Razlika med poslovno inteligenco in strojnim učenjem
Poslovna inteligenca:
BI (Business Intelligence) je postal pomembno področje študija v storitvi Data Analytics. In da bi to nalogo dosegli z uspehom v zvezi s poslovnimi strategijami; vzeti čas za zbiranje, analizo, razlago in ukrepanje na podlagi podatkov bi moral biti edini cilj.
Poslovna inteligenca se dejansko razlikuje od tradicionalnih in modernih pristopov
Sodobni BI omogoča, da poslovni uporabniki ustvarijo lastno vsebino, ne da bi kdo odvisen od IT-ja, medtem ko se tradicionalni BI močno naslanja na strokovnjaka za IT.
Strojno učenje:
Strojno učenje, definicija je tako preprosta, da gre za stroj ali sistem, ki daje popoln rezultat glede na vložek. V zadnjih letih je to postalo navaden buzzword. Pred strojnim učenjem je bilo treba računalnik programirati (dati so navodila). Po izumu strojnega učenja lahko računalniki razmišljajo sami.
Organizacije so opazile nova odkritja in reševanje vprašanj s pomočjo te tehnike strojnega učenja.
Slavni pisatelj je strojno učenje navedel kot
"Programska oprema s strojnim učenjem ne počne isto kot dan, ko jo namestite, kot deseti ali stoti dan, ko jo zaženete."
Primerjava med podjetji in računalniškim učenjem (Infographics)
Spodaj je top 5 primerjav med Business Intelligence in Machine Learning
Ključne razlike med poslovno inteligenco in strojnim učenjem
Strojno učenje (ML):
Delovna rutina ML je precej preprosta
- Podatke hranimo in treniramo sistem s pomočjo algoritmov in modelov
- Ko se sistem seznani s podatki, ustvari predviden ciljni rezultat glede na znani niz podatkov
Zdaj bomo poskušali razumeti, kako je ML razvrščen in funkcionalnosti njegovega učenja:
| Značilnosti | NADZORNO UČENJE | NEPOVERJENO UČENJE | UČINKOVITO UČENJE |
| Podatki | Označeni podatki | Neoznačeni podatki | Iterativno |
| Napoved | Na podlagi predhodnega znanja | Brez predhodnega poznavanja podatkov | Na podlagi interakcij iz prejšnjih izkušenj |
| Pomembnost | Napovedni model | Opisni model | Zmogljivost na podlagi izkušenj |
- Nadzorovano UČENJE : Napoveduje izhod za nove podatke na podlagi predhodnega znanja o naborih podatkov. Tu znanstvenik poda podatke in pričakuje izid stroja.
- NADZORNO UČENJE : Ta primer se običajno zgodi, kadar človek ne ve, kaj pričakovati od podatkov. Z vhodnimi podatki poskuša zaznati vzorce, združevati algoritme in povzeti podatkovne točke, ki jih znanstvenik lahko izpelje s pomočjo smiselnih spoznanj.
- Okrepitveno UČENJE : Tu se stroj osredotoča na interakcije v okolju in napoveduje izid, čeprav vključuje interakcije.
ML opredeljuje človeške vzorce, ki jih je težko izslediti v ogromni množici podatkov. ML za vsako organizacijo ponuja naslednje vidike:
- Uporabniki hitreje dobijo vrednosti rezultatov za svoje BI projekte
- Izdelava izdelkov bolj sugestivna
- Znižati zapletenosti izvajanja
Poslovna inteligenca (BI)
Ta izraz se na splošno nanaša na tehnologije, aplikacije in prakse za zagotavljanje strateških odločitev podjetju.
Tudi funkcionalnost BI je preprosta. Za delo potrebuje podatke.
Vendar tukaj podatki niso preprosti. Govorimo o Big-Data. Te velike podatke je treba vizualizirati, da se zagotovijo učinkovite poslovne priložnosti.
Spodaj je preprosta predstavitev, kako deluje Business Intelligence (BI):
BI se pogosto uporablja za 2 namena:
- Namen 1. Voditi podjetje
- Namen 2. Spremenite podjetje
Tu bomo poskušali razumeti, kako se BI uporablja tako za namene kot tudi za njihove značilnosti:
| Značilnosti | Namen 1 | Namen 2 |
| Podatki | Strukturirani viri podatkov | Mešanica strukturiranih in nestrukturiranih virov podatkov |
| Podpora | Potrebna je boljša kakovost podatkov | Lahko deluje z manj kvalificiranimi podatki |
| Fokus | Usmerjeno k standardom in upravljanju podatkov | Usmerjeno k iskanju podatkov in iskanju priložnosti |
| Hitrost | Manj pomembno | Zanaša se na hitrost in okretnost |
Primerjalna tabela poslovne inteligence v primerjavi s strojnim učenjem
Primerjava strojnega učenja s poslovno inteligenco je nekoliko težka naloga, saj je strojno učenje nastavljeno tako, da sprosti moč poslovne inteligence.
Poslovna inteligenca (BI) se osredotoča na samo analizo podatkov (ML nima te veščine). S tem edinstvenim naborom spretnosti napoveduje izid poslovne strategije, na katero je sindikat bolj zanesljiv, namesto njihovih črev in občutkov.
BI je čudovit koncept za organizacije, ki uporabljajo informacije na pameten način. Tukaj rezultati strategij temeljijo na podatkih in ne na nagonih posameznika
Po drugi strani pa strojno učenje (ML) deluje glede na terminologijo. Njegova funkcionalnost je bolj podobna razumevanju sistemov brez jasnega programiranja.
V preprostem dialektalnem načinu se stroj osredotoča na učenje sam prek dostopa do podatkov, ki so jim prisotni, in pretvorbe teh podatkov v informacije
Spodnja tabela vam pomaga razumeti, kakšen pomen imata poslovna inteligenca in strojno učenje drug drugemu:
| Lastnosti | Poslovna inteligenca | Strojno učenje |
| Telo dela | Funkcije, kot so metodične za obdelavo poslovanja na želeni poti | Omogoči napravi, da se uči iz obstoječih podatkov |
| Bistvo tehnologije | Prepozna poslovne priložnosti | Razviti so sistemi za učenje in odločanje na podlagi podatkov |
| Delovanje podatkov | Surove podatke pretvori v koristne informacije | Uporablja tehnike rudarjenja podatkov za razvoj modelov za napoved |
| Uporaba algoritma | Neodvisen od algoritma in se zanaša na spretnost | V veliki meri se zanaša na algoritme |
| Uporabite primere | Google Analytics | Amazonska priporočila |
Zaključek - Poslovna inteligenca in strojno učenje
Verjamem, da zgoraj naštete informacije ne razumejo pomena tako poslovne inteligence kot strojnega učenja.
Pomen ponudbe poslovne inteligence in strojnega učenja je neposredno sorazmeren odvisnosti podatkov (strukturiranih / nestrukturiranih). To je edina naloga navkreber, ki jo je treba razvrstiti (ni enostavno), saj se opira na razpoložljivost učinkovitih algoritmov za podatke in kakovost.
Zato je naloga organizacije, da uporabi strukturirane in nestrukturirane podatke in si prizadeva oblikovati nove algoritme, ki so učinkovitejši in sposobni delati na teh orodjih, da bi ponudili želeni rezultat.
Da ne pozabimo, ti podatki ne samo da pomagajo organizacijam, ampak tudi ponujajo veliko korist za končnega uporabnika.
Rim ni bil zgrajen v enem dnevu, tako tudi razvoj učinkovitega ravnanja s podatki; potreben bo čas.
Ključnega pomena je, da se ljudje, ki vodijo podjetja, bolj osredotočijo na to področje, saj je reševanje teh izzivov edini način za naprej.
Priporočeni članek
To je vodnik za Business Intelligence vs Machine Learning, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalna tabela in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Najboljših 20 primerjav med podatkovno znanostjo in poslovno inteligenco
- 12 Pomembna orodja poslovne inteligence (Prednosti)
- Izvajanje podatkov v primerjavi z strojnim učenjem - 10 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- 5 Najbolj uporabna razlika med podatkovnim znanjem in strojnim učenjem
- Kaj je okrepitev učenja?