Różnica między analizą biznesową a uczeniem maszynowym
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) stał się ważnym obszarem badań w Data Analytics. I aby wykonać to zadanie polegające na znalezieniu sukcesu w zakresie strategii biznesowych; jedynym celem powinno być poświęcenie czasu na zbieranie, analizowanie, interpretowanie i działanie na danych.
Business Intelligence różni się od tradycyjnych i nowoczesnych metod
Nowoczesne BI sprawia, że użytkownicy biznesowi tworzą własne treści bez uzależnienia kogoś od IT, podczas gdy tradycyjne BI w dużej mierze opiera się na informatykach.
Nauczanie maszynowe:
Uczenie maszynowe, definicja jest tak prosta, że jest to maszyna lub system, który zapewnia doskonały wynik w oparciu o dane wejściowe. W ostatnich latach stało się to popularnym hasłem. Przed uczeniem maszynowym trzeba było zaprogramować komputery (należy podać wskazówki). Po wynalezieniu uczenia maszynowego komputery mogą myśleć same.
Organizacje zauważyły nowe odkrycia i rozwiązywanie problemów za pomocą tej techniki uczenia maszynowego.
Słynny pisarz cytuje uczenie maszynowe jako
„Oprogramowanie z uczeniem maszynowym nie robi tego samego w dniu instalacji, co dziesiąty lub setny dzień jego uruchomienia”.
Bezpośrednie porównanie inteligencji biznesowej z uczeniem maszynowym (infografiki)
Poniżej znajduje się 5 najlepszych porównań inteligencji biznesowej z uczeniem maszynowym
Kluczowe różnice między analizą biznesową a uczeniem maszynowym
Uczenie maszynowe (ML):
Rutynowa praca ML jest dość prosta
- Karmimy dane i szkolimy system za pomocą algorytmów i modeli
- Gdy system zapozna się z danymi, generuje przewidywany wynik w odniesieniu do znanego zestawu danych
Teraz postaramy się zrozumieć, w jaki sposób ML jest podzielony na kategorie i odpowiednie funkcje jego uczenia się:
| Charakterystyka | NADZOROWANA NAUKA | NAUKA NADZOROWANA | NAUKA WZMOCNIENIA |
| Dane | Oznaczone dane | Dane nieznakowane | Wielokrotny |
| Prognoza | Na podstawie wcześniejszej wiedzy | Bez uprzedniej wiedzy o danych | Na podstawie interakcji z poprzednich doświadczeń |
| Znaczenie | Model predykcyjny | Model opisowy | Wydajność oparta na doświadczeniu |
- Nadzorowana NAUKA : Przewiduje dane wyjściowe dla nowych danych, na podstawie wcześniejszej wiedzy o zestawach danych. Tutaj naukowiec podaje dane i oczekiwał wyniku na maszynie.
- NAUKA NADZOROWANA : Przypadek ten zwykle występuje, gdy nie wiadomo, czego oczekiwać od danych. Przy pomocy danych wejściowych próbuje wykrywać wzorce, grupować algorytmy i podsumowywać punkty danych, aby naukowiec mógł uzyskać wynik za pomocą znaczących informacji.
- Wzmocnienie NAUKA : W tym przypadku maszyna koncentruje się na interakcjach w środowisku i przewiduje wynik, uwzględniając interakcje.
ML identyfikuje ludzkie wzorce, które trudno prześledzić w ogromnych masach danych. W każdej organizacji ML daje możliwość następujących aspektów:
- Użytkownik uzyskuje wyniki wartości szybciej dla swoich projektów BI
- Zwiększanie sugestii produktów
- Aby zmniejszyć złożoność implementacji
Business Intelligence (BI)
Termin ten ogólnie odnosi się do technologii, aplikacji i praktyk służących podejmowaniu strategicznych decyzji dla firmy.
Funkcjonalność BI jest również dość prosta. Potrzebuje danych do pracy.
Jednak obecne tu dane nie są proste. Mówimy o Big-Data. Tę Big-Data należy wizualizować, aby zapewnić efektywne możliwości biznesowe.
Poniżej znajduje się prosta reprezentacja działania Business Intelligence (BI):
BI jest często używane do 2 celów:
- Cel 1. Uruchom firmę
- Cel 2. Zmień firmę
W tym miejscu postaramy się zrozumieć, w jaki sposób BI jest stosowane zarówno do celów, jak i ich cech składających się na to samo:
| Charakterystyka | Cel 1 | Cel 2 |
| Dane | Strukturalne źródła danych | Mieszanka ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych źródeł danych |
| Wsparcie | Wymagana jest lepsza jakość danych | Może działać z mniej wykwalifikowanymi danymi |
| Skupiać | Ukierunkowane na standardy danych i zarządzanie nimi | Skierowany do eksploracji danych i poszukiwania możliwości |
| Prędkość | Mniej ważne | Polega na szybkości i zwinności |
Tabela porównawcza analizy biznesowej i uczenia maszynowego
Porównanie uczenia maszynowego z inteligencją biznesową jest trudnym zadaniem, ponieważ uczenie maszynowe ma na celu odblokowanie możliwości inteligencji biznesowej.
Business Intelligence (BI) koncentruje się na samodzielnej analizie danych (ML nie ma tej umiejętności). Dzięki temu wyjątkowemu zestawowi umiejętności prognozuje on wynik strategii biznesowej, która jest bardziej wiarygodna dla konsorcjum, a nie na jego odwadze i odczuciach.
BI to wspaniała koncepcja dla organizacji, która korzysta z informacji w inteligentny sposób. Tutaj wyniki strategii opierają się na danych, a nie na instynktach poszczególnych osób
Z drugiej strony Machine Learning (ML) działa zgodnie z terminologią. Jego funkcjonalność przypomina bardziej zrozumienie systemów bez wyraźnego programowania.
W prostym dialektale maszyna skupia się na samodzielnym uczeniu się poprzez dostęp do obecnych danych i przekształcanie tych danych w informacje
Poniższa tabela pomaga zrozumieć, jakie znaczenie mają dla siebie inteligencja biznesowa i uczenie maszynowe:
| cechy | Business Intelligence | Nauczanie maszynowe |
| Ciało pracy | Funkcje takie jak metodyczne do przetwarzania biznesu na pożądanej ścieżce | Umożliwia maszynie uczenie się na podstawie istniejących danych |
| Istota technologii | Identyfikuje możliwości biznesowe | Opracowano systemy uczenia się i podejmowania decyzji oparte na danych |
| Operacja danych | Konwertuje nieprzetworzone dane na przydatne informacje | Wdraża techniki eksploracji danych w celu opracowania modeli prognozy |
| Zastosowanie algorytmu | Nie zależy od algorytmu i zależy od umiejętności | Bardzo polega na algorytmach |
| Przypadków użycia | Google Analytics | Rekomendacje Amazon |
Wniosek - analiza biznesowa a uczenie maszynowe
Uważam, że powyższe informacje pozwalają zrozumieć znaczenie zarówno analizy biznesowej, jak i uczenia maszynowego.
Znaczenie oferty Business Intelligence i Machine Learning jest wprost proporcjonalne do zależności danych (ustrukturyzowanej / nieustrukturyzowanej). Jest to jedyne trudne zadanie, które należy uporządkować (niełatwo), ponieważ zależy ono od dostępności wydajnych algorytmów danych i jakości.
Dlatego też zadaniem organizacji jest wykorzystanie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych oraz dążenie do zaprojektowania nowych algorytmów, które będą bardziej skuteczne i będą w stanie pracować nad tymi narzędziami, aby zapewnić pożądany rezultat.
Nie należy zapominać, że te jeziora danych nie tylko pomagają organizacjom, ale także oferują dużą wartość dla użytkownika końcowego.
Rzym nie został zbudowany w ciągu jednego dnia, podobnie jak ewolucja skutecznego przetwarzania danych; to zajmie trochę czasu.
Ważne jest jednak, aby osoby kierujące przedsiębiorstwami bardziej skoncentrowały się na tej dziedzinie, ponieważ sprostanie tym wyzwaniom jest jedyną drogą do rozwoju.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po Business Intelligence kontra Machine Learning, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Najlepsze porównanie 20 między nauką o danych a inteligencją biznesową
- 12 ważnych narzędzi analizy biznesowej (korzyści)
- Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- 5 Najbardziej użyteczna różnica między Data Science a Machine Learning
- Co to jest nauka zbrojenia?