Різниця між бізнес-аналітикою та машинним навчанням
Бізнес-аналітики:
BI (Business Intelligence) став важливим напрямом вивчення даних Analytics. І виконати це завдання - досягти успіху стосовно ділових стратегій; виділення часу для збору, аналізу, інтерпретації та дії на даних повинно бути єдиною метою.
Business Intelligence насправді відрізняється від традиційного та сучасного підходів
Сучасний бізнес-бізнес змушує бізнес-користувачів створювати власний контент, не залежачи від когось із ІТ, тоді як традиційний BI сильно спирається на ІТ-професіонала.
Машинне навчання:
Машинне навчання, визначення настільки просте, що це машина або система, яка дає ідеальний вихід на основі введених даних. В останні роки це стало загальним казком. Перед машинним навчанням комп’ютери повинні були запрограмуватися (потрібно було дати вказівки). Після винаходу машинного навчання комп'ютери можуть думати самі.
Організації помітили нові відкриття та вирішення питань, використовуючи цю техніку машинного навчання.
Відомий письменник цитував машинне навчання як
"Програмне забезпечення з машинним навчанням не робить те саме, що день, коли ви його встановлюєте, як і десятий чи сотий день, коли ви його запускаєте."
Порівняння між бізнес-аналітикою та машинним навчанням (Інфографіка)
Нижче наведено 5 найкращих порівнянь між Business Intelligence та Machine Learning
Ключові відмінності між Business Intelligence і машинним навчанням
Машинне навчання (ML):
Рутинна робота МЛ досить проста
- Ми подаємо дані та навчаємо систему за допомогою алгоритмів та моделей
- Після того, як система ознайомиться з даними, вона генерує цільовий прогнозований результат стосовно відомого набору даних
Тепер ми спробуємо розібратися в тому, як класифікується ML та які функціональні можливості його навчання:
| Характеристика | НАДАННЕ НАВЧАННЯ | НЕЗАБАВЛЕННЕ НАВЧАННЯ | НАВЧАЛЬНЕ НАВЧАННЯ |
| Дані | Мічені дані | Незазначені дані | Ітеративний |
| Прогнозування | На основі попередніх знань | Без попереднього знання даних | На основі взаємодій з попереднього досвіду |
| Значущість | Прогностична модель | Описова модель | Продуктивність на основі досвіду |
- Контрольоване НАВЧАННЯ : Прогнозує вихід нових даних на основі попередніх знань наборів даних. Тут вчений подає дані і очікує на результат машини.
- НАУЧНЕ НАВЧАННЯ : Цей випадок, як правило, виникає тоді, коли людина не знає, чого очікувати від даних. За допомогою вхідних даних він намагається виявити закономірності, кластеризувати алгоритми та узагальнити точки даних для вченого для отримання результату за допомогою значущого розуміння.
- УКРАЇНА НАВЧАННЯ : Тут машина фокусується на взаємодії всередині середовища і прогнозує результат, хоча включає взаємодії.
ML визначає людські структури, які важко простежити у величезній масі даних. Для будь-якої організації ML надає можливість наступних аспектів:
- Користувач швидше отримує ціннісні результати для своїх BI-проектів
- Зробити продукти більш сугестивними
- Знизити складність реалізації
Business Intelligence (BI)
Цей термін, як правило, відноситься до технологій, застосувань та практики надання стратегічних рішень бізнесу.
Функціональність BI також досить проста. Потрібні дані для роботи.
Однак дані, присутні тут, не прості. Ми говоримо про Big-Data. Ці Big-Data потрібно візуалізувати, щоб забезпечити ефективні бізнес-можливості.
Нижче наведено просте уявлення про те, як діє Business Intelligence (BI):
BI часто використовується для 2 цілей:
- Мета 1. Керуйте бізнесом
- Мета 2. Змінити бізнес
Тут ми спробуємо розібратися, як БІ застосовується як до цілей, так і до їх характеристик, що складаються в одних і тих же:
| Характеристика | Мета 1 | Мета 2 |
| Дані | Структуровані джерела даних | Суміш структурованих та неструктурованих джерел даних |
| Підтримка | Потрібна краща якість даних | Може функціонувати з менш кваліфікованими даними |
| Фокус | Направлено на стандарти та управління даними | Направлено на пошук даних та пошук можливостей |
| Швидкість | Менш важливі | Покладається на швидкість та спритність |
Таблиця порівняння бізнес-інтелекту проти машинного навчання
Порівнювати машинне навчання з бізнес-аналітикою - дещо складне завдання, оскільки машинне навчання налаштовано на розблокування потужності бізнес-аналізу.
Business Intelligence (BI) зосереджується на аналізі даних самостійно (ML не має цієї навички). Завдяки цьому унікальному набору навичок він прогнозує результат ділової стратегії, на яку надійніше впливати синдикат, а не їхні кишки та почуття.
BI - це прекрасна концепція для організацій розумного використання інформації. Тут результати стратегій базуються на даних, а не на інстинктах однієї людини
З іншого боку, машинне навчання (ML) функціонує відповідно до термінології. Його функціональність більше схожа на розуміння систем без явного програмування.
На простому діалектному апараті машина фокусується на тому, щоб вчитися самостійно, отримуючи доступ до наявних у них даних і перетворюючи ці дані в інформацію
Нижченаведена таблиця допоможе вам зрозуміти, яке значення мають Business Intelligence та Machine Learning один для одного:
| Особливості | Бізнес-аналітики | Машинне навчання |
| Зміст роботи | Такі функції, як методичні для обробки бізнесу на потрібному шляху | Дозволяє машині вчитися з наявних даних |
| Суть технології | Визначає бізнес-можливості | Розроблені системи навчання та прийняття рішень на основі даних |
| Операція даних | Перетворює необроблені дані в корисну інформацію | Розробляє методи видобутку даних для розробки моделей прогнозу |
| Використання алгоритму | Незалежний від алгоритму і покладається на вміння | Дуже покладається на алгоритми |
| Використовуйте випадки | Google Analytics | Рекомендації Amazon |
Висновок - Business Intelligence проти машинного навчання
Я вважаю, що вищенаведена інформація дає зрозуміти значення як бізнес-аналітики, так і машинного навчання.
Значення пропозиції Business Intelligence та Machine Learning пропорційно залежить від залежності даних (структурованих / неструктурованих). Це єдине важке завдання, яке потрібно розібрати (не просто), оскільки воно спирається на наявність ефективних алгоритмів даних та якості.
Отже, завдання організації - використовувати структуровані та неструктуровані дані та прагнути до розробки нових алгоритмів, які є більш ефективними та здатними працювати над цими інструментами, щоб запропонувати бажаний результат.
Не забуваючи, ці дані не лише допомагають організаціям, але й надають велику цінність кінцевому користувачеві.
Рим був побудований не за добу, а також еволюція ефективного поводження з даними; це потребує часу.
Однак людям, які очолюють бізнес, дуже важливо зосередитись на цій галузі, оскільки вирішення цих проблем - єдиний спосіб йти вперед.
Рекомендована стаття
Це був посібник з Business Intelligence проти машинного навчання, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Кращі 20 Порівняння між науковими даними та бізнес-аналітикою
- 12 важливих інструментів бізнес-аналітики (переваги)
- Обмін даними проти машинного навчання - 10 найкращих речей, які вам потрібно знати
- 5 Найбільш корисна різниця між науковими даними та машинним навчанням
- Що таке навчання підсиленням?