Razlika između poslovne inteligencije i strojnog učenja
Poslovna inteligencija:
BI (Business Intelligence) postao je važno područje proučavanja podataka Analytics. I ostvariti taj zadatak pronalaska uspjeha s obzirom na poslovne strategije; uzimanje vremena za prikupljanje, analizu, tumačenje i postupanje prema podacima trebao bi biti jedini cilj.
Poslovna inteligencija zapravo se razlikuje od tradicionalnog i modernog pristupa
Moderni BI omogućuje poslovnim korisnicima da stvaraju vlastiti sadržaj bez ovisnosti o IT-u, dok se tradicionalni BI u velikoj mjeri oslanja na IT stručnjaka.
Strojno učenje:
Strojno učenje, definicija je tako jednostavna da je to stroj ili sustav koji daje savršen izlaz na temelju unosa. Posljednjih godina to je postalo uobičajena buzzword. Prije strojnog učenja, računala su se trebala programirati (dati su upute). Nakon izuma strojnog učenja računala mogu misliti sama.
Organizacije su primijetile nova otkrića i rješavanje problema pomoću ove tehnike strojnog učenja.
Poznati pisac citirao je strojno učenje kao
"Softver sa strojnim učenjem ne radi istu stvar onog dana kada ga instalirate kao što je to slučaj desetog ili stotog dana kada ga pokrećete."
Usporedba između poslovne inteligencije i strojnog učenja (Infographics)
Ispod je top 5 usporedbi između Business Intelligence i Machine Learning
Ključne razlike između poslovne inteligencije i strojnog učenja
Strojno učenje (ML):
Rutina rada ML-a prilično je jednostavna
- Podatke hranimo i treniramo sustav uz pomoć algoritama i modela
- Jednom kada se sustav upozna s podacima, on generira ciljani predviđeni ishod u odnosu na poznati skup podataka
Sada ćemo pokušati imati razumijevanja kako je ML kategoriziran i funkcionalnosti njegova učenja:
| Karakteristike | NADZORNO UČENJE | NEPOVRATNO UČENJE | Obuka za usavršavanje |
| Podaci | Označeni podaci | Neoznačeni podaci | iterativan |
| proricanje | Na temelju prethodnih saznanja | Bez prethodnog znanja o podacima | Na temelju interakcija iz prethodnih iskustava |
| Značaj | Prediktivni model | Opisni model | Izvedba na temelju iskustva |
- Nadzirano UČENJE : predviđa izlaz za nove podatke, na temelju prethodnog znanja o setovima podataka. Ovdje znanstvenik dostavlja podatke i očekuje ishod u stroj.
- NNADZORNO UČENJE : Ovaj se slučaj obično događa kada čovjek ne zna što očekivati od podataka. Pomoću ulaznih podataka pokušava otkriti obrasce, grupirati algoritme i sažeti podatkovne točke kako bi znanstvenik mogao dobiti rezultat smislenim uvidima.
- Ojačavanje UČENJE : Ovdje se stroj usredotočuje na interakcije unutar okoline i predviđa ishod iako uključuje interakcije.
ML identificira ljudske obrasce koje je teško pratiti u ogromnoj masi podataka. Za svaku organizaciju ML nudi mogućnosti sljedećih aspekata:
- Korisnici brže dobivaju rezultate za svoje BI projekte
- Povećanje proizvoda
- Kako bi se smanjile složenosti implementacije
Poslovna inteligencija (BI)
Ovaj se pojam općenito odnosi na tehnologije, aplikacije i prakse za pružanje strateških odluka poslovanju.
Funkcionalnost BI-a previše je jednostavna. Za rad su mu potrebni podaci.
Međutim, ovdje prikazani podaci nisu jednostavni. Govorimo o Big-Data. Te Big-Data je potrebno vizualizirati kako bi se pružile učinkovite poslovne mogućnosti.
Ispod je jednostavan prikaz načina poslovanja Business Intelligence (BI):
BI se često koristi u 2 svrhe:
- Svrha 1. Vodite posao
- Svrha 2. Promjena poslovanja
Ovdje ćemo pokušati razumjeti na koji se način BI primjenjuje u obje svrhe i njihove karakteristike koje čine iste:
| Karakteristike | Svrha 1 | Svrha 2 |
| Podaci | Strukturirani izvori podataka | Mješavina strukturiranih i nestrukturiranih izvora podataka |
| podrška | Potrebna je bolja kvaliteta podataka | Može funkcionirati s manje kvalificiranim podacima |
| Usredotočenost | Usmjereno prema standardima podataka i upravljanju | Usmjereno prema pretraživanju podataka i traženju prilika |
| Ubrzati | Manje važno | Oslanja se na brzinu i okretnost |
Tablica usporedbe poslovne inteligencije i strojnog učenja
Usporedba strojnog učenja s poslovnom inteligencijom malo je težak zadatak, jer je strojno učenje postavljeno kako bi otključalo snagu poslovne inteligencije.
Poslovna inteligencija (BI) fokusirana je na samostalnu analizu podataka (ML nema tu vještinu). Ovaj jedinstveni skup vještina predviđa ishod poslovne strategije koja je pouzdanija za udruživanje sindikata, a ne njihovih osjećaja i osjećaja.
BI je prekrasan koncept za organizacije koje mogu informacije koristiti na pametan način. Ovdje se rezultati strategija temelje na podacima, a ne na instinktima pojedinca
S druge strane, Strojno učenje (ML) funkcionira prema terminologiji. Njegova je funkcionalnost više poput razumijevanja sustava bez ikakvog eksplicitnog programiranja.
Jednostavno dijalektalno, stroj se fokusira kako bi učio sam kroz pristup podacima koji su im prisutni i te podatke pretvara u informacije
Donja tablica pomaže vam da shvatite koliki značaj imaju Business Intelligence i Machine Learning:
| Značajke | Poslovna inteligencija | Strojno učenje |
| Tijelo rada | Funkcije poput metodičkih za obradu poslovanja na željenom putu | Omogućuje uređaju da uči iz postojećih podataka |
| Srž tehnologije | Identificira poslovne mogućnosti | Razvijeni su sustavi učenja i odlučivanja na temelju podataka |
| Rad s podacima | Pretvara sirove podatke u korisne informacije | Koristi tehnike iskopavanja podataka kako bi razvio modele za predviđanje |
| Upotreba algoritma | Ne ovisi o algoritmu i oslanja se na vještinu | Veoma se oslanja na algoritme |
| Koristite slučajeve | Google Analytics | Amazonske preporuke |
Zaključak - Poslovna inteligencija u odnosu na strojno učenje
Vjerujem da se iz gore proizvedenih informacija može shvatiti značaj i poslovne inteligencije i strojnog učenja.
Značaj ponude Business Intelligence i Machine Learning izravno je proporcionalan ovisnosti podataka (strukturiranih / nestrukturiranih). Ovo je jedini uzlazni zadatak koji treba razvrstati (nije lako) jer se oslanja na dostupnost učinkovitih algoritama podataka i kvalitete.
Stoga je posao organizacije da koristi strukturirane i nestrukturirane podatke i teži ka osmišljavanju svježih algoritama koji su učinkovitiji i sposobni raditi na tim alatima kako bi ponudili željeni ishod.
Da ne zaboravimo, ovi podaci ne samo da pomažu organizacijama, već pružaju i veliku vrijednost krajnjem korisniku.
Rim nije izgrađen u jednom danu, pa tako i evolucija učinkovitog postupanja s podacima; trebat će vremena.
Međutim, od ključne je važnosti da se ljudi koji vode posao koncentriraju više na ovom polju, jer je rješavanje ovih izazova jedini put za napredovanje.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za poslovnu inteligenciju i strojno učenje, njihovo značenje, uporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Najboljih 20 usporedba između podataka o znanosti i poslovne inteligencije
- 12 Važni alati za poslovnu inteligenciju (prednosti)
- Rudarstvo podataka vs strojno učenje - 10 najboljih stvari koje morate znati
- 5 Najkorisnija razlika između znanosti o podacima i strojnog učenja
- Što je pojačano učenje?