Forskjellen mellom forretningsintelligens og maskinlæring
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) har blitt et viktig studieområde innen Data Analytics. Og å oppnå den oppgaven med å finne suksess med hensyn til forretningsstrategier; Det å ta tid å samle inn, analysere, tolke og handle på data skal være det eneste målet.
Business Intelligence skiller seg faktisk ut med tradisjonelle og moderne tilnærminger
Moderne BI gjør at bedriftsbrukere lager sitt eget innhold uten å avhenge noen av IT, mens tradisjonell BI lener seg tungt på IT-profesjonell.
Maskinlæring:
Maskinlæring, en definisjon er så enkel at det er en maskin eller et system som gir perfekt output basert på inngangen. De siste årene har dette blitt et vanlig buzzword. Før maskinlæring måtte datamaskiner programmeres (instruksjoner skulle gis). Etter oppfinnelsen av maskinlæring, kan datamaskiner tenke selv.
Organisasjoner la merke til nye funn og løse problemer ved å bruke denne maskinlæringsteknikken.
Den berømte forfatteren siterte maskinlæring som
"Programvare med maskinlæring gjør ikke det samme dagen du installerer det, som det gjør den tiende eller hundreendedagen du kjører den."
Sammenligning fra topp til hodet mellom Business intelligence vs Machine Learning (Infographics)
Nedenfor er de 5 beste sammenligningene mellom Business intelligence vs Machine Learning
Viktige forskjeller mellom Business Intelligence vs Machine Learning
Maskinlæring (ML):
Arbeidsrutinen til ML er ganske enkel
- Vi mater data og trener systemet ved hjelp av algoritmer og modeller
- Når systemet har blitt kjent med dataene, genererer det målet som er forutsagt utfall med hensyn til det kjente datasettet
Nå skal vi prøve å ha forståelse for hvordan ML er kategorisert og respektive funksjonaliteter i læringen:
| Kjennetegn | Overvåket læring | Uovervåket læring | REINFORCEMENT LEARNING |
| Data | Merkede data | Umerkede data | iterativ |
| Prediksjon | Basert på forkunnskaper | Uten forkunnskaper om data | Basert på interaksjoner fra tidligere erfaringer |
| Betydning | Prediksiv modell | Beskrivende modell | Ytelse basert på erfaring |
- Overvåket LÆRING : Forutsier utdata for nye data, basert på tidligere kunnskap om datasett. Her mater forskeren data og forventet utfallet til maskinen.
- Uovervåket LÆRING : Denne saken oppstår vanligvis når man ikke vet hva man kan forvente av dataene. Med inputdata prøver den å oppdage mønstre, klynge algoritmene og oppsummere datapunktene for forskeren å utlede resultatet gjennom meningsfull innsikt.
- Forsterkning LÆRING : Her fokuserer maskinen på interaksjoner i miljøet og spår utfallet med integrering av interaksjonene.
ML identifiserer menneskelige mønstre som er vanskelige å spore i store datamengder. For enhver organisasjon gir ML muligheten til følgende aspekter:
- Bruker får raskere resultat for BI-prosjektene sine
- Å gjøre produkter mer suggererende
- For å senke implementeringskompleksitetene
Business Intelligence (BI)
Dette begrepet refererer vanligvis til teknologier, applikasjoner og praksis for å gi strategiske beslutninger til virksomheten.
Funksjonaliteten til BI er også ganske enkel. Den trenger data å jobbe med.
Imidlertid er dataene som er presentert her ikke enkle. Vi snakker om Big-Data. Denne Big-Data må visualiseres for å gi effektive forretningsmuligheter.
Nedenfor er en enkel representasjon av hvordan Business Intelligence (BI) fungerer:
BI brukes ofte til to formål:
- Formål 1. Styr virksomheten
- Formål 2. Endre virksomheten
Her vil vi prøve å forstå hvordan BI brukes både til formålene og deres egenskaper som utgjør det samme:
| Kjennetegn | Formål 1 | Formål 2 |
| Data | Strukturerte datakilder | Blanding av strukturerte og ustrukturerte datakilder |
| Brukerstøtte | Bedre datakvalitet er nødvendig | Kan fungere med mindre kvalifiserte data |
| Fokus | Retning mot datastandarder og styring | Rettet mot data mining og mulighetssøk |
| Hastighet | Mindre viktig | Stoler på hastighet og smidighet |
Sammenligningstabel for Business Intelligence vs Machine Learning
Å sammenligne maskinlæring med forretningsintelligens er litt tøff oppgave fordi maskinlæring er innstilt på å låse opp kraften til forretningsintelligens.
Business Intelligence (BI) fokuserer på å analysere dataene på egen hånd (ML har ikke denne ferdigheten). Med dette unike ferdighetssettet spår det utfallet av en forretningsstrategi som er mer pålitelig for at syndikatet kan påvirkes av i stedet for deres tarmer og følelser.
BI er et fantastisk konsept for organisasjoner å benytte seg av informasjon på en smart måte. Her er resultatene fra strategier basert på dataene og ikke på et individs instinkter
På den annen side fungerer Machine Learning (ML) i henhold til terminologien. Funksjonaliteten er mer som å få systemene til å forstå uten noen eksplisitt programmering.
I enkel dialektal fokuserer maskinen på å lære av seg selv ved å få tilgang til dataene som er til stede for dem og transformere disse dataene til informasjon
Tabellen nedenfor hjelper deg å forstå hvilken betydning Business Intelligence and Machine Learning gir for hverandre:
| Funksjoner | Business Intelligence | Maskinlæring |
| Arbeidsdel | Funksjoner som metodisk for å behandle virksomheten på ønsket vei | Gjør at maskinen kan lære av eksisterende data |
| Crux av teknologi | Identifiserer forretningsmuligheter | Databasert lærings- og beslutningssystem utvikles |
| Drift av data | Konverterer rå data til nyttig informasjon | Utbringer data mining-teknikker for å utvikle modeller for prognose |
| Bruk av algoritme | Ikke avhengig av en algoritme og er avhengig av dyktighet | Stoler enormt på algoritmer |
| Bruk saker | Google Analytics | Amazon-anbefalinger |
Konklusjon - Business Intelligence vs Machine Learning
Jeg tror at over produsert informasjon får en til å forstå betydningen av både Business Intelligence og Machine Learning.
Betydningen av tilbudet om Business Intelligence and Machine Learning er direkte proporsjonal med avhengigheten av data (strukturert / ustrukturert). Dette er den eneste oppoverbakke oppgaven som må sorteres ut (ikke lett) da den er avhengig av tilgjengeligheten av effektive data- og kvalitetsalgoritmer.
Derfor er det organisasjonens jobb å benytte seg av strukturerte og ustrukturerte data og strebe mot å utforme ferske algoritmer som er mer effektive og i stand til å arbeide for at disse verktøyene skal gi det ønskede resultatet.
For ikke å glemme, disse datasjøene hjelper ikke bare organisasjonene, men gir også mye verdi for sluttbrukeren.
Roma ble ikke bygget på en dag, og det samme er utviklingen av effektiv datahåndtering; det skal ta tid.
Imidlertid er det viktig for folk som leder virksomheter å konsentrere seg mer om dette feltet, da det å takle disse utfordringene er den eneste måten å komme videre på.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til Business Intelligence vs Machine Learning, deres betydning, sammenligning fra Head to Head, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Beste 20 sammenligning mellom datavitenskap og forretningsinformasjon
- 12 viktige verktøy for forretningsinformasjon (fordeler)
- Data mining vs maskinlæring - 10 beste ting du trenger å vite
- 5 Mest nyttige forskjellen mellom datavitenskap og maskinlæring
- Hva er forsterkningslæring?