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KI versus Big Data: Vergleich der aufstrebenden Technologien

KI hilft, die Datenmengen von Big-Data-Initiativen aufzubereiten und zu analysieren. Die beiden Technologien sind unterschiedlich, funktionieren aber gut zusammen.

Der Vergleich künstliche Intelligenz (KI) versus Big Data ist wie der Vergleich einer Hacke mit einer Schaufel. Obwohl sich beide auf wichtige Weise ergänzen, unterscheiden sie sich in ihrer Natur und ihrem Zweck.

KI bezieht sich auf eine Art von Intelligenz, die es einer Maschine ermöglicht, kognitive Funktionen, ähnlich denen des Menschen, auszuführen. Vergleicht man dies mit einem traditionellen System, das darauf reagiert, wie es programmiert wurde, zeigt sich: die KI-fähige Maschine kann Daten analysieren und interpretieren und auf Grundlage dieser Interpretationen Probleme lösen. Es lernt immer aus den Daten, entwickelt sich mit den entwickelnden Daten und reagiert auf das, was es lernt. Auf diese Weise verbessert sich das KI-System ständig und passt sein Verhalten den Veränderungen an.

Big Data beziehen sich auf ein ganz anderes Phänomen. Es beschreibt nicht nur große Datenmengen, sondern auch Daten, die extrem vielfältig sein können, sich mit hoher Geschwindigkeit bewegen und in einem definierten Kontext eine Bedeutung haben, mit dem Ziel, Analysen zu erstellen, die zu spezifischen Ergebnissen führen.

Zum Beispiel reichen Daten, die in sozialen Netzwerken oder dem Internet der Dinge (IoT) produziert werden, nicht aus, um sich als Big Data im engeren Sinne zu qualifizieren. Die Daten müssen auch Teil einer größeren Analysestrategie sein, die zu Prozessautomatisierung, einer verbesserten Entscheidungsfindung oder anderen spezifischen Ergebnissen führen.

Der Unterschied ist: Die Fähigkeit einer Maschine zu lernen, sich wie ein Mensch zu verhalten, ist künstliche Intelligenz. Big Data beschreibt dagegen große Datenmengen, die, wenn sie analysiert werden, brauchbare Ergebnisse produzieren.

Use Cases: Künstliche Intelligenz versus Big Data

Allerdings funktionieren KI und Big Data gut zusammen. Die Eigenschaften, die Big Data definieren – Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt – haben die Möglichkeiten der traditionellen Analytik schnell überfordert. Hier kommt KI ins Spiel. KI lebt von Daten. Je größer die Datenmenge, desto effektiver kann ein KI-System analysieren, lernen und sich weiterentwickeln. Ein KI-System kann helfen, wichtige Trends und Muster in Big Data zu finden, die andernfalls falsch interpretiert oder unentdeckt bleiben.

Gleichzeitig ermöglicht es Big Data, dass KI ihr volles Potenzial ausschöpfen kann. Künstliche Intelligenz hat relativ wenig Fortschritte gemacht, zum Teil aufgrund des Mangels an Technologien, um mit massiven Datenmengen umgehen zu können. Aber die Verbreitung des Internets und der Zustrom beispielloser Mengen an Informationen haben diese Technologien dazu gezwungen, sich schneller zu entwickeln, besonders wenn es um Speicherung geht.

Heutige Speichersysteme, insbesondere Solid-State Flash-Arrays, können größere Kapazitäten bewältigen und schnellere I/O-Operationen als je zuvor unterstützen. Obwohl KI an sich nicht diese Kapazitäten und Leistungsniveaus garantiert, erreicht dies sein Hunger nach großen Datenmengen und die symbiotische Beziehung zwischen KI und Big Data, die zum Teil durch die heutigen Speichertechnologien realisiert wird.

Infolgedessen haben sich mit der zunehmenden Verfügbarkeit und Handhabbarkeit großer Datenmengen auch die KI-Technologien weiterentwickelt. Tatsächlich erweist sich Big Data als der größte einzelne Einfluss auf den bevorstehenden Anstieg der KI. Obwohl es also einen Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und Big Data gibt, gehen beide Hand in Hand.

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Artikel wurde zuletzt im Juni 2018 aktualisiert

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