Differenza tra Business Intelligence e Machine Learning
Business Intelligence:
La BI (Business Intelligence) è diventata un'importante area di studio in Data Analytics. E per compiere quel compito di trovare successo rispetto alle strategie aziendali; impiegare del tempo per raccogliere, analizzare, interpretare e agire sui dati dovrebbe essere l'unico obiettivo.
La Business Intelligence in realtà differisce dagli approcci tradizionali e moderni
La BI moderna consente agli utenti aziendali di creare i propri contenuti senza dipendere da qualcuno dall'IT, mentre la BI tradizionale si appoggia fortemente ai professionisti IT.
Apprendimento automatico:
Apprendimento automatico, una definizione è così semplice che è una macchina o un sistema che fornisce un output perfetto in base all'input. Negli ultimi anni, questa è diventata una parola d'ordine comune. Prima dell'apprendimento automatico, i computer dovevano essere programmati (dovevano essere fornite indicazioni). Dopo l'invenzione dell'apprendimento automatico, i computer possono pensare da soli.
Le organizzazioni hanno notato nuove scoperte e risolto problemi utilizzando questa tecnica di apprendimento automatico.
Il famoso scrittore ha citato l'apprendimento automatico come
"Il software con l'apprendimento automatico non fa la stessa cosa il giorno in cui lo installi, così come il decimo o centesimo giorno in cui lo esegui."
Confronto diretto tra Business intelligence e Machine Learning (infografica)
Di seguito sono riportati i primi 5 confronti tra Business intelligence e Machine Learning
Differenze chiave tra Business Intelligence e Machine Learning
Apprendimento automatico (ML):
La routine di lavoro di ML è abbastanza semplice
- Forniamo dati e formiamo il sistema con l'aiuto di algoritmi e modelli
- Una volta che il sistema acquisisce familiarità con i dati, genera il risultato previsto previsto rispetto al set di dati noto
Ora proveremo a capire come viene classificata la ML e le rispettive funzionalità del suo apprendimento:
| caratteristiche | APPRENDIMENTO SUPERVISIONATO | APPRENDIMENTO NON CONSIGLIATO | INSEGNAMENTO RAFFORZATIVO |
| Dati | Dati etichettati | Dati senza etichetta | Iterativo |
| Predizione | Basato su conoscenze pregresse | Senza conoscenza preventiva dei dati | Basato su interazioni di esperienze precedenti |
| Significato | Modello predittivo | Modello descrittivo | Prestazioni basate sull'esperienza |
- APPRENDIMENTO Supervisionato : prevede l'output di nuovi dati, in base alla conoscenza precedente di set di dati. Qui lo scienziato fornisce i dati e si aspettava il risultato sulla macchina.
- APPRENDIMENTO senza supervisione : questo caso si verifica generalmente quando non si sa cosa aspettarsi dai dati. Con i dati di input, tenta di rilevare modelli, raggruppare gli algoritmi e riepilogare i punti di dati per consentire allo scienziato di ottenere il risultato attraverso approfondimenti significativi.
- APPRENDIMENTO del rinforzo : qui la macchina si concentra sulle interazioni all'interno dell'ambiente e prevede il risultato incorporando le interazioni.
ML identifica i modelli umani che sono difficili da tracciare in enormi masse di dati. Per qualsiasi organizzazione, ML offre l'opportunità ai seguenti aspetti:
- L'utente ottiene risultati di valore più rapidamente per i propri progetti di BI
- Rendere i prodotti più suggestivi
- Ridurre le complessità di implementazione
Business Intelligence (BI)
Questo termine si riferisce generalmente alle tecnologie, alle applicazioni e alle pratiche per fornire decisioni strategiche all'azienda.
Anche la funzionalità della BI è abbastanza semplice. Ha bisogno di dati su cui lavorare.
Tuttavia, i dati presenti qui non sono semplici. Stiamo parlando di Big-Data. Questo Big-Data deve essere visualizzato per fornire opportunità di business efficienti.
Di seguito è riportata una semplice rappresentazione del funzionamento di Business Intelligence (BI):
La BI viene spesso utilizzata per 2 scopi:
- Scopo 1. Gestire l'azienda
- Scopo 2. Modificare l'attività
Qui cercheremo di capire come la BI viene applicata sia agli scopi che alle loro caratteristiche che costituiscono lo stesso:
| caratteristiche | Scopo 1 | Scopo 2 |
| Dati | Fonti di dati strutturate | Miscela di fonti di dati strutturate e non strutturate |
| Supporto | È richiesta una migliore qualità dei dati | Può funzionare con dati meno qualificati |
| Messa a fuoco | Diretto verso standard e gestione dei dati | Diretto verso il data mining e la ricerca di opportunità |
| Velocità | Meno importante | Si affida a velocità e agilità |
Tabella di confronto tra Business Intelligence e Machine Learning
Confrontare l'apprendimento automatico con la business intelligence è un compito un po 'difficile perché l'apprendimento automatico è impostato per sbloccare il potere della business intelligence.
Business Intelligence (BI) si concentra sull'analisi dei dati da sola (ML non ha questa competenza). Con questo set di abilità unico, prevede il risultato di una strategia aziendale che è più affidabile per il sindacato da essere influenzato piuttosto che dalle loro viscere e sentimenti.
La BI è un concetto meraviglioso per le organizzazioni di utilizzare le informazioni in modo intelligente. Qui, i risultati delle strategie si basano sui dati e non sull'istinto di un individuo
D'altra parte, Machine Learning (ML) funziona secondo la terminologia. La sua funzionalità è più simile a far comprendere i sistemi senza alcuna programmazione esplicita.
In dialetto semplice, la macchina si concentra sull'apprendimento da solo accedendo ai dati presenti e trasformando tali dati in informazioni
La tabella seguente aiuta a capire quale significato si pongono reciprocamente Business Intelligence e Machine Learning:
| Caratteristiche | Business Intelligence | Apprendimento automatico |
| Corpo di lavoro | Funziona come metodico per elaborare il business nel percorso desiderato | Consente alla macchina di apprendere dai dati esistenti |
| Punto cruciale della tecnologia | Identifica opportunità di business | Vengono sviluppati sistemi di apprendimento e decisione basati sui dati |
| Funzionamento dei dati | Converte i dati grezzi in informazioni utili | Distribuisce tecniche di data mining per sviluppare modelli di previsione |
| Utilizzo dell'algoritmo | Non dipende da un algoritmo e si basa sull'abilità | Si affida enormemente agli algoritmi |
| Casi d'uso | statistiche di Google | Raccomandazioni Amazon |
Conclusione - Business Intelligence vs Machine Learning
Credo che le informazioni sopra prodotte facciano capire il significato di Business Intelligence e Machine Learning.
Il significato dell'offerta di Business Intelligence e Machine Learning è direttamente proporzionale alla dipendenza dei dati (strutturati / non strutturati). Questa è l'unica attività in salita che deve essere risolta (non facile) in quanto si basa sulla disponibilità di dati efficienti e algoritmi di qualità.
Quindi è compito dell'organizzazione fare uso di dati strutturati e non strutturati e sforzarsi di progettare nuovi algoritmi più efficaci e in grado di lavorare su questi strumenti per offrire il risultato desiderato.
Da non dimenticare, questi laghi di dati non solo aiutano le organizzazioni, ma offrono anche un grande valore all'utente finale.
Roma non è stata costruita in un giorno, così come l'evoluzione di un'efficace gestione dei dati; ci vorrà del tempo.
Tuttavia, è vitale per le persone che dirigono le imprese concentrarsi maggiormente su questo campo poiché affrontare queste sfide è l'unico modo per andare avanti.
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