Differenza tra intelligenza artificiale e business intelligence
La Business Intelligence è una tecnologia che viene utilizzata per raccogliere, archiviare, accedere e analizzare i dati per aiutare gli utenti aziendali a prendere decisioni migliori, d'altra parte, l'Intelligenza Artificiale è un modo per realizzare un computer, un robot controllato da computer o un software che pensano in modo intelligente come gli umani. L'intelligenza artificiale si basa sullo studio del modo in cui l'essere umano pensa, apprende, decide e lavora per risolvere un problema e quindi utilizza il risultato di questo studio come base per lo sviluppo di software e sistemi intelligenti.
Confronto diretto tra Intelligenza artificiale e Business Intelligence (infografica)
Di seguito è riportato il confronto tra i 6 principali tra Intelligenza artificiale e Business Intelligence
Confronto tra Intelligenza Artificiale e Business Intelligence
| Base di confronto | Intelligenza artificiale | Business Intelligence |
| filosofia | L'intelligenza artificiale è iniziata con l'intenzione di creare un'intelligenza simile nelle macchine che troviamo negli umani | Aiuta ad analizzare le prestazioni aziendali attraverso informazioni basate sui dati, cioè comprendere il passato e prevedere il futuro |
| obiettivi | Creare sistemi esperti e implementare l'intelligenza umana nelle macchine | Dovrebbe fornire informazioni che possano consentire decisioni aziendali efficienti ed efficaci a tutti i livelli dell'azienda. |
| Aree che contribuiscono | L'intelligenza artificiale è una combinazione di scienza e tecnologia basata su informatica, matematica, biologia, psicologia | Combina strumenti di analisi aziendale che includono analisi ad hoc, impresa reporting, OLAP (elaborazione analitica online) |
| applicazioni | L'intelligenza artificiale è utilizzata in vari campi come il gioco, l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi esperti, i sistemi di visione, il riconoscimento vocale, il riconoscimento della scrittura a mano, i robot intelligenti. | È utilizzato in fogli di calcolo, software per query e report, dashboard digitali, data mining, data warehouse, monitoraggio delle attività aziendali. |
| Aree di ricerca | Le aree di ricerca per l'intelligenza artificiale sono sistemi esperti, reti neurali Elaborazione del linguaggio naturale, logica fuzzy, robotica. | Le aree di ricerca per la Business Intelligence includono il data mining nei social network, l'analisi dei processi, Bigdata, OLAP |
| Problemi | L'intelligenza artificiale deve affrontare tre problemi: minaccia alla privacy, minaccia alla dignità umana, minaccia alla sicurezza. | I problemi di Business Intelligence sono classificati in due tipi: organizzazione, persone, tecnologia e dati |
Algoritmi in Intelligenza Artificiale vs Business Intelligence
| Algoritmi di intelligenza artificiale | Algoritmi di Business Intelligence |
| Algoritmo di ricerca di ampiezza Inizia dal nodo principale ed esplora prima i nodi vicini e passa ai nodi vicini di livello successivo. Fornisce il percorso più breve per la soluzione e può essere implementato utilizzando FIFO | Algoritmo dell'albero delle decisioni Questo estrae le informazioni predittive sotto forma di regole comprensibili all'uomo e queste regole possono essere if-then-else che portano alle informazioni predittive |
| Profondità Primo algoritmo di ricerca Questo algoritmo è implementato utilizzando la struttura di dati LIFO (Last in first out), crea nodi uguali alla ricerca breadth-first ma differisce in un solo ordine. In ogni iterazione, memorizza i nodi da root a leaf e inoltre non può controllare nodi duplicati . | Naive Bayes Fa previsioni usando l'algoritmo di Bayes, che deriva la previsione di probabilità dalle prove sottostanti, come osservato nei dati. |
| Algoritmo di ricerca dei costi uniforme In questo algoritmo, l'ordinamento viene eseguito aumentando il costo del percorso verso un nodo. Espande sempre il nodo con il minor costo. Questa ricerca è identica alla ricerca Breadth-first se ogni transizione ha lo stesso costo. Esplora il percorso nel crescente ordine di costo. | Modelli lineari generalizzati Implementa la regressione logistica per la classificazione degli obiettivi binari e la regressione lineare per gli obiettivi continui. Supporta i limiti di confidenza per le probabilità di previsione e supporta anche i limiti di confidenza per la previsione. |
| Ricerca approfondita profondità approfondita iterativa Esegue la ricerca approfondita in profondità al livello 1 e ricomincia, quindi esegue una ricerca approfondita in profondità fino al livello 2 e continua fino a quando non ottiene la soluzione. | Lunghezza minima della descrizione Si tratta di un principio di selezione del modello teorico dell'informazione e presuppone che la rappresentazione più semplice e compatta dei dati sia il modo migliore per spiegare i dati |
| Pura ricerca euristica Espande i nodi nell'ordine dei loro valori euristici, crea due elenchi, un elenco chiuso per i nodi già espansi e un elenco aperto per i nodi creati ma non espansi, in cui vengono salvati i percorsi più brevi e quelli eliminati. | K-Means Algorithm È un algoritmo di clustering basato sulla distanza che suddivide i dati in un numero predeterminato di cluster. Ogni cluster ha un centroide |
| Problema del commesso viaggiatore In questo algoritmo, l'obiettivo principale è quello di trovare un tour a basso costo che inizia da una città, visita tutte le città lungo il percorso esattamente una volta e termina nella stessa città a partire. | Algoritmo Apriori Esegue analisi basate sul mercato rilevando elementi che ricorrono in un set. Questo algoritmo trova regole con supporto maggiore di un supporto minimo specificato e un livello di confidenza maggiore di un livello minimo di confidenza specificato. |
| Ricerca in salita Si tratta di un algoritmo iterativo che inizia con una soluzione arbitraria a un problema e tenta di trovare una soluzione migliore modificando un singolo elemento della soluzione in modo incrementale.Se tale modifica produce una soluzione migliore, una modifica incrementale viene considerata come una nuova soluzione. il processo viene ripetuto fino a quando non ci sono ulteriori miglioramenti. | Support Vector Machine Versioni distinte di SVM utilizzano diverse funzioni del kernel per gestire diversi tipi di set di dati. Sono supportati kernel lineari e gaussiani (non lineari). La classificazione SVM tenta di separare le classi target con il margine più ampio possibile. La regressione SVM cerca di trovare una funzione continua in modo tale che il numero massimo di punti dati si trovi all'interno di un tubo largo epsilon attorno ad esso. |
| Esistono altri algoritmi come ricottura simulata, ricerca trave locale, ricerca A *, ricerca bidirezionale. | La BI supporta / utilizza la fattorizzazione a matrice non negativa, una macchina vettore di supporto di una classe, il clustering di partizionamento ortogonale, l'entropia massima. |
Integrazione di Intelligenza Artificiale vs Business Intelligence
L'Intelligenza Artificiale e la Business Intelligence sono una combinazione perfetta. L'Intelligenza Artificiale e la Business Intelligence sono assistite da avvisi basati sull'intelligenza artificiale, da avvisi di soglia di base a avvisi avanzati di rete neurale e aiutano un'azienda a mantenere il pieno controllo dei principali fattori di successo allarmandoli non appena quando accade qualcosa. Quando combinati con dashboard aziendali innovativi, questi progressi nell'intelligenza artificiale continueranno a rivoluzionare il panorama della business intelligence. Tutte queste aziende si allontanano dal processo che richiede tempo per scavare attraverso i dati per scoprire tendenze e reagire a costosi problemi.
Conclusione - Intelligenza artificiale vs Business intelligence
L'intelligenza artificiale è al centro di una nuova impresa per costruire un modello computazionale di intelligenza. Il presupposto principale è che l'intelligenza umana può essere rappresentata in termini di strutture simboliche e operazioni simboliche che possono essere programmate in un computer digitale. Business Intelligence lo rende possibile per i gruppi all'interno di un'organizzazione ottenere informazioni fruibili dai dati aziendali e sfruttare queste informazioni per soddisfare i criteri. Le soluzioni di Business Intelligence offrono analisi focalizzate sul business su una scala, complessità e velocità, cioè non realizzabili con report di sistemi operativi di base o analisi di fogli di calcolo, offrendo così un valore significativo.
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