Skillnaden mellan affärsintelligens och maskininlärning
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) har blivit ett viktigt studieområde inom Data Analytics. Och att utföra den uppgiften att hitta framgång med avseende på affärsstrategier; Att ta sig tid att samla in, analysera, tolka och agera på data bör vara det enda målet.
Business Intelligence skiljer sig faktiskt med traditionella och moderna metoder
Modern BI gör att affärsanvändare skapar sitt eget innehåll utan att bero någon på IT medan traditionell BI lutar sig starkt på IT-professionell.
Maskininlärning:
Maskininlärning, en definition är lika enkel att det är en maskin eller ett system som ger perfekt utgång baserat på ingången. Under de senaste åren har detta blivit ett vanligt surrord. Innan maskininlärning måste datorer programmeras (anvisningar skulle ges). Efter uppfinningen av maskininlärning kan datorer tänka själva.
Organisationer märkte nya upptäckter och lösa problem genom att använda denna maskininlärningsteknik.
Den berömda författaren citerade maskininlärning som
"Programvara med maskininlärning gör inte samma sak samma dag som du installerar det som det gör den tionde eller hundrade dagen du kör den."
Jämförelse mellan huvudet och huvudet mellan Business intelligence vs Machine Learning (Infographics)
Nedan visas de 5 bästa jämförelserna mellan Business intelligence vs Machine Learning
Viktiga skillnader mellan Business Intelligence vs Machine Learning
Machine Learning (ML):
Arbetsrutinen för ML är ganska enkel
- Vi matar data och utbildar systemet med hjälp av algoritmer och modeller
- När systemet väl är bekant med data genererar det det förutspådda målet med avseende på den kända datauppsättningen
Nu ska vi försöka ha en förståelse för hur ML kategoriseras och respektive funktionalitet för dess inlärning:
| egenskaper | ÖVERVAKAD LÄRNING | OVERSIKTAD LÄRNING | REINFORCEMENT LEARNING |
| Data | Märkta data | Omärkta data | Iterativ |
| Förutsägelse | Baserat på förkunskaper | Utan förkunskaper om data | Baserat på interaktioner från tidigare erfarenheter |
| Betydelse | Förutsägbar modell | Beskrivande modell | Prestanda baserat på erfarenhet |
- Övervakad LÄRNING : Förutsäger utdata för ny data, baserat på tidigare kunskaper om datauppsättningar. Här matar forskaren data och förväntade sig resultatet till maskinen.
- Oövervakad LÄRNING : Detta fall inträffar vanligtvis om man inte vet vad man kan förvänta sig av uppgifterna. Med inmatningsdata försöker det att upptäcka mönster, klustera algoritmerna och sammanfatta datapunkterna för forskaren att härleda resultatet genom meningsfulla insikter.
- Förstärkning LÄRNING : Här fokuserar maskinen på interaktioner i miljön och förutsäger utfallet med integrering av interaktioner.
ML identifierar mänskliga mönster som är svåra att spåra i enorma datamängder. För alla organisationer ger ML möjlighet till följande aspekter:
- Användare får värderingsresultat snabbare för sina BI-projekt
- Att göra produkter mer suggestiva
- För att minska implementeringskomplexiteten
Business Intelligence (BI)
Denna term avser generellt teknologier, applikationer och praxis för att ge strategiska beslut till verksamheten.
BI: s funktionalitet är också ganska enkel. Den behöver data för att fungera.
Uppgifterna som finns här är dock inte enkla. Vi pratar om Big-Data. Dessa Big-data måste visualiseras för att ge effektiva affärsmöjligheter.
Nedan följer en enkel presentation av hur Business Intelligence (BI) fungerar:
BI används ofta för två ändamål:
- Syfte 1. Kör verksamheten
- Syfte 2. Ändra verksamheten
Här kommer vi att försöka förstå hur BI tillämpas på både syftena och deras egenskaper som utgör samma sak:
| egenskaper | Syfte 1 | Syfte 2 |
| Data | Strukturerade datakällor | Blandning av strukturerade och ostrukturerade datakällor |
| Stöd | Bättre datakvalitet krävs | Kan fungera med mindre kvalificerade data |
| Fokus | Riktad mot datastandarder och hantering | Riktad mot data mining och möjlighet att söka |
| Hastighet | Mindre viktigt | Förlitar sig på hastighet och smidighet |
Jämförelsetabell för Business Intelligence vs Machine Learning
Jämförelse av maskininlärning med affärsintelligens är lite tufft eftersom maskininlärning är inställd på att låsa upp kraften i affärsinformation.
Business Intelligence (BI) fokuserar på att analysera uppgifterna på egen hand (ML har inte denna färdighet). Med denna unika kompetensuppsättning förutsäger den resultatet av en affärsstrategi som är mer tillförlitlig för att syndikatet påverkas av snarare än deras tarmar och känslor.
BI är ett underbart koncept för organisationer att använda information på ett smart sätt. Här baseras resultaten på strategierna på uppgifterna och inte på en individs instinkter
Å andra sidan fungerar Machine Learning (ML) enligt terminologin. Dess funktionalitet är mer som att förstå systemen utan någon tydlig programmering.
I enkel dialektal fokuserar maskinen att lära sig själv genom att få åtkomst till de data som finns till dem och omvandla dessa data till information
Tabellen nedan hjälper dig att förstå vilken betydelse Business Intelligence och Machine Learning innebär för varandra:
| Funktioner | Business Intelligence | Maskininlärning |
| Arbetsgrupp | Funktioner som metodiska för att bearbeta affärer på önskad väg | Gör det möjligt för maskinen att lära av befintlig data |
| Teknologiens kärna | Identifierar affärsmöjligheter | Databaserat lärande och beslutsfattande system utvecklas |
| Drift av data | Konverterar rådata till användbar information | Visar teknik för utvinning av data för att utveckla modeller för prognos |
| Användning av algoritm | Ej beroende av en algoritm och förlitar sig på skicklighet | Förlitar sig enormt på algoritmer |
| Använd fall | Google Analytics | Amazon-rekommendationer |
Slutsats - Business Intelligence vs Machine Learning
Jag tror att ovan producerad information gör att man förstår betydelsen av både Business Intelligence och Machine Learning.
Betydelsen av erbjudandet om affärsintelligens och maskininlärning är direkt proportionell mot beroende av data (strukturerad / ostrukturerad). Detta är den enda uppåtgående uppgiften som behöver sorteras ut (inte lätt) eftersom den förlitar sig på tillgängliga effektiva data- och kvalitetsalgoritmer.
Därför är det organisationens uppgift att använda strukturerade och ostrukturerade data och sträva mot att utforma nya algoritmer som är mer effektiva och kapabla att arbeta för att dessa verktyg ska erbjuda det önskade resultatet.
För att inte glömma, dessa dataljöer hjälper inte bara organisationerna utan ger också mycket värde för slutanvändaren.
Rom byggdes inte på en dag, och det är också utvecklingen av effektiv datahantering; det ska ta tid.
Det är emellertid mycket viktigt för de som leder företag att koncentrera sig mer på detta område eftersom det är det enda sättet att ta itu med dessa utmaningar.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till Business Intelligence vs Machine Learning, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsatser. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Bästa 20 jämförelsen mellan datavetenskap och affärsintelligens
- 12 viktiga verktyg för affärsinformation (fördelar)
- Data mining kontra maskininlärning - 10 bästa saker du behöver veta
- 5 Den mest användbara skillnaden mellan datavetenskap och maskininlärning
- Vad är förstärkningslärande?