Разлика между бизнес интелигентност и машинно обучение
Бизнес разузнаване:
BI (Business Intelligence) се превърна във важна област на изучаване в Data Analytics. И да изпълни тази задача да намери успех по отношение на бизнес стратегиите; отделянето на време за събиране, анализ, интерпретация и действие по данни трябва да бъде единствената цел.
Бизнес разузнаването всъщност се различава с традиционния и модерен подход
Съвременният BI кара бизнес потребителите да създават собствено съдържание, без да зачитат някой от ИТ, докато традиционният BI се опира до голяма степен на ИТ професионалистите.
Машинно обучение:
Машинното обучение, дефиницията е толкова проста, че е машина или система, която дава перфектни резултати въз основа на вложените данни. През последните години това се превърна в обичайна модна дума. Преди машинното обучение компютрите трябваше да бъдат програмирани (трябваше да се дадат указания). След изобретяването на машинното обучение компютрите могат да мислят сами.
Организациите забелязаха нови открития и решаване на проблеми, използвайки тази техника на машинно обучение.
Известният писател цитира машинното обучение като
„Софтуерът с машинно обучение не прави същото нещо в деня, в който го инсталирате, както прави десетия или стотия ден, в който го стартирате.“
Сравнение между главата на бизнес интелигентността и машинното обучение (Инфографика)
По-долу са най-добрите 5 сравнения между Business Intelligence и Machine Learning
Ключови разлики между Business Intelligence и машинно обучение
Машинно обучение (ML):
Работната рутина на ML е доста проста
- Ние захранваме данни и обучаваме системата с помощта на алгоритми и модели
- След като системата се запознае с данните, тя генерира целевия прогнозен резултат по отношение на известния набор от данни
Сега ще се опитаме да разберем как се категоризира ML и съответните функционалности на неговото обучение:
| Характеристики | НАДЪЛЖЕНО УЧЕНИЕ | НЕУПЕРВИЗИРАНО УЧЕНИЕ | ОБУЧЕНИЕ НА УСЛОВИЯ |
| Данни | Маркирани данни | Незаети данни | повтарящ се |
| предвиждане | Въз основа на предварителни знания | Без предварително познаване на данните | Въз основа на взаимодействия от предишен опит |
| значение | Предсказуем модел | Описателен модел | Изпълнение въз основа на опит |
- Надзорно ОБУЧЕНИЕ : Предсказва изход за нови данни въз основа на предишни знания за наборите от данни. Тук ученият подава данни и очаква резултата за машината.
- НЕУПРАВЛЕНО УЧЕНИЕ : Този случай обикновено се случва, когато човек не знае какво да очаква от данните. С входните данни се опитва да открие модели, да групира алгоритмите и да обобщава точките от данни за учения, за да извлече резултата чрез смислени прозрения.
- Укрепване НАУЧЕНИЕ : Тук машината се фокусира върху взаимодействията в средата и прогнозира резултата, макар да включва взаимодействията.
ML идентифицира човешки модели, които са трудни за проследяване в огромни масиви от данни. За всяка организация МЛ дава възможност за следните аспекти:
- Потребителите получават по-бързи резултати за своите BI проекти
- Да направим продуктите по-внушителни
- За намаляване на сложността на внедряване
Бизнес анализ (BI)
Този термин обикновено се отнася до технологиите, приложенията и практиките за предоставяне на стратегически решения на бизнеса.
Функционалността на BI също е доста проста. Има нужда от данни, за да работи.
Данните тук обаче не са прости. Говорим за Big-Data. Тези Big-Data трябва да бъдат визуализирани, за да осигурят ефективни бизнес възможности.
По-долу е представена проста представа за това как работи Business Intelligence (BI):
BI често се използва за 2 цели:
- Цел 1. Стартирайте бизнеса
- Цел 2. Промяна на бизнеса
Тук ще се опитаме да разберем как BI се прилага както за целите, така и за техните характеристики, съставляващи едно и също:
| Характеристики | Цел 1 | Цел 2 |
| Данни | Структурирани източници на данни | Смес от структурирани и неструктурирани източници на данни |
| поддържа | Изисква се по-добро качество на данните | Може да функционира с по-малко квалифицирани данни |
| фокус | Насочена към стандарти и управление на данните | Насочена към извличане на данни и търсене на възможности |
| скорост | Маловажно | Разчита на бързината и пъргавината |
Таблица за сравнение на Business Intelligence срещу машинно обучение
Сравняването на машинното обучение с бизнес интелигентността е малко трудна задача, тъй като машинното обучение е настроено да отключи силата на бизнес разузнаването.
Business Intelligence (BI) се фокусира върху самостоятелния анализ на данните (ML няма това умение). С този уникален набор от умения, той прогнозира резултата от бизнес стратегия, която е по-надеждна за синдиката да бъде повлияна от техните вътрешности и чувства.
BI е прекрасна концепция за организациите да използват информацията по интелигентен начин. Тук резултатите от стратегиите се основават на данните, а не на инстинктите на един индивид
От друга страна, машинното обучение (ML) функционира според терминологията. Неговата функционалност прилича повече на разбиране на системите без изрично програмиране.
В прост диалект, машината се фокусира да се учи сама чрез достъп до присъстващите им данни и трансформиране на тези данни в информация
По-долу таблицата ви помага да разберете какво значение имат бизнес разузнаването и машинното обучение един за друг:
| Характеристика | Бизнес разузнаване | Машинно обучение |
| Тяло на работа | Функции като методични за обработка на бизнеса по желания път | Позволява на машината да се учи от съществуващите данни |
| Същност на технологиите | Определя бизнес възможности | Разработени са базирани на данни системи за обучение и вземане на решения |
| Работа с данни | Преобразува сурови данни в полезна информация | Разгръща техники за извличане на данни, за да разработи модели за прогнозиране |
| Използване на алгоритъм | Не зависи от алгоритъм и разчита на умение | Разчита изключително много на алгоритмите |
| Случаи на употреба | Google Analytics | Препоръки на Amazon |
Заключение - Бизнес интелигентност срещу машинно обучение
Вярвам, че получената по-горе информация наистина прави разбиране на значението както на бизнес интелигентността, така и на машинното обучение.
Значението на офертата за бизнес разузнаване и машинно обучение е пряко пропорционално на зависимостта от данни (структурирани / неструктурирани). Това е единствената трудна задача, която трябва да бъде подредена (не е лесна), тъй като разчита на наличието на ефективни алгоритми за данни и качество.
Следователно работата на организацията е да използва структурирани и неструктурирани данни и да се стреми към създаването на нови алгоритми, които са по-ефективни и способни да работят върху тези инструменти, за да предложат желания резултат.
Да не забравяме, тези данни не само помагат на организациите, но и предлагат голяма стойност за крайния потребител.
Рим не е построен за ден и еволюцията на ефективното управление на данните; това ще отнеме време.
Жизнено важно е хората, които ръководят бизнес, да се концентрират повече в тази област, тъй като справянето с тези предизвикателства е единственият начин да продължат напред.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Business Intelligence срещу машинно обучение, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Най-добро 20 сравнение между Data Science и Business Intelligence
- 12 важни инструменти за бизнес анализ (предимства)
- Извличане на данни срещу машинно обучение - 10 най-доброто нещо, което трябва да знаете
- 5 Най-полезна разлика между Data Science спрямо машинно обучение
- Какво е усилване на обучението?
