Różnica między sztuczną inteligencją a inteligencją biznesową
Business Intelligence to technologia służąca do gromadzenia, przechowywania, uzyskiwania dostępu i analizowania danych, aby pomóc użytkownikom biznesowym w podejmowaniu lepszych decyzji. Z drugiej strony Artificial Intelligence to sposób na stworzenie komputera, robota sterowanego komputerowo lub oprogramowania które myślą inteligentnie jak ludzie. Sztuczna inteligencja opiera się na badaniu, w jaki sposób człowiek myśli, uczy się, decyduje i działa w celu rozwiązania problemu, a następnie wykorzystuje wyniki tego badania jako podstawę do opracowania inteligentnego oprogramowania i systemów.
Bezpośrednie porównanie między sztuczną inteligencją a inteligencją biznesową (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 6 najlepszych między sztuczną inteligencją a inteligencją biznesową
Porównanie sztucznej inteligencji z inteligencją biznesową
| Podstawa porównania | Sztuczna inteligencja | Business Intelligence |
| filozofia | AI rozpoczyna się z zamiarem stworzenia podobnej inteligencji w maszynach, które znajdziemy u ludzi | Pomaga w analizie wyników biznesowych dzięki wglądowi opartemu na danych, tj. Zrozumieć przeszłość i przewidzieć przyszłość |
| Cele | Tworzenie systemów eksperckich i wdrażanie ludzkiej inteligencji w maszynach | Powinien dostarczać informacji, które mogą umożliwić wydajne i skuteczne decyzje biznesowe na wszystkich poziomach działalności. |
| Obszary, które przyczyniają się | Sztuczna inteligencja to połączenie nauki i technologii opartej na informatyce, matematyce, biologii i psychologii | Łączy w sobie narzędzia analizy biznesowej, które obejmują analizy ad hoc, przedsiębiorstwa raportowanie, OLAP (przetwarzanie analityczne online) |
| Aplikacje | Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w różnych dziedzinach, takich jak gry, przetwarzanie języka naturalnego, systemy eksperckie, systemy wizyjne, rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie pisma ręcznego, inteligentne roboty. | Jest wykorzystywany w arkuszach kalkulacyjnych, oprogramowaniu do tworzenia zapytań i raportowania, cyfrowych pulpitach nawigacyjnych, eksploracji danych, hurtowni danych, monitorowaniu działalności biznesowej. |
| Obszary badawcze | Obszary badań nad sztuczną inteligencją to systemy eksperckie, sieci neuronowe Przetwarzanie języka naturalnego, logika rozmyta, robotyka. | Obszary badawcze dla Business Intelligence obejmują eksplorację danych w sieciach społecznościowych, analizy procesów, Bigdata, OLAP |
| Problemy | Sztuczna inteligencja ma do czynienia z trzema problemami: zagrożeniem dla prywatności, zagrożeniem dla godności ludzkiej, zagrożeniem dla bezpieczeństwa. | Zagadnienia analizy biznesowej dzielą się na dwa typy: organizacja, ludzie, technologia i dane |
Algorytmy sztucznej inteligencji a inteligencja biznesowa
| Algorytmy sztucznej inteligencji | Algorytmy analizy biznesowej |
| Algorytm pierwszego wyszukiwania Zaczyna się od węzła głównego i najpierw eksploruje sąsiednie węzły i przechodzi do sąsiednich węzłów następnego poziomu. Zapewnia najkrótszą ścieżkę do rozwiązania i może być zaimplementowany za pomocą FIFO | Algorytm drzewa decyzyjnego Wyodrębnia to informacje predykcyjne w postaci reguł zrozumiałych dla człowieka, a reguły te mogą być, jeśli-to-inne, co prowadzi do informacji predykcyjnych |
| Algorytm pierwszego wyszukiwania głębokości Algorytm ten został zaimplementowany przy użyciu struktury danych LIFO (Last in first out). Tworzy węzły tak samo jak wyszukiwanie według szerokości, ale różni się tylko kolejnością. W każdej iteracji przechowuje węzły od korzenia do liścia, a także nie może sprawdzać zduplikowanych węzłów . | Naiwny Bayes Dokonuje prognoz za pomocą algorytmu Bayesa, który określa przewidywania prawdopodobieństwa na podstawie dowodów, jak zaobserwowano w danych. |
| Jednolity algorytm wyszukiwania kosztów W tym algorytmie sortowanie odbywa się w celu zwiększenia kosztu ścieżki do węzła. Zawsze rozwija węzeł o najniższych kosztach. To wyszukiwanie jest identyczne z wyszukiwaniem szerokości pierwszego, jeśli każde przejście ma taki sam koszt. Bada ścieżkę w rosnącym kolejność kosztów. | Uogólnione modele liniowe Implementuje regresję logistyczną do klasyfikacji celów binarnych i regresję liniową dla celów ciągłych. Obsługuje granice ufności dla prawdopodobieństw prognozowania, a także obsługuje granice ufności dla prognoz. |
| Iteracyjne pogłębianie Wyszukiwanie od pierwszej głębokości Przeprowadza wyszukiwanie od pierwszej głębokości na poziomie 1 i zaczyna od nowa, a następnie wykonuje pełne wyszukiwanie od głębokości do poziomu 2 i kontynuuje do momentu znalezienia rozwiązania. | Minimalna długość opisu Jest to teoretyczna zasada wyboru modelu informacji, która zakłada, że najprostsza, zwarta reprezentacja danych jest najlepszym sposobem na wyjaśnienie danych |
| Czyste wyszukiwanie heurystyczne Rozwija węzły w kolejności ich wartości heurystycznych, tworzy dwie listy, zamkniętą listę dla już rozwiniętych węzłów i otwartą listę dla utworzonych, ale nierozwiniętych węzłów, w tym zapisywane są krótsze ścieżki i usuwane są dłuższe ścieżki. | Algorytm K-średnich Jest to algorytm klastrowania oparty na odległości, który dzieli dane na z góry określoną liczbę klastrów. Każdy klaster ma centroid |
| Problem sprzedawcy podróży W tym algorytmie głównym celem jest znalezienie taniej wycieczki, która zaczyna się od miasta, odwiedza wszystkie miasta na trasie dokładnie raz i kończy w tym samym mieście, zaczynając od. | Algorytm Apriori Przeprowadza analizę rynkową, wykrywając współwystępujące elementy w zestawie. Algorytm ten znajduje reguły o wsparciu większym niż określone minimalne wsparcie i większym niż określone minimum ufności. |
| Wyszukiwanie podczas wspinaczki Jest to algorytm iteracyjny, który rozpoczyna się od arbitralnego rozwiązania problemu i próbuje znaleźć lepsze rozwiązanie, zmieniając stopniowo jeden element rozwiązania. Jeśli zmiana ta daje lepsze rozwiązanie, zmiana przyrostowa jest traktowana jako nowe rozwiązanie. proces jest powtarzany, dopóki nie będzie żadnych dalszych ulepszeń. | Maszyna wektorów nośnych Różne wersje SVM używają różnych funkcji jądra do obsługi różnych typów zestawów danych. Obsługiwane są jądra liniowe i gaussowskie (nieliniowe). Klasyfikacja SVM próbuje oddzielić klasy docelowe z jak najszerszym marginesem. Regresja SVM próbuje znaleźć funkcję ciągłą tak, że maksymalna liczba punktów danych znajduje się w rurce o szerokości epsilon wokół niej. |
| Istnieją inne algorytmy, takie jak wyżarzanie symulowane, lokalne wyszukiwanie wiązki, wyszukiwanie A *, wyszukiwanie dwukierunkowe. | BI obsługuje / używa nieujemnego faktoryzacji macierzy, maszyny wektorowej klasy wsparcia, klastrowania ortogonalnego partycjonowania, maksymalnej entropii. |
Integracja sztucznej inteligencji a inteligencji biznesowej
Sztuczna inteligencja i inteligencja biznesowa są idealnie dopasowane. Sztuczna inteligencja i inteligencja biznesowa są świadczone przez alerty oparte na sztucznej inteligencji, od podstawowych alertów progowych do zaawansowanych alertów sieci neuronowej i pomagają firmie zachować pełną kontrolę nad kluczowymi czynnikami sukcesu, alarmując je jak najszybciej gdy coś się dzieje. W połączeniu z innowacyjnymi pulpitami biznesowymi postępy AI będą zrewolucjonizować krajobraz inteligencji biznesowej. Wszystkie te firmy będą musiały odejść od czasochłonnego procesu wyszukiwania danych i odkrywania trendów oraz reagowania na kosztowne problemy.
Wniosek - sztuczna inteligencja a inteligencja biznesowa
Sztuczna inteligencja jest w centrum nowego przedsięwzięcia, aby zbudować obliczeniowy model inteligencji. Głównym założeniem jest to, że inteligencja człowieka może być reprezentowana w kategoriach struktur symboli i operacji symbolicznych, które można zaprogramować w komputerze cyfrowym. grupy w organizacji mogą uzyskać praktyczny wgląd w dane biznesowe i wykorzystać te spostrzeżenia do spełnienia kryteriów. Rozwiązania Business Intelligence oferują analizę zorientowaną na biznes w skali, złożoności i szybkości, tj. nieosiągalną przy podstawowych raportach systemów operacyjnych lub analizach arkuszy kalkulacyjnych, zapewniając w ten sposób znaczącą wartość.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po sztucznej inteligencji vs inteligencja biznesowa, ich znaczenie, porównanie bezpośrednie, kluczowe różnice, tabela porównawcza i wnioski. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Zastosowania sztucznej inteligencji w różnych sektorach
- Business Intelligence VS Data Mining - Który jest bardziej przydatny
- 12 ważnych narzędzi analizy biznesowej (korzyści)
- 5 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć o Business Intelligence kontra Data Warehouse