Verschil tussen business intelligence en machine learning
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) is een belangrijk studiegebied geworden in Data Analytics. En om die taak van het vinden van succes met betrekking tot bedrijfsstrategieën te vervullen; tijd nemen om gegevens te verzamelen, analyseren, interpreteren en ernaar te handelen zou het enige doel moeten zijn.
Business Intelligence verschilt eigenlijk met traditionele en moderne benaderingen
Moderne BI laat zakelijke gebruikers hun eigen inhoud maken zonder iemand afhankelijk te maken van IT, terwijl traditionele BI zwaar leunt op IT-professionals.
Machine leren:
Machine learning, een definitie is zo eenvoudig dat het een machine of een systeem is dat perfecte output geeft op basis van de input. In de afgelopen jaren is dit een veel voorkomend modewoord geworden. Vóór machine learning moesten computers worden geprogrammeerd (er moesten aanwijzingen worden gegeven). Na de uitvinding van machine learning, kunnen computers zelf nadenken.
Organisaties merkten nieuwe ontdekkingen en problemen op met behulp van deze machine learning-techniek.
De beroemde schrijver citeerde machine learning als
"Software met machine learning doet niet hetzelfde op de dag dat u het installeert, maar het doet de tiende of honderdste dag dat u het uitvoert."
Head-to-Head vergelijking tussen Business intelligence versus Machine Learning (Infographics)
Hieronder staan de Top 5-vergelijkingen tussen Business intelligence versus Machine Learning
Belangrijkste verschillen tussen Business Intelligence versus Machine Learning
Machine learning (ML):
De werkroutine van ML is vrij eenvoudig
- We voeden gegevens en trainen het systeem met behulp van algoritmen en modellen
- Zodra het systeem vertrouwd raakt met de gegevens, genereert het de beoogde voorspelde uitkomst met betrekking tot de bekende gegevensset
Nu zullen we proberen inzicht te krijgen in hoe ML is gecategoriseerd en de respectieve functionaliteiten van het leren ervan:
| Kenmerken | LEREN ONDER TOEZICHT | ONBEWAKT LEREN | VERSTERKING LEREN |
| Gegevens | Gelabelde gegevens | Gegevens zonder label | iteratieve |
| Voorspelling | Gebaseerd op voorkennis | Zonder voorkennis van gegevens | Gebaseerd op interacties uit eerdere ervaringen |
| Betekenis | Voorspellend model | Beschrijvend model | Prestaties op basis van ervaring |
- Supervised LEARNING : voorspelt uitvoer voor nieuwe gegevens, op basis van eerdere kennis van gegevenssets. Hier voert de wetenschapper gegevens in en verwachtte het resultaat naar de machine.
- Zonder toezicht LEREN : Dit geval doet zich meestal voor wanneer men niet weet wat te verwachten van de gegevens. Met invoergegevens probeert het patronen te detecteren, de algoritmen te clusteren en de datapunten voor de wetenschapper samen te vatten om het resultaat af te leiden via zinvolle inzichten.
- Versterking LEREN : Hier richt de machine zich op interacties in de omgeving en voorspelt de uitkomst door de interacties op te nemen.
ML identificeert menselijke patronen die moeilijk te traceren zijn in enorme hoeveelheden gegevens. Voor elke organisatie biedt ML mogelijkheden voor de volgende aspecten:
- Gebruikers krijgen sneller waarderingsresultaten voor hun BI-projecten
- Producten suggestiever maken
- Om de implementatiecomplexiteiten te verlagen
Business Intelligence (BI)
Deze term verwijst in het algemeen naar de technologieën, toepassingen en werkwijzen om strategische beslissingen voor het bedrijf te nemen.
De functionaliteit van de BI is ook vrij eenvoudig. Het heeft gegevens nodig om aan te werken.
De gegevens die hier aanwezig zijn, zijn echter niet eenvoudig. We hebben het over Big-Data. Deze Big-Data moet worden gevisualiseerd om efficiënte zakelijke kansen te bieden.
Hieronder vindt u een eenvoudige weergave van hoe Business Intelligence (BI) werkt:
BI wordt vaak gebruikt voor 2 doeleinden:
- Doel 1. Het bedrijf runnen
- Doel 2. Verander het bedrijf
Hier zullen we proberen te begrijpen hoe BI wordt toegepast op zowel de doelen als hun kenmerken die hetzelfde vormen:
| Kenmerken | Doel 1 | Doel 2 |
| Gegevens | Gestructureerde gegevensbronnen | Mengsel van gestructureerde en ongestructureerde gegevensbronnen |
| Ondersteuning | Betere datakwaliteit is vereist | Kan met minder gekwalificeerde gegevens werken |
| Focus | Gericht op gegevensstandaarden en beheer | Gericht op datamining & zoeken naar kansen |
| Snelheid | Minder belangrijk | Vertrouwt op snelheid en behendigheid |
Business Intelligence versus Machine Learning Vergelijkingstabel
Machine learning vergelijken met business intelligence is een beetje een moeilijke taak, omdat machine learning de kracht van business intelligence zal ontsluiten.
Business Intelligence (BI) richt zich op het analyseren van de gegevens zelf (ML heeft deze vaardigheid niet). Met deze unieke vaardigheden voorspelt het de uitkomst van een bedrijfsstrategie die betrouwbaarder is voor het syndicaat om te worden beïnvloed door in plaats van hun lef en gevoelens.
BI is een geweldig concept voor organisaties om op een slimme manier gebruik te maken van informatie. Hier zijn de resultaten van strategieën gebaseerd op de gegevens en niet op de instincten van een individu
Aan de andere kant functioneert Machine Learning (ML) volgens de terminologie. De functionaliteit lijkt meer op het begrijpen van de systemen zonder expliciete programmering.
In eenvoudige dialecten concentreert de machine zich op het leren door toegang te krijgen tot de gegevens die voor hen aanwezig zijn en die gegevens om te zetten in informatie
De onderstaande tabel helpt u te begrijpen welke betekenis Business Intelligence en Machine Learning voor elkaar hebben:
| Kenmerken | Bedrijfsinformatie | Machine leren |
| Lichaam van het werk | Functies zoals methodisch om zaken op het gewenste pad te verwerken | Hiermee kan de machine leren van bestaande gegevens |
| Crux van technologie | Identificeert zakelijke kansen | Op gegevens gebaseerde leer- en besluitvormingssystemen worden ontwikkeld |
| Werking van gegevens | Converteert onbewerkte gegevens naar nuttige informatie | Implementeert dataminingtechnieken om voorspellingsmodellen te ontwikkelen |
| Gebruik van algoritme | Niet afhankelijk van een algoritme en vertrouwt op vaardigheden | Is enorm afhankelijk van algoritmen |
| Gebruik cases | Google Analytics | Amazon aanbevelingen |
Conclusie - Business Intelligence versus Machine Learning
Ik geloof dat je met bovenstaande informatie de betekenis van zowel Business Intelligence als Machine Learning begrijpt.
De betekenis van het aanbod van Business Intelligence en Machine Learning is recht evenredig met de afhankelijkheid van gegevens (gestructureerd / ongestructureerd). Dit is de enige bergopwaartse taak die moet worden opgelost (niet eenvoudig) omdat deze afhankelijk is van de beschikbaarheid van efficiënte gegevens en kwaliteitsalgoritmen.
Daarom is het de taak van de organisatie om gebruik te maken van gestructureerde en ongestructureerde gegevens en te streven naar het ontwerpen van nieuwe algoritmen die effectiever zijn en kunnen werken aan deze tools om het gewenste resultaat te bieden.
Niet te vergeten, deze datameren helpen niet alleen de organisaties, maar bieden ook veel waarde voor de eindgebruiker.
Rome is niet in één dag gebouwd, en de evolutie van effectieve gegevensverwerking ook; het zal tijd kosten.
Het is echter van vitaal belang voor de mensen die leiding geven aan bedrijven om zich meer op dit gebied te concentreren, omdat het aangaan van deze uitdagingen de enige manier is om verder te gaan.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor Business Intelligence versus Machine Learning, hun betekenis, Head-to-Head-vergelijking, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Beste 20-vergelijking tussen gegevenswetenschap versus bedrijfsinformatie
- 12 Belangrijke Business Intelligence Tools (voordelen)
- Datamining versus machinaal leren - 10 beste dingen die u moet weten
- 5 Meest bruikbare verschil tussen data science versus machine learning
- Wat is versterkingsleren?