AstekHPC

bigdata

پیوند کلان داده با هوش مصنوعی، کلید موفقیت کسب و کارها در دنیای امروز

داده، نیاز اصلی کسب‌وکارها امروزی خصوصا برای بهره‌برداری بهینه از فناوری‌های پیشرفته همچون هوش مصنوعی و یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

سیستم‌های نرم‌افزاری تجاری همچون سرویس‌های ERP و CRM‌ به نقطه‌ای رسیده‌اند که سوددهی آن‌ها به‌مرور درحال کاهش است. به‌بیان دیگر، ورودی‌ این سیستم‌‌ها همچون ورودی‌های انسانی یا داده‌های استخراج‌شده براساس رخدادهای مشخص، به حداکثر رشد خود رسیده‌اند.

استفاده از سرویس‌های نرم‌افزاری مدیریت و اتوماسیون کسب‌وکارها، به نقطه‌ای از کارایی رسیده است که ارزش افزوده‌ی آن، وابسته به فرایندهای داخلی شرکت‌ها همچون تعامل گروه‌های کاری می‌شود. چنین روش کاری، درنهایت منجر به استفاده از نرم‌افزارها در داده‌های فوق‌حساس یا تأثیرگذار روی روندهای مالی و ارائه‌ی ارزش بیشتر به مشتری‌ها، نخواهد شد.

اکنون زمان آن رسیده است که داده را هرچه بیشتر به درآمدزایی مرتبط و متصل کنیم. مدل‌های کسب‌وکاری مدرن، پیرامون پلتفرم‌های هوشمندی شکل می‌گیرند که با استفاده از هوش مصنوعی، موانع مختلف را از سر راه بر می‌دارند، سیستم‌های متفاوت را به هم وصل کرده و ناممکن‌های پیشین یا داده‌های دشوار و پیچیده را رمزگشایی می‌کنند. چنین مدلی، منبعی صحیح برای کسب نتایج مالی و درآمدی محسوب می‌شود.

صنایع سنگین و سنتی درحال تغییر هستند. شرکت‌های موفق قدیمی همچون کاترپیلار و برکشایر هاتاوی، چرخه‌ی وابستگی به فناوری‌های اولیه را شکسته‌اند. درعوض، آن‌ها منابع داده‌ی اختصاصی خود را تولید می‌کنند. چنین رویکردی، پیش از این در میان کسب‌وکارها به‌ندرت دیده شده است.

به‌خاطر منافع کشف شده از به‌کارگیری بهینه‌ی فناوری، مدیران کسب‌وکارهای صنعتی به‌سرعت درحال تغییر تمرکز به انقلاب دیجیتال هستند. آن‌ها، فرصت‌های قابل‌توجه در بازار جدید را کشف کرده و با استفاده از آن‌ها، در زمان و هزینه‌های خود صرفه‌جویی می‌کنند. چنین صرفه‌جویی، با افزایش کارایی و بازدهی عملیاتی به‌دست می‌آید.

اتصال داده به درآمد

مثال‌های متعددی در دنیای کسب‌وکار امروزی، در ارتباط با پیاده‌سازی فناوری در صنایع سنتی دیده می‌شود. نقطه‌ی مشترک، عدم توانایی اکثر فناوری‌ها در کمک به بهبود عملیات حیاتی همچون تعمیر و نگه‌داری، مهندسی، مالی و خدمات مشتری است. چنین کاربردهای ناموفقی در فناوری، موجب از بین رفتن تلاش‌های مدیران بخش اطلاعات شرکت‌ها و هزینه‌های صرف‌شده برای هماهنگی سیستم‌ها نیز می‌شود.

رهبران کسب‌وکارها، در به‌کارگیری فناوری‌های جدید اغلب در دام عدم تفکر کافی می‌افتند. آن‌ها بدون اینکه بدانند چه داده‌ای برای راه‌اندازی کسب‌وکار مناسب است، آن را به سیستم‌های فناوری اطلاعات متصل می‌کنند. در بهترین حالت، چنین رویکردی نتایج زیادی نخواهد داشت. در بدترین حالت نیز، بدون کسب هیچ نتیجه‌ای، تنها سرمایه و زمان شرکت از بین رفته است.

تیم‌های عملیاتی در کسب‌وکارهای مختلف، به تکه‌های متفاوتی از فناوری تکیه دارند که به‌ندرت با هم ارتباط برقرار می‌کنند. درواقع، اعضای گروه‌ها نمی‌توانند با یادگیری بیشتر اطلاعات یک حوزه، هیچ کمکی به پیشرفت حوزه‌های نزدیک یا مجاور آن، بکنند. چنین پیشرفت و کمکی، نیاز به داده‌های ماشینی با ارزش دارد که حقایق مالی و مزیت‌های دارایی‌ها و تجهیزات شرکت را روشن کنند.

به‌هرحال، روش‌های قدیمی در استفاده از فناوری‌ها، نمی‌توانند اهداف سازمانی کنونی را برآورده کنند و نتایج مالی قابل‌توجهی نیز ندارند. به‌علاوه، آن‌ها توانایی ایجاد انعطاف یا چابکی مورد نیاز برای پیروزی در بازارهای کنونی را نیز ندارند. درنهایت، کسب‌وکارها به‌وسیله‌ی خودشان محدود می‌شوند. محدودیت، به‌خاطر سرعت پایین نوآوری و کنجکاوی مفید ایجاد می‌شود و از همه مهم‌تر، یک مانع بر سر راه موفقیت است.

خبر خوب آن‌که روندهای سنتی را می‌توان با راهکارهایی خاص بهبود داد. البته، کسب‌وکارهای امروزی، داده‌های ارزشمندی که سیستم‌های سنتی‌شان قادر به جمع‌آوری یا استفاده نیستند، نادیده می‌گیرند. درواقع برای بهبود روند کنونی، در قدم اول نیاز به شناسایی داده‌های کاربردی داریم.

تفاوت داده‌ی کاربردی و غیرکاربردی

کلان‌داده در حالت اولیه‌ و خام خود، قابلیت استفاده برای اهداف کاربردی را ندارد. درواقع، برای به‌کارگیری داده باید یک نکته‌ی مهم را در مرحله‌ی جمع‌آوری در نظر داشته باشیم. هر داده‌ای که قابل شمارش و جمع‌آوری باشد، لزوما با ارزش نبوده و هر داده‌ی باارزش نیز، لزوما قابل اندازه‌گیری و شمارش نیست. به‌خاطر همین اصلی اولیه، انسان‌ها همیشه در سیستم‌های هوش مصنوعی نیز بازیگرانی حیاتی محسوب می‌شوند.

در دهه‌های گذشته، داده‌های کسب‌وکارها که هیچ استفاده‌ای از آن نمی‌شد، بحث اصلی دنیای داده بود. به‌هرحال این موارد موجب پیشرفت شرکت‌های عرضه‌کننده‌ی سرور، خدمات ابری و محصولات ذخیره‌سازی شد. البته، امروز می‌دانیم که برای بهره‌برداری هرچه بیشتر از آن منابع، باید داده‌های صحیح را در زمان صحیح و برای اهداف صحیح به‌کار بگیریم.

یک پلتفرم هوشمند، کارهای تکراری و وقت‌گیر را انجام می‌دهد. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که با هدف مخصوص به هر کسب‌وکار طرحی می‌شود، وظایف پیچیده‌ی آماده‌سازی، پاک‌سازی و استخراج داده‌ی مفیدتر انجام می‌شود. درواقع، هوش مصنوعی داده‌ی کاربردی را از داده‌ی غیرکاربردی جدا می‌کند. روندی که شبیه به تشخیص سیگنال مفید از نویز است. با جداسازی داده‌ی کاربردی، فاکتورهای مهم برای شرکت (KPI)، به داده‌های متصل می‌شوند و اقتصاد شرکت، بهبود می‌یابد.

هوش مصنوعی، با روند فوق، داده را به دانش، پیش‌بینی و پیشنهاد برای انسان‌ها تبدیل می‌کند. مواردی که برای انجام تصمیم‌گیری‌های برنامه‌ریزی‌شده استفاده می‌شوند و درنهایت، روی فاکتورهای مالی، تأثیر می‌گذارند.

به‌هرحال، با گذر زمان، هوش مصنوعی صنعتی، با تزریق هر مجموعه‌ی داده‌ی جدید، پیشرفت می‌کند. به‌علاوه، با گذر زمان دقت این هوش نیز افزایش می‌یابد. درنهایت، چرخه‌ای ایجاد می‌شود که در آن، سیستم‌ها به‌صورت پیوسته از ارزش افزوده‌ی کسب‌وکارها، نکاتی را می‌آموزند.

نقطه‌ی بزرگ بعدی در تاریخ فناوری

در دهه‌ی ۱۹۹۰، سیستم‌های ERP و CRM از اهمیت بالایی در جهان برخوردار بودند. این فناوری‌ها، با خودکار کردن فرایندهای متعدد مالی و کاری، بازدهی کسب‌وکار را افزایش می‌دادند. به‌عنوان مثال، کسب‌وکارها با استفاده از اطلاعات گذشته‌ی سیستم‌های اتوماسیون، تصمیم‌گیری‌های آتی و حتی خرید و انبارداری خود را انجام می‌دادند.

به‌هرحال، استفاده از سیستم‌های اتوماسیون اداری، فرصت را برای بهبودهای بیشتر و سریع‌تر فرایندها در دنیای تجارت، فراهم کرد. امروز و پس از به بلوغ رسیدن فناوری‌های فوق، در نقطه‌ی مهم دیگری از تاریخ قرار داریم. هوش مصنوعی صنعتی، به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا هزینه‌های خود را کاهش داده،‌ درآمد را افزایش دهند و فاکتورهای جدید برای بررسی موفقیت را نیز، تدوین کنند.

به‌عنوان مثالی از کاربرد هوش مصنوعی صنعتی، می‌توان شبیه‌سازی ماشین‌آلات را نام برد. هوش مصنوعی، کپی‌های داده‌ای از دستگاه‌ها، قطعات و ماشین‌های فیزیکی ایجاد می‌کند و با استفاده از این کپی‌های دیجیتالی، بهترین زمان‌های تعمیر و نگه‌داری را برای آن‌ها پیشنهاد می‌دهد.

کسب‌وکارها با استفاده از روند فوق در پیاده‌سازی هوش مصنوعی، سؤال‌های اساسی را در فرایندهای خود پاسخ خواهند داد: چگونه باتوجه‌به عمر باقی‌مانده از دارایی ماشینی خود،‌ فرایند تولید را بهینه‌سازی کنیم؟ چگونه براساس سطح کنونی و آتی تولید، قطعات و نیروی انسانی مورد نیاز را فراهم کنیم؟ به‌علاوه، با به‌کارگیری صحیح هوش مصنوعی، می‌توان حداکثر کارایی را از دارایی‌های حیاتی کسب‌وکار به‌دست آورد و درنهایت، درآمد را نیز به حداکثر رساند.

کسب‌وکارها با بهبود به‌کارگیری فناوری‌های مدرن، می‌توانند داده‌های واقعی را با پیش‌بینی‌های خود مقایسه کنند. با بررسی فوق، می‌توان تجهیزات با کارایی پایین و دلایل ریشه‌ای کاهش کارایی را شناسایی کرد. همین داده‌ها را می‌توان با نتایج بررسی عمومی‌تر مقایسه و تنظیماتی برای بهبود کارایی ایجاد کرد.

با پیش‌بینی، تعمیر و جلوگیری از خرابی‌های آتی دستگاه‌ها، می‌توان عمر مفید آن‌ها را افزایش داد. درنتیجه، ارزش بیشتری در کسب‌وکار تولید می‌شود و هزینه‌های مصرفی نیز کاهش می‌یابد. درنهایت کسب‌وکارها با داشتن تجهیزات و دارایی‌های بهتر و سالم‌تر و همچنین محیط کار بهینه، ریسک کار نیز کاهش یافته و عمر مفید نیروی انسانی افزایش خواهد یافت.

_____________________________________________________________

منبع : zoomit.ir

Login
HPCLab Media
HPCLab RSS

Site encyclopedia section

In this section, you will find articles and information you need.

Paper Categories
نرم افزار پایش کلاسترهای محاسباتی

این نرم افزار میزان استفاده از منابع محاسباتی و همچنین کار های در حال اجرا بر روی کلاستر را پایش میکند. به منظور نصب نسخه موبایل استک ابتدا JuiceSSH نصب شود.

Download More

PuTTY

PuTTY is a free and open-source terminal emulator, serial console and network file transfer application. It supports several network protocols, including SCP, SSH, Telnet, rlogin, and raw socket connection. It can also connect to a serial port.

Download More

Winscp

WinSCP is a free and open-source SFTP, FTP, WebDAV and SCP client for Microsoft Windows. Its main function is secure file transfer between a local and a remote computer.

Download More

VNC Viewer

VNC offers a deceptively simple service it allows you to view and control a remote system as though seated next to it, wherever you are.

Download More

NEWS

ابر رایانه واتسون جان زن مبتلا به سرطان را نجات داد

با این که توانایی این کامپیوتر عظیم برای شناسایی بیماری‌‌های مختلف و آنالیز علائم حیاتی بیماران بسیار بالا و احتمالا از هر پزشکی بر روی کره‌ی زمین دقیق‌تر است، اما مطمئنا حداقل تا چندین سال دیگر شاهد به کار گرفته شدن هوش مصنوعی و کامپیوترهای قدرتمندی نظیر ابر رایانه واتسون در مراکز درمانی و بیمارستان‌ها نخواهیم بود. علاوه بر این برای این که این نوع از سیستم‌های مبتنی بر AI بتوانند یک بیماری را ...

چین قدرتمندترین ابر کامپیوتر جهان را ساخت

بحث ابر کامپیوترها همواره برای عاشقان دنیای تکنولوژی و فناوری جذاب و در رتبه اول قرار داشته است. کامپیوتر از آغاز شروع به کار خود مسیر پر پیچ و خم را طی کرده‌اند تا به لپ‌تاپ‌های امروزی که وزنی کمتر از 2 کیلوگرم داشته و دارای سرعت پردازشی بسیار خوبی هستند، رسیده‌اند. جالب است بدانید کامپیوترهای اولیه حجمی به‌اندازه یک اتاق 20 متری را اشغال می‌کردند و برای روشن شدن نیازمند انرژی الکتریکی بسیار ...

IBM موفق به ساخت تراشه ای شد که می تواند مانند انسان فکر کند !

این تراشه که ترونورث نامیده می‌شود، هنوز نیازمند برنامه‌ای است که بتواند از عملکرد آن پشتیبانی کند زیرا عملکرد آن با تراشه‌های سنتی که هنوز در کامپیوترهای مدرن کاربردی هستند، متفاوت است. در پردازشگرهای سنتی، پردازشگر و حافظه از یکدیگر مجزا هستند، اما در مدل به‌هم‌پیوسته ترونورث، پردازش داده‌ها در زمانی مشابه تراشه‌های سنتی از کارایی بیشتری برخوردارند. در این تراشه به‌جای صفر و یک‌های دوتایی،‌ واحد‌های محاسباتی را اسپایک&zwnj ...

فوجيتسو و فروش يک ابر کامپيوتر 20 ترافلاپي به کانن

کاربران ابر کامپیوتر فوجیتسو را اغلب موسسه‌های تحقیقاتی و علمی تشکیل می‌دهند. اولین نمونه آن، به دانشگاه توکیو فروخته شد و سال گذشته هم اداره هواشناسی مرکزی تایوان، میزبان یکی از FX10 های ساخت فوجیتسو بود. به گفته سخن‌گوی شرکت، فروش یک نمونه تجاری به کانن نه اولین، بلکه یکی از مهم‌ترین معام.   ...

IBM موفق به ساخت تراشه ای شد که می تواند مانند انسان فکر کند !

این تراشه که ترونورث نامیده می‌شود، هنوز نیازمند برنامه‌ای است که بتواند از عملکرد آن پشتیبانی کند زیرا عملکرد آن با تراشه‌های سنتی که هنوز در کامپیوترهای مدرن کاربردی هستند، متفاوت است. در پردازشگرهای سنتی، پردازشگر و حافظه از یکدیگر مجزا هستند، اما در مدل به‌هم‌پیوسته ترونورث، پردازش داده‌ها در زمانی مشابه تراشه‌های سنتی از کارایی بیشتری برخوردارند. در این تراشه به‌جای صفر و یک‌های دوتایی،‌ واحد‌های محاسباتی را ...

درباره ما

شرکت دانش بنیان رایانش سریع هزاره ایرانیان به منظور طراحی، ساخت و گسترش کاربردهای رایانش سریع در علوم مختلف پایه گذاری شده است. این شرکت به دنبال ایجاد بستری با ظرفیت محاسباتی و ذخیره سازی بالا مبتنی بر CPU و GPU می باشد تا بتواند از آن طریق سرویسهای متعددی را به محققین، اساتید، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و سایر علاقه مندان این حوزه ارائه نماید.


خدمات این شرکت در حوزه های زیر ارائه می گردد :

  • - رایانش سریع و ابری (HPC & Cloud Computing)
  • - کلان داده و پردازش داده های حجیم (Big Data Analysis)
  • - طراحی و پیاده سازی کلاسترهای محاسباتی مبتنی بر Linux
  • - طراحی و اجرای پروژه های انبار داده Data Warehouse
  • - مجازی سازی و اجرای شبکه های مبتنی بر نرم افزار (Software Defined Network)
شرکت دانش بنیان رایانش سریع هزاره ایرانیان