Rozdiel medzi obchodným spravodajstvom a strojovým učením
Obchodné spravodajstvo:
BI (Business Intelligence) sa stala dôležitou oblasťou štúdia v Data Analytics. A splniť túto úlohu nájsť úspech s ohľadom na obchodné stratégie; Jediným cieľom by mal byť čas na zhromažďovanie, analýzu, interpretáciu a konanie v oblasti údajov.
Business Intelligence sa v skutočnosti líši od tradičných a moderných prístupov
Moderné BI núti podnikových používateľov vytvárať si vlastný obsah bez toho, aby niekoho záviseli od IT, zatiaľ čo tradičné BI sa silne opiera o IT profesionálov.
Strojové učenie:
Strojové učenie, definícia je taká jednoduchá, že je to stroj alebo systém, ktorý poskytuje dokonalý výstup založený na vstupe. V posledných rokoch sa to stalo bežným heslom. Pred strojovým učením museli byť počítače naprogramované (mali byť stanovené pokyny). Po vynáleze strojového učenia môžu počítače myslieť samy za seba.
Organizácie zaznamenali nové objavy a riešenia problémov pomocou tejto techniky strojového učenia.
Slávny spisovateľ citoval strojové učenie ako
„Softvér so strojovým učením nerobí to isté v deň, keď ho nainštalujete, ako to robí desiaty alebo stotý deň, keď ho spustíte.“
Porovnanie vzájomných vzťahov medzi obchodnými informáciami a strojovým učením (infografika)
Nižšie je päť najlepších porovnaní medzi Business Intelligence vs Machine Learning
Kľúčové rozdiely medzi Business Intelligence vs Machine Learning
Strojové učenie (ML):
Pracovná rutina ML je pomerne jednoduchá
- Kŕmime dáta a trénujeme systém pomocou algoritmov a modelov
- Akonáhle sa systém zoznámi s údajmi, vygeneruje cieľový predpokladaný výsledok vzhľadom na známu množinu údajov
Teraz sa pokúsime pochopiť, ako je ML kategorizované a príslušné funkcie jeho učenia:
| charakteristika | DOHĽAD NAD DOHĽADOM | NEDOSTATOČNÉ VZDELÁVANIE | VÝUČBA POSILNENIA |
| údaje | Označené údaje | Neoznačené údaje | opakovacie |
| predpoveď | Na základe predchádzajúcich znalostí | Bez predchádzajúcej znalosti údajov | Na základe interakcií z predchádzajúcich skúseností |
| význam | Prediktívny model | Opisný model | Výkon na základe skúseností |
- Dohliadané učenie : Predpovedá výstup pre nové údaje na základe predchádzajúcich poznatkov o súboroch údajov. Tu vedec podáva údaje a očakáva výsledok do stroja.
- NEDOSTATOČNÉ VZDELÁVANIE : Tento prípad sa zvyčajne vyskytuje, keď človek nevie, čo sa dá od údajov očakávať. Pomocou vstupných údajov sa snaží odhaliť vzorce, zoskupiť algoritmy a zhrnúť údajové body, z ktorých vedec odvodí výsledok pomocou zmysluplných poznatkov.
- VÝUČBA VÝZNAMU : Tu sa stroj zameriava na interakcie v prostredí a predpovedá výsledok, aj keď zahŕňa interakcie.
ML identifikuje ľudské vzorce, ktoré je ťažké sledovať vo veľkých množstvách údajov. ML pre každú organizáciu prináša príležitosť do týchto aspektov:
- Užívateľ získa rýchlejšie výsledky pre svoje projekty BI
- Zvýraznenie výrobkov
- Znížiť komplexnosť implementácie
Business Intelligence (BI)
Tento pojem sa všeobecne vzťahuje na technológie, aplikácie a postupy na poskytovanie strategických rozhodnutí podniku.
Funkčnosť BI je tiež veľmi jednoduchá. Na prácu je potrebné údaje.
Údaje tu uvedené však nie sú jednoduché. Hovoríme o Big-Data. Tieto veľké dáta je potrebné vizualizovať, aby sa poskytli efektívne obchodné príležitosti.
Nižšie je uvedená jednoduchá prezentácia spôsobu fungovania Business Intelligence (BI):
BI sa často používa na dva účely:
- Účel 1. Podnikanie
- Účel 2. Zmena podnikania
Tu sa pokúsime pochopiť, ako sa BI aplikuje na účely, ako aj na ich vlastnosti, ktoré k nim patria:
| charakteristika | Účel 1 | Účel 2 |
| údaje | Štruktúrované zdroje údajov | Kombinácia štruktúrovaných a neštruktúrovaných zdrojov údajov |
| podpora | Vyžaduje sa lepšia kvalita údajov | Môže fungovať s menej kvalifikovanými údajmi |
| ohnisko | Zamerané na dátové štandardy a správu | Zamerané na získavanie údajov a hľadanie príležitostí |
| rýchlosť | Menej dôležité | Spolieha sa na rýchlosť a obratnosť |
Porovnávacia tabuľka Business Intelligence vs Machine Learning
Porovnanie strojového učenia s obchodnou inteligenciou je trochu náročná úloha, pretože strojové učenie je odomknuté tak, aby umožnilo výkon podnikovej inteligencie.
Business Intelligence (BI) sa zameriava na analýzu údajov samostatne (ML túto zručnosť nemá). S týmto jedinečným súborom zručností predpovedá výsledok obchodnej stratégie, ktorá je spoľahlivejšia na to, aby bol syndikát ovplyvňovaný skôr ako ich vnútornosťami a pocitmi.
BI je pre organizácie vynikajúci koncept, ako inteligentne využívať informácie. Tu sú výsledky stratégií založené na údajoch a nie na inštinktoch jednotlivca
Na druhej strane, strojové učenie (ML) funguje podľa terminológie. Jeho funkčnosť je skôr ako pochopenie systémov bez explicitného programovania.
V jednoduchom dialekte sa stroj zameriava na to, aby sa naučil sám prostredníctvom prístupu k údajom, ktoré sú im predložené, a ich transformáciou na informácie
Nižšie uvedená tabuľka vám pomôže pochopiť, aký význam si Business Intelligence a Machine Learning predstavujú pre seba:
| Vlastnosti | Obchodné spravodajstvo | Strojové učenie |
| Telo práce | Funkcie, ako je metodické spracovanie podnikania na požadovanej ceste | Umožňuje stroju učiť sa z existujúcich údajov |
| Jadro technológie | Identifikuje obchodné príležitosti | Vyvíjajú sa systémy učenia a rozhodovania založené na údajoch |
| Prevádzka údajov | Konvertuje prvotné údaje na užitočné informácie | Nasadzuje techniky získavania údajov na vývoj modelov na predpovedanie |
| Použitie algoritmu | Nezávisí od algoritmu a spolieha sa na zručnosti | Veľmi sa spolieha na algoritmy |
| Prípady použitia | Google Analytics | Odporúčania Amazonu |
Záver - Business Intelligence vs Machine Learning
Domnievam sa, že vyššie uvedené informácie umožňujú pochopiť význam Business Intelligence a Machine Learning.
Význam ponuky Business Intelligence a Machine Learning je priamo úmerný závislosti na údajoch (štruktúrovaných / nestrukturovaných). Je to jediná úloha do kopca, ktorú je potrebné vyriešiť (nie je to ľahké), pretože sa spolieha na dostupnosť účinných údajov a algoritmy kvality.
Preto je úlohou organizácie využívať štruktúrované a neštruktúrované údaje a usilovať sa o navrhovanie nových algoritmov, ktoré sú efektívnejšie a schopné pracovať na týchto nástrojoch, aby ponúkli požadovaný výsledok.
Nezabudnite, že tieto dátové jazerá nielen pomáhajú organizáciám, ale ponúkajú aj veľkú hodnotu pre koncového používateľa.
Rím nebol postavený za jeden deň, rovnako ako aj vývoj efektívneho spracovania údajov; to si vyžaduje čas.
Je však nevyhnutné, aby sa ľudia, ktorí riadia podniky, viac sústredili na túto oblasť, pretože riešenie týchto výziev je jediný spôsob, ako napredovať.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca Business Intelligence vs Machine Learning, ich význam, Head to Head Porovnanie, Kľúčové rozdiely, Porovnávacia tabuľka a Záver. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Najlepšie 20 porovnanie medzi vedeckými údajmi a obchodnými informáciami
- 12 dôležitých nástrojov Business Intelligence (výhody)
- Dolovanie dát verzus strojové učenie - 10 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť
- 5 najužitočnejších rozdielov medzi údajovou vedou a strojovým učením
- Čo je výučba posilnenia?