Revista internacional de inteligencia de big data
Editor jefeProf. Lin LiuISSN online2053-1397ISSN print2053-13894 números al añoPrecio de suscripciónLos big data son un área de investigación en rápida expansión que abarca los campos de la informática y la gestión de la información, y se han convertido en un término omnipresente para entender y resolver problemas complejos en diferentes campos disciplinarios como la ingeniería, las matemáticas aplicadas, la medicina, la biología computacional, la sanidad, las redes sociales, las finanzas, los negocios, el gobierno, la educación, el transporte y las telecomunicaciones. IJBDI proporciona un vehículo para difundir las últimas investigaciones en materia de investigación, desarrollo y aplicaciones de big data.
Revista internacional de inteligencia de big data factor de impacto
El trabajo presentado en este libro es una combinación de avances teóricos del análisis de big data, la computación en la nube y sus potenciales aplicaciones en la computación científica. Los avances teóricos se apoyan con ejemplos ilustrativos y sus aplicaciones en el manejo de problemas de la vida real. Las aplicaciones se realizan principalmente a partir de situaciones de la vida real. El libro discute las principales cuestiones relacionadas con el análisis de grandes datos utilizando técnicas de inteligencia computacional y algunas cuestiones de computación en la nube. Al final de cada capítulo se incluye una elaborada bibliografía. El material de este libro incluye conceptos, figuras, gráficos y tablas para guiar a los investigadores en el área de análisis de big data y computación en la nube.
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Investigación sobre big data
Todas las cuestiones normativas relacionadas con la BDAI se ven acosadas por un enigma fundamental: cómo establecer la difícil distinción entre los procesos de BDAI y los procesos impulsados por las estadísticas convencionales. Desde el punto de vista del riesgo, hay tres características de especial relevancia para los métodos modernos de BDAI:
Para formular los principios con la mayor precisión posible, el proceso de toma de decisiones basado en algoritmos se ha dividido en dos fases muy simplificadas: desarrollo y aplicación. La fase de desarrollo examina cómo se selecciona, calibra y valida el algoritmo. Por ejemplo, los principios de la fase de desarrollo se refieren a la estrategia de datos pertinente, así como a la documentación para garantizar la claridad tanto para las partes internas como externas. En la fase de aplicación, los resultados del algoritmo deben interpretarse e incluirse en los procesos de toma de decisiones. Esto puede hacerse de forma automática o mediante la participación de expertos. En todos los casos debe establecerse un mecanismo de funcionamiento que incluya elementos como controles suficientes y circuitos de retroalimentación para la fase de desarrollo. Aparte de estas dos fases, hay principios generales como la necesidad de una estructura de responsabilidad clara y una gestión adecuada de los riesgos y la subcontratación.
Revista internacional de gestión de big data
Para garantizar que nuestras soluciones de Big Data e IA sean lo más eficaces y sostenibles posible, utilizamos especialistas que conocen el estado actual de la técnica. Estos especialistas están formados en nuestro programa de formación y certificación avanzada «Data Scientist». También estamos trabajando en un catálogo de criterios estandarizados que se utilizarán para certificar aplicaciones de IA fiables. De este modo, no sólo le apoyamos en el desarrollo y la comprobación de sus aplicaciones de IA, sino que al mismo tiempo contribuimos al establecimiento de una IA éticamente responsable y técnicamente fiable «made in Germany».
Le guiamos y apoyamos en cada paso de su hoja de ruta de la IA y en cada nueva idea de negocio. Esto puede incluir estrategias de IA, arquitecturas de Big Data, casos de uso innovadores, soluciones y servicios de IA fiables o la formación de su personal.
Le asesoramos y le ayudamos a desarrollar una hoja de ruta a medida para la integración de la IA en su organización. Juntos creamos un «AI Journey» sostenible, identificamos el potencial, las oportunidades y los riesgos y planificamos cómo ponerlos en práctica. Para ello, hacemos uso de nuestra cartera de consultoría establecida, que consta de los componentes «Estrategia de IA», «Formación en IA», «Soluciones de IA» y «Confiabilidad de la IA». Estudiamos cómo la IA puede mejorar sus productos y procesos, cómo se puede aumentar la facturación y reducir los costes o cómo se pueden desarrollar modelos de negocio totalmente nuevos.