’hypothèse que vous souhaitez tester. Ces objectifs vous aideront à trouver les outils dont vous avez besoin.

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