Rozdíl mezi Business Intelligence a strojovým učením
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) se stala důležitou oblastí studia v Data Analytics. A splnit tento úkol hledání úspěchu s ohledem na obchodní strategie; Jediným cílem by mělo být věnování času shromažďování, analýze, interpretaci a jednání s údaji.
Business Intelligence se ve skutečnosti liší od tradičních a moderních přístupů
Moderní BI umožňuje podnikovým uživatelům vytvářet vlastní obsah, aniž by na někoho závisel, zatímco tradiční BI se silně opírá o IT profesionály.
Strojové učení:
Strojové učení, definice je tak jednoduchá, že je to stroj nebo systém, který poskytuje perfektní výstup založený na vstupu. V posledních letech se to stalo běžným heslem. Před strojovým učením musely být počítače naprogramovány (měly být dány pokyny). Po vynálezu strojového učení mohou počítače myslet samy za sebe.
Organizace si všimly nových objevů a řešení problémů pomocí této techniky strojového učení.
Slavný spisovatel citoval strojové učení jako
"Software se strojovým učením nedělá to samé v den, kdy jej instalujete, jako to dělá desátý nebo stý den, kdy jej spustíte."
Srovnání hlava-hlava mezi Business Intelligence vs Machine Learning (Infographics)
Níže je 5 nejlepších srovnání mezi Business Intelligence vs Machine Learning
Klíčové rozdíly mezi Business Intelligence vs Machine Learning
Strojové učení (ML):
Pracovní rutina ML je docela jednoduchá
- Krmíme data a trénujeme systém pomocí algoritmů a modelů
- Jakmile se systém seznámí s daty, vygeneruje cílový předpokládaný výsledek s ohledem na známou sadu dat
Nyní se pokusíme pochopit, jak je ML kategorizováno a jaké jsou jeho funkce učení:
| Vlastnosti | DOZOR ZAKÁZANÝ | NEDOVOLENÉ VZDĚLÁVÁNÍ | VÝUČBA POSILOVÁNÍ |
| Data | Označená data | Neoznačená data | Iterativní |
| Předpověď | Na základě předchozích znalostí | Bez předchozí znalosti dat | Na základě interakcí z předchozích zkušeností |
| Význam | Prediktivní model | Popisný model | Výkon na základě zkušeností |
- Dohled LEARNING : Předpovídá výstup pro nová data na základě předchozích znalostí datových souborů. Zde vědec podává data a očekává výsledek do stroje.
- NEDOZOROVANÉ VZDĚLÁVÁNÍ : Tento případ se obvykle vyskytuje, když člověk neví, co lze očekávat od dat. Se vstupními daty se snaží detekovat vzory, seskupovat algoritmy a shrnout datové body pro vědce k odvození výsledku pomocí smysluplných poznatků.
- VÝZNAM VÝZNAMU : Zde se stroj zaměřuje na interakce v prostředí a předpovídá výsledek, i když interakce zahrnuje.
ML identifikuje lidské vzorce, které je obtížné sledovat ve velkém množství dat. Pro každou organizaci přináší ML příležitost k následujícím aspektům:
- Uživatel získává rychlejší výsledky pro své projekty BI
- Zlepšení výrobků
- Snížit složitost implementace
Business Intelligence (BI)
Tento termín se obecně týká technologií, aplikací a postupů, které podnikům poskytují strategická rozhodnutí.
Funkčnost BI je také velmi jednoduchá. K tomu, aby mohl pracovat, potřebuje data.
Zde uvedená data však nejsou jednoduchá. Mluvíme o Big-Data. Tato Big-Data musí být vizualizována, aby poskytovala efektivní obchodní příležitosti.
Níže je uvedena jednoduchá reprezentace toho, jak funguje Business Intelligence (BI):
BI se často používá pro 2 účely:
- Účel 1. Spusťte podnik
- Účel 2. Změnit firmu
Zde se pokusíme porozumět tomu, jak je BI aplikováno jak pro účely, tak pro jejich vlastnosti, které k nim směřují:
| Vlastnosti | Účel 1 | Účel 2 |
| Data | Strukturované zdroje dat | Směs strukturovaných a nestrukturovaných zdrojů dat |
| Podpěra, podpora | Vyžaduje se lepší kvalita dat | Může fungovat s méně kvalifikovanými daty |
| Soustředit se | Zaměřeno na datové standardy a správu | Zaměřeno na těžbu dat a vyhledávání příležitostí |
| Rychlost | Méně důležitý | Spoléhá se na rychlost a obratnost |
Srovnávací tabulka Business Intelligence vs Machine Learning
Porovnání strojového učení s podnikovou inteligencí je trochu obtížný úkol, protože strojové učení je nastaveno tak, aby odemklo sílu obchodní inteligence.
Business Intelligence (BI) se zaměřuje na analýzu dat samostatně (ML tuto schopnost nemá). S touto jedinečnou sadou dovedností předpovídá výsledek obchodní strategie, která je spolehlivější pro to, aby byl syndikát ovlivňován spíše než jejich vnitřnosti a pocity.
BI je skvělý koncept pro organizace, jak inteligentně využívat informace. Zde jsou výsledky strategií založeny na datech a nikoli na instinktech jednotlivce
Na druhé straně, Machine Learning (ML) funguje podle terminologie. Jeho funkčnost je spíš jako to, aby systémy pochopily bez jakéhokoli explicitního programování.
V jednoduchém dialektu se stroj zaměřuje na to, aby se naučil sám prostřednictvím přístupu k datům, která jsou jim prezentována, a jejich transformací na informace
Níže uvedená tabulka vám pomůže pochopit, jaký význam představují Business Intelligence a Machine Learning pro sebe:
| Funkce | Business Intelligence | Strojové učení |
| Tělo práce | Funkce, jako je metodické zpracování podniku na požadované cestě | Umožňuje stroji učit se ze stávajících dat |
| Těžiště technologie | Identifikuje obchodní příležitosti | Byly vyvinuty systémy učení a rozhodování založené na datech |
| Provoz dat | Převede nezpracovaná data na užitečné informace | Zavádí techniky těžby dat pro vývoj modelů pro předpověď |
| Použití algoritmu | Nezávisí na algoritmu a spoléhá se na dovednosti | Velmi se spoléhá na algoritmy |
| Případy užití | Google Analytics | Amazon doporučení |
Závěr - Business Intelligence vs Machine Learning
Věřím, že výše vyrobené informace nutí člověka pochopit význam Business Intelligence a Machine Learning.
Význam nabídky Business Intelligence a Machine Learning je přímo úměrný závislosti dat (strukturovaných / nestrukturovaných). Toto je jediný úkol do kopce, který je třeba vyřešit (není to snadné), protože se spoléhá na dostupnost účinných dat a algoritmy kvality.
Proto je úkolem organizace využívat strukturovaná a nestrukturovaná data a usilovat o navrhování nových algoritmů, které jsou účinnější a schopnější pracovat na těchto nástrojích, aby nabídly požadovaný výsledek.
Nezapomeňte, že tato datová jezera pomáhají nejen organizacím, ale nabízejí také velkou hodnotu pro koncového uživatele.
Řím nebyl postaven za jeden den, stejně jako vývoj efektivního zpracování dat; zabere to čas.
Je však nezbytné, aby se lidé, kteří vedou podniky, více soustředili na tuto oblast, protože řešení těchto výzev je jediný způsob, jak postupovat vpřed.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Business Intelligence vs Machine Learning, jejich význam, Head to Head Srovnání, Key Difference, Porovnávací tabulka a Závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Nejlepší 20 srovnání mezi datovou vědou a business inteligencí
- 12 důležitých nástrojů Business Intelligence (výhody)
- Dolování dat vs Strojové učení - 10 nejlepších věcí, které potřebujete vědět
- 5 nejužitečnější rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením
- Co je to Výztužná výuka?