Különbség az üzleti intelligencia és a gépi tanulás között
Üzleti intelligencia:
A BI (Business Intelligence) fontos elemzési területté vált az Data Analytics területén. És elvégezni azt a feladatot, hogy sikert találjon az üzleti stratégiák tekintetében; Az egyetlen cél az, hogy időt gyűjtsön az adatok összegyűjtésére, elemzésére, értelmezésére és az azok alapján történő cselekedetekre.
Az üzleti intelligencia valójában különbözik a hagyományos és a modern megközelítésektől
A modern BI arra készteti az üzleti felhasználókat, hogy saját tartalmaikat készítsék anélkül, hogy valaki attól függne, hogy az informatikától függ, míg a hagyományos BI erősen támaszkodik az informatikai szakemberekre.
Gépi tanulás:
Gépi tanulás, a definíció annyira egyszerű, hogy egy gép vagy egy rendszer, amely a bemenet alapján tökéletes eredményt ad. Az utóbbi években ez közönséges szóvá vált. A gépi tanulás előtt a számítógépeket be kellett programozni (utasításokat kellett adni). A gépi tanulás feltalálása után a számítógépek maguk is gondolkodhatnak.
A szervezetek ezt a gépi tanulási technikát alkalmazva észrevették az új felfedezéseket és a problémák megoldását.
A híres író a gépi tanulást idézte
"A gépi tanulással rendelkező szoftver nem ugyanazt teszi meg a telepítés napján, mint a futtatás tizedik vagy századik napja."
Összehasonlítás az üzleti intelligencia és a gépi tanulás között (Infographics)
Az alábbiakban bemutatjuk az öt legfontosabb összehasonlítást az üzleti intelligencia és a gépi tanulás között
Főbb különbségek az üzleti intelligencia és a gépi tanulás között
Gépi tanulás (ML):
Az ML munkaterve meglehetősen egyszerű
- Adatokat táplálunk és algoritmusok és modellek segítségével kiképezzük a rendszert
- Miután a rendszer megismerte az adatokat, előállítja a megcélzott eredményt az ismert adatkészlethez viszonyítva
Most megpróbáljuk megérteni, hogy az ML hogyan kategorizálódik, és a tanulás megfelelő funkciói:
| Jellemzők | FELÜGYELETT TANULÁS | FELÜGYELETT TANULÁS | MEGERŐSÍTÉSI TANULÁS |
| Adat | Címkézett adatok | Nem címkézett adatok | Ismétlődő |
| jóslás | Előzetes ismeretek alapján | Az adatok előzetes ismerete nélkül | A korábbi tapasztalatok interakciói alapján |
| Jelentőség | Prediktív modell | Leíró modell | Teljesítmény tapasztalatok alapján |
- Felügyelt TANULÁS : Az új adatok kimenetet előre jelzi, az adatkészletek korábbi ismeretei alapján. A tudós itt adatokat szolgáltat és elvárja az eredményt a gép számára.
- Felügyelet nélküli tanulás : Ez az eset általában akkor fordul elő, amikor nem tudjuk, mire számíthatunk az adatok alapján. A bemeneti adatokkal megpróbálja felismerni a mintákat, csoportosítani az algoritmusokat és összefoglalni az adatpontokat, hogy a tudós az eredmények értelmes betekintéssel nyerje le az eredményt.
- Megerősítés TANULÁS : Itt a gép a környezetben zajló kölcsönhatásokra összpontosít, és az interakciók beépítésével előrejelzi az eredményt.
Az ML olyan emberi mintákat azonosít, amelyeket nehéz hatalmas adatmennyiségből nyomon követni. Bármely szervezet számára az ML lehetőséget kínál a következő szempontokra:
- A felhasználó gyorsabban kap értéktámogatást BI projektekhez
- A termékek szuggesztívabbá tétele
- A végrehajtási bonyolultság csökkentése
Üzleti intelligencia (BI)
Ez a kifejezés általában azokat a technológiákat, alkalmazásokat és gyakorlatokat jelenti, amelyek stratégiai döntéseket hoznak az üzleti vállalkozás számára.
A BI funkcionalitása szintén meglehetősen egyszerű. Adatokra van szükség a dolgozáshoz.
Az itt található adatok azonban nem egyszerűek. A Big-Dataról beszélünk. Ezt a nagy adatot el kell látni a hatékony üzleti lehetőségek biztosítása érdekében.
Az alábbiakban bemutatjuk az üzleti intelligencia (BI) működését:
A BI-t gyakran 2 célra használják:
- Cél 1. Vezesse az üzletet
- Cél: 2. Változtassa meg az üzletet
Itt megpróbáljuk megérteni, hogy a BI miként alkalmazható mind a célokra, mind pedig azok jellemzőire, amelyek azonosak:
| Jellemzők | 1. cél | 2. cél |
| Adat | Strukturált adatforrások | Strukturált és nem strukturált adatforrások keveréke |
| Támogatás | Jobb adatminőségre van szükség | Kevésbé képzett adatokkal képes működni |
| Fókusz | Az adatstandard és irányítás felé irányul | Az adatkeresés és a lehetőségek keresése felé irányul |
| Sebesség | Kevésbé fontos | A sebesség és a mozgékonyság függ |
Üzleti intelligencia vs. gépi tanulás összehasonlító táblázata
A gépi tanulás és az üzleti intelligencia összehasonlítása egy kicsit nehéz feladat, mivel a gépi tanulás célja az üzleti intelligencia hatalmának felszabadítása.
Az üzleti intelligencia (BI) az adatok önálló elemzésére összpontosít (az ML-nek nincs ez a képessége). Ezzel az egyedülálló képességekkel előrejelzi egy olyan üzleti stratégia eredményét, amely megbízhatóbb, ha a szindikátust inkább inkább befolyásolja, mint a belek és az érzéseik.
A BI egy csodálatos koncepció a szervezetek számára az információk intelligens felhasználására. Itt a stratégiák eredményei az adatokra, és nem az egyén ösztöneire épülnek
Másrészt a Machine Learning (ML) a terminológiánként működik. Funkcionálissága inkább az, hogy a rendszereket kifejezetten programozás nélkül megértse.
Az egyszerű dialektusban a gép arra összpontosít, hogy megtanuljon a hozzájuk tartozó adatok elérésével és az adatok információvá alakításával.
Az alábbi táblázat segít megérteni, hogy az üzleti intelligencia és a gépi tanulás milyen jelentőséggel bír egymással:
| Jellemzők | Üzleti intelligencia | Gépi tanulás |
| A munka törzse | Olyan funkciók, mint az üzleti módszer a kívánt úton történő feldolgozása | Lehetővé teszi a gépen a meglévő adatokból való tanulást |
| A technológia lényege | Az üzleti lehetőségek azonosítása | Az adat alapú tanulási és döntéshozatali rendszereket fejlesztették ki |
| Az adatok működése | A nyers adatokat hasznos információkké alakítja | Az adatbányászati technikákat alkalmazza az előrejelzési modellek kidolgozására |
| Algoritmus használata | Nem függ egy algoritmustól, és a készségre támaszkodik | Nagyon támaszkodik az algoritmusokra |
| Használjon eseteket | A Google Analytics | Amazon ajánlások |
Következtetés - üzleti intelligencia vs. gépi tanulás
Úgy gondolom, hogy a fent előállított információk megértik az üzleti intelligencia és a gépi tanulás jelentőségét.
Az üzleti intelligencia és a gépi tanulás ajánlata jelentősen arányos az adatok (strukturált / strukturálatlan) függőségével. Ez az egyetlen felfelé irányuló feladat, amelyet rendezni kell (nem könnyű), mivel a hatékony adatok és a minőségi algoritmusok rendelkezésre állására támaszkodik.
Ezért a szervezet feladata a strukturált és nem strukturált adatok felhasználása, és arra törekszik, hogy új algoritmusokat dolgozzon ki, amelyek hatékonyabbak és képesek dolgozni ezen eszközökön a kívánt eredmény elérése érdekében.
Ne felejtsük el, hogy ezek az adat-tavak nemcsak a szervezeteket segítik, hanem nagy értéket képviselnek a végfelhasználó számára is.
Rómát egy nap alatt nem építették fel, és így alakult ki a hatékony adatkezelés; időbe telik.
A vállalkozásokat irányító emberek számára azonban elengedhetetlen, hogy jobban összpontosítsanak erre a területre, mivel ezeknek a kihívásoknak a kezelése az egyetlen út a továbblépéshez.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az üzleti intelligencia vs. gépi tanuláshoz, azok jelentéséhez, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- A legjobb 20 összehasonlítás az adattudomány és az üzleti intelligencia között
- 12 fontos üzleti intelligencia eszköz (előnyök)
- Adatbányászat és gépi tanulás - 10 legjobb dolog, amit tudnod kell
- 5 A leghasznosabb különbség az adattudomány és a gépi tanulás között
- Mi az a megerősítéses tanulás?