Forskellen mellem Business Intelligence og Machine Learning
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) er blevet et vigtigt studieområde inden for Data Analytics. Og at udføre denne opgave med at finde succes med hensyn til forretningsstrategier; at tage tid til at indsamle, analysere, fortolke og handle på data bør være det eneste mål.
Business Intelligence adskiller sig faktisk med traditionelle og moderne tilgange
Moderne BI får forretningsbrugere til at oprette deres eget indhold uden at afhænge nogen af it, hvorimod traditionel BI læner stærkt på it-professionel.
Maskinelæring:
Maskinlæring, en definition er så enkel, at det er en maskine eller et system, der giver perfekt output baseret på input. I de senere år er dette blevet et almindeligt buzzword. Før maskinlæring måtte computere programmeres (instruktioner skulle gives). Efter opfindelsen af maskinlæring kan computere tænke selv.
Organisationer bemærkede nye opdagelser og løste problemer ved hjælp af denne maskinlæringsteknik.
Den berømte forfatter citerede maskinlæring som
"Software med maskinlæring gør ikke det samme den dag, du installerer det, som det gør den tiende eller hundredeendedag, du kører den."
Sammenligning mellem hovedet og hovedet mellem Business intelligence vs Machine Learning (Infographics)
Nedenfor er de Top 5 sammenligninger mellem Business intelligence vs Machine Learning
Vigtige forskelle mellem forretningsinformation efter maskinlæring
Maskinindlæring (ML):
Arbejdsrutinen for ML er ganske enkel
- Vi fodrer data og træner systemet ved hjælp af algoritmer og modeller
- Når systemet er fortrolig med dataene, genererer det det forudsagte målresultat med hensyn til det kendte datasæt
Nu skal vi forsøge at få en forståelse af, hvordan ML kategoriseres, og de respektive funktionaliteter i dens læring:
| Egenskaber | OVERVÅGET LÆRING | Uovervåget læring | REINFORCEMENT LÆRING |
| Data | Mærkede data | Umærkede data | Iterativ |
| Forudsigelse | Baseret på forudgående viden | Uden forudgående kendskab til data | Baseret på interaktioner fra tidligere erfaringer |
| Betydning | Forudsigelig model | Beskrivende model | Ydeevne baseret på erfaring |
- Overvåget LÆRING : Forudsiger output for nye data, baseret på tidligere viden om datasæt. Her feeder forskeren data og forventede resultatet til maskinen.
- Uovervåget LÆRING : Denne sag opstår normalt, når man ikke ved, hvad man kan forvente af dataene. Med inputdata forsøger den at registrere mønstre, klynge algoritmerne og sammenfatte datapunkterne for forskeren til at udlede resultatet gennem meningsfuld indsigt.
- Forstærkning LÆRING : Her fokuserer maskinen på interaktioner i miljøet og forudsiger resultatet, selvom interaktionerne integreres.
ML identificerer menneskelige mønstre, som er svære at spore i store datamængder. For enhver organisation giver ML mulighed for følgende aspekter:
- Bruger får hurtigere værdieresultater for deres BI-projekter
- At gøre produkter mere suggererende
- For at sænke implementeringskompleksiteterne
Business Intelligence (BI)
Dette udtryk henviser generelt til teknologier, applikationer og praksis til at give strategiske beslutninger til virksomheden.
BI's funktionalitet er også ganske enkel. Det har brug for data at arbejde på.
De data, der er præsenteret herover, er imidlertid ikke enkle. Vi taler om Big-Data. Disse Big-data skal visualiseres for at give effektive forretningsmuligheder.
Nedenfor er en enkel gengivelse af, hvordan Business Intelligence (BI) fungerer:
BI bruges ofte til 2 formål:
- Formål 1. Kør forretningen
- Formål 2. Skift forretning
Her vil vi prøve at forstå, hvordan BI anvendes til både formålene og deres egenskaber, der udgør det samme:
| Egenskaber | Formål 1 | Formål 2 |
| Data | Strukturerede datakilder | Blanding af strukturerede og ustrukturerede datakilder |
| Support | Bedre datakvalitet kræves | Kan fungere med mindre kvalificerede data |
| Fokus | Retning mod datastandarder og styring | Retning mod data mining og mulighed for søgning |
| Hastighed | Mindre vigtigt | Er afhængig af hastighed og smidighed |
Sammenligningstabel for Business Intelligence vs Machine Learning
Det er en smule hård opgave at sammenligne maskinlæring med forretningsintelligens, fordi maskinlæring er indstillet til at frigøre kraften i forretningsinformation.
Business Intelligence (BI) fokuserer på at analysere dataene på egen hånd (ML har ikke denne evne). Med dette unikke færdigheds sæt forudsiger det resultatet af en forretningsstrategi, som er mere pålidelige for syndikatet at blive påvirket af snarere end deres tarme og følelser.
BI er et vidunderligt koncept for organisationer at gøre brug af information på en smart måde. Her er resultaterne af strategier baseret på dataene og ikke på et individs instinkter
På den anden side fungerer Machine Learning (ML) ifølge terminologien. Dens funktionalitet er mere som at få systemerne til at forstå uden nogen eksplicit programmering.
I simpelt dialektal fokuserer maskinen på at lære af sig selv ved at få adgang til de data, der findes til dem, og omdanne disse data til information
Nedenstående tabel hjælper dig med at forstå, hvilken betydning Business Intelligence og Machine Learning udgør for hinanden:
| Funktioner | Business Intelligence | Maskinelæring |
| Arbejdsgruppe | Funktioner som metodiske til at behandle forretninger på den ønskede vej | Gør det muligt for maskinen at lære af eksisterende data |
| Crux af teknologi | Identificerer forretningsmuligheder | Databaseret læring og beslutningstagningssystemer udvikles |
| Drift af data | Konverterer rådata til nyttig information | Indsætter data mining-teknikker til at udvikle modeller til prognose |
| Brug af algoritme | Ikke afhængig af en algoritme og er afhængig af dygtighed | Stoler enormt på algoritmer |
| Brug sager | Google Analytics | Amazon-anbefalinger |
Konklusion - Business Intelligence vs Machine Learning
Jeg tror, at ovenstående producerede oplysninger får en til at forstå betydningen af både Business Intelligence og Machine Learning.
Betydningen af tilbudet om Business Intelligence og Machine Learning er direkte proportional med afhængigheden af data (struktureret / ustruktureret). Dette er den eneste opadgående opgave, der skal sorteres (ikke let), da den er afhængig af tilgængeligheden af effektive data- og kvalitetsalgoritmer.
Derfor er det organisationens opgave at gøre brug af strukturerede og ustrukturerede data og stræbe mod at designe friske algoritmer, der er mere effektive og i stand til at arbejde på, for at disse værktøjer giver det ønskede resultat.
For ikke at glemme, disse datasøer hjælper ikke kun organisationerne, men tilbyder også en masse værdi til slutbrugeren.
Rom blev ikke bygget på en dag, og det samme er udviklingen af effektiv datahåndtering; det tager tid.
Det er dog vigtigt for de mennesker, der leder virksomheder, at koncentrere sig mere om dette felt, da det er den eneste måde at tage sig af disse udfordringer på.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til Business Intelligence vs Machine Learning, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Bedste 20 sammenligning mellem datavidenskab vs forretningsintelligens
- 12 Vigtige Business Intelligence-værktøjer (fordele)
- Data mining vs Machine learning - 10 bedste ting, du skal vide
- 5 Den mest nyttige forskel mellem Data Science vs Machine Learning
- Hvad er forstærkningslæring?