Diferența dintre informații de afaceri și învățare automată
Informații de afaceri:
BI (Business Intelligence) a devenit un domeniu important de studiu în Data Analytics. Și pentru a îndeplini acea sarcină de a găsi succes în ceea ce privește strategiile de afaceri; necesitatea de a colecta, analiza, interpreta și acționa date ar trebui să fie singurul obiectiv.
Business Intelligence diferă de fapt cu abordările tradiționale și moderne
BI-ul modern îi face pe utilizatorii de afaceri să-și creeze propriul conținut fără să depindă cineva de IT, în timp ce BI-ul tradițional se bazează foarte mult pe profesioniști IT.
Învățare automată:
Învățarea automată, o definiție este la fel de simplă, încât este o mașină sau un sistem care oferă o ieșire perfectă bazată pe intrare. În ultimii ani, acest lucru a devenit un cuvânt cheie comun. Înainte de învățarea automată, calculatoarele trebuiau programate (trebuiau să se dea indicații). După inventarea învățării automate, calculatoarele pot gândi singure.
Organizațiile au observat noi descoperiri și rezolvarea problemelor prin utilizarea acestei tehnici de învățare automată.
Celebrul scriitor a citat învățarea mașinii ca fiind
„Software-ul cu învățare automată nu face același lucru în ziua în care îl instalați ca în a zecea sau a suta zi în care îl rulați.”
Comparație față în cap între informații de afaceri și învățare automată (infografie)
Mai jos se află primele 5 comparații între informații de afaceri și învățare automată
Diferențe cheie între informații de afaceri și învățare automată
Învățare automată (ML):
Rutina de lucru a ML este destul de simplă
- Alimentăm date și antrenăm sistemul cu ajutorul algoritmilor și modelelor
- Odată ce sistemul se familiarizează cu datele, generează rezultatul prevăzut de țintă cu privire la setul de date cunoscut
Acum vom încerca să înțelegem modul în care se clasifică ML și funcționalitățile respective ale învățării sale:
| caracteristici | Învățare supravegheată | ÎNVĂȚARE NECUPERATĂ | CONSOLIDAREA ÎNVĂȚĂRII |
| Date | Date etichetate | Date fără marcă | repetat |
| prezicere | Bazat pe cunoștințe anterioare | Fără cunoașterea prealabilă a datelor | Pe baza interacțiunilor din experiențele anterioare |
| Semnificaţie | Modelul predictiv | Model descriptiv | Performanță bazată pe experiență |
- ÎNVĂȚARE supravegheată : prevede ieșirea pentru date noi, pe baza cunoștințelor anterioare despre seturile de date. Aici, omul de știință alimentează date și aștepta rezultatul la mașină.
- ÎNVĂȚARE nesupravegheată : Acest caz apare în general atunci când nu știm ce să ne așteptăm din date. Cu date de intrare, încearcă să detecteze tiparele, să grupeze algoritmii și să rezume punctele de date pentru ca omul de știință să obțină rezultatul prin perspective semnificative.
- Armare ÎNVĂȚARE : Aici mașina se concentrează pe interacțiunile din mediul înconjurător și prezice rezultatul, însă încorporând interacțiunile.
ML identifică tiparele umane greu de urmărit în masele uriașe de date. Pentru orice organizație, ML aduce oportunitate la următoarele aspecte:
- Utilizatorul obține rezultate de valoare mai rapid pentru proiectele de BI
- Crearea de produse mai sugestive
- Pentru a scădea complexitățile de implementare
Informații de afaceri (BI)
Acest termen se referă în general la tehnologii, aplicații și practici pentru a oferi decizii strategice întreprinderii.
Funcționalitatea BI este, de asemenea, destul de simplă. Are nevoie de date pentru a lucra.
Cu toate acestea, datele prezente aici nu sunt simple. Vorbim despre Big-Data. Acest Big-Data trebuie vizualizat pentru a oferi oportunități de afaceri eficiente.
Mai jos este o reprezentare simplă a modului în care funcționează Business Intelligence (BI):
BI-ul este adesea utilizat în 2 scopuri:
- Scop 1. Rulează afacerea
- Scop 2. Schimbarea afacerii
Aici vom încerca să înțelegem modul în care BI este aplicată atât scopurilor, cât și caracteristicilor lor care constituie spre același lucru:
| caracteristici | Scopul 1 | Scopul 2 |
| Date | Surse de date structurate | Amestec de surse de date structurate și nestructurate |
| A sustine | O calitate mai bună a datelor este necesară | Poate funcționa cu date mai puțin calificate |
| concentra | Direcționat către standardele și managementul datelor | Direcționat către extragerea datelor și căutarea de oportunități |
| Viteză | Mai puțin important | Se bazează pe viteză și agilitate |
Informații despre afaceri și Tabelul de comparare a învățării automate
Compararea învățării automate cu informațiile de afaceri este o sarcină cam grea, deoarece învățarea automată este deblocată pentru a debloca puterea informațiilor de afaceri.
Business Intelligence (BI) se concentrează pe analiza datelor pe cont propriu (ML nu are această abilitate). Cu acest set unic de abilități, prezice rezultatul unei strategii de afaceri, care este mai de încredere pentru ca sindicatul să fie influențat mai degrabă decât de sentimentele și sentimentele lor.
BI este un concept minunat pentru organizații să utilizeze informațiile într-un mod inteligent. Aici, rezultatele strategiilor se bazează pe date și nu pe instinctele unui individ
Pe de altă parte, Machine Learning (ML) funcționează conform terminologiei. Funcționalitatea sa seamănă mai mult cu a face ca sistemele să înțeleagă fără o programare explicită.
În simplu dialectal, mașina se concentrează să învețe de la sine prin accesarea datelor care le sunt prezente și transformarea datelor respective în informații
Tabelul de mai jos vă ajută să înțelegeți ce semnificație au inteligența de afaceri și învățarea mașină unul pentru celălalt:
| Caracteristici | Informații de afaceri | Învățare automată |
| Corpul muncii | Funcții precum metodice pentru procesarea afacerilor în calea dorită | Permite aparatului să învețe din datele existente |
| Punctul tehnologic | Identifică oportunitățile de afaceri | Sunt dezvoltate sisteme de învățare bazate pe date și luarea deciziilor |
| Funcționarea datelor | Convertește datele brute în informații utile | Implementează tehnici de extragere a datelor pentru a dezvolta modele pentru prognoză |
| Utilizarea algoritmului | Non-dependent de un algoritm și se bazează pe abilitate | Se bazează foarte mult pe algoritmi |
| Cazuri de utilizare | Google Analytics | Recomandări Amazon |
Concluzie - Business Intelligence vs Machine Learning
Cred, informațiile produse mai sus fac ca cineva să înțeleagă semnificația atât a business intelligence-ului, cât și a învățării în mașini.
Semnificația ofertei Business Intelligence și Machine Learning este direct proporțională cu dependența datelor (structurată / nestructurată). Aceasta este singura sarcină ascendentă care trebuie sortată (nu este ușoară), întrucât se bazează pe disponibilitatea unor date eficiente și algoritmi de calitate.
Prin urmare, este de datoria organizației să folosească date structurate și nestructurate și să se străduiască să proiecteze algoritmi proaspăt mai eficienți și capabili să lucreze pentru ca aceste instrumente să ofere rezultatul dorit.
Să nu uităm, aceste lacuri de date nu numai că ajută organizațiile, dar oferă și o mare valoare utilizatorului final.
Roma nu a fost construită într-o zi, la fel și evoluția unei manipulări eficiente a datelor; va dura timp.
Cu toate acestea, este vital pentru persoanele care conduc întreprinderile să se concentreze mai mult pe acest domeniu, întrucât abordarea acestor provocări este singura cale de a merge mai departe.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Business Intelligence vs Machine Learning, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Cea mai bună 20 de comparații între știința datelor și informațiile de afaceri
- 12 Instrumente importante de business intelligence (beneficii)
- Minerirea datelor vs învățarea mașinii - 10 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- 5 Cea mai utilă diferență între știința datelor și învățarea mașinii
- Ce este învățarea de armare?