Big Data vs. KI: Synergie hinter der digitalen Transformation

Künstliche Intelligenz und Big Data sind zwei treibende Kräfte hinter vielfältigen technologischen Innovationen, die das heutige digitale Umfeld und die Industrie 4.0 geprägt haben. Beide Trends verfolgen das gemeinsame Ziel, maximalen Wert aus der heute generierten riesigen Datenmenge zu ziehen.

Big Data bezeichnet Speicherung und Verarbeitung massiver Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten mit großem Potenzial, extrahiert und organisiert zu werden, um wertvolle Informationen für Organisationen und Unternehmen zu liefern.

Andererseits besteht Künstliche Intelligenz aus einer Kombination von Algorithmen mit dem Ziel, Maschinen zu schaffen, die menschliche Funktionen nachahmen (Lernen, Schlussfolgern, Entscheiden).

Wie ist das Verhältnis zwischen KI und Big Data?

Obwohl beide Konzepte um Daten kreisen, haben sie sehr unterschiedliche Funktionalitäten. Es besteht eine reziproke Beziehung zwischen Big Data und KI.

Funktionalitäten von Big Data

Big Data fungiert als Input, der einen massiven Datensatz empfängt. Diese Daten müssen verarbeitet und standardisiert werden, um nützlich zu werden.

Funktionalitäten von Künstlicher Intelligenz

KI ist die Konsequenz dieses Prozesses. Sie besteht aus Software, die den Output dieser Ergebnisse nutzt, um Algorithmenreihen zu schaffen, die Programmen und Mechanismen intelligentes Verhalten und menschenähnliches Schlussfolgern ermöglichen – mit vielfachen Vorteilen für Unternehmen.

Big Data ist also der Treibstoff der KI. Letztere nährt sich von verarbeiteten Daten, lernt daraus, erstellt und erkennt Muster und entwickelt anspruchsvolle Analyselösungen für alle Industrietypen.

Mehr Daten und höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglichten KI-Entwicklung, die diese Informationen nutzt, um Umwelt zu analysieren und entsprechend zu agieren. Ein Vergleich dieser Begriffe wäre ein natürlicher Fehler – sie sind zwei Konzepte, die sich gegenseitig befruchten und Hand in Hand gehen.

Die Rolle von Big Data in der KI

KI benötigt Daten, um ihre Intelligenz aufzubauen – initial, nachfolgend und kontinuierlich. Je mehr Daten KI-Systeme zugänglich sind, desto mehr können Maschinen lernen, desto präziser und effizienter werden ihre Ergebnisse.

Je intelligenter KI wird, desto weniger menschliche Eingriffe sind bei Prozesskontrolle und Maschinenüberwachung nötig. KI befindet sich in kontinuierlicher Lernphase, in der sie sich fortlaufend von Daten nährt.

Genauso wie Big Data für KI nötig ist, gilt das umgekehrt: Solche riesigen Datenmengen hätten nicht ihren Wert ohne KI-Modelle, die das Potenzial dieser Datenspeicher freisetzen und in Intelligenz transformieren.

KI angewendet auf Big Data bietet folgende Vorteile:

• Abweichungserkennung: KI kann Big-Data-Daten analysieren, um ungewöhnliche Vorkommnisse zu detektieren. Beispiel: Über Sensoren vordefinierte Bereiche markieren und Anomalien identifizieren, die den Bereich verlassen.
• Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse: KI kann eine bekannte Bedingung mit X-Wahrscheinlichkeit für den zukünftigen Ausgang nutzen, um die Eintrittswahrscheinlichkeit dieses Ausgangs zu bestimmen.
• Mustererkennung: Muster aus großen Datenstrukturen erkennen, die Menschen nicht erkennen könnten.

Diese Vorteile wären ohne Machine Learning (ML) – treibende Kraft der KI – nicht möglich. ML ist eine KI-Technik, die Daten an Maschinen liefert, damit sie menschliche Prozesse präzise nachahmen und autonom auf Algorithmenbasis entscheiden lernen. Durch Modelle wie ML zielt KI, unterstützt von Big Data, auf folgende Ziele:

• Schlussfolgern
• Maschinelles Lernen
• Allgemeine Intelligenz
• Robotik
• Natural Language Processing
• Computer Vision
• Programmierung und maschinelles Lernen

Um KI-Systeme so zu verfeinern, dass sie Verhaltensweisen so generalisieren wie ein menschliches Gehirn, werden Millionen von Datensamples in einem für Systeme verständlichen Format benötigt.

Künstliche Intelligenz: Die Zukunft von Big Data?

Obwohl das KI-Konzept Jahrhunderte zurückreicht, erlebte es durch den Big-Data-Aufstieg im letzten Jahrzehnt eine Renaissance. KI und Big Data sind eng verknüpft; erhöhte Datenverfügbarkeit stärkt kognitive und KI-Initiativen in Organisationen.

KI schafft neue Datenanalysemodelle, die nicht mehr mühsam und manuell sind. Was früher statistische Modelle wie SQL waren, geleitet von Ingenieuren, hat sich mit Computing zu KI und ML konvergiert. KI verbessert diese analytische Welt mit völlig neuen Fähigkeiten für semi-automatische Entscheidungen.

Was brauche ich, um dies in meinem Unternehmen umzusetzen?

Die Nexus Integra IoT & Big Data Plattform hilft. Sie ermöglicht Anwendung von Big Data und KI im industriellen Umfeld. Ihr Unternehmen kann Maschinen, Sensoren und jede Datenquelle verbinden, um Daten zu verarbeiten, zu homogenisieren und zu nutzen – für einfache Bedienung und Etablierung prädiktiver Leistungsanalysen u. v. m.