Разница между бизнес-аналитикой и машинным обучением
Бизнес-аналитика:
BI (Business Intelligence) стала важной областью исследования в области аналитики данных. И для достижения этой цели достижения успеха в отношении бизнес-стратегий; время, необходимое для сбора, анализа, интерпретации и обработки данных, должно быть единственной целью.
Бизнес-аналитика на самом деле отличается от традиционных и современных подходов
Современная BI заставляет бизнес-пользователей создавать свой собственный контент, не завися от кого-то от ИТ, в то время как традиционная BI сильно зависит от ИТ-профессионалов.
Машинное обучение:
Машинное обучение, определение так же просто, как машина или система, которая дает идеальный результат на основе входных данных. В последние годы это стало общим модным словом. Перед машинным обучением компьютеры должны были быть запрограммированы (указания должны были быть даны). После изобретения машинного обучения компьютеры могли думать самостоятельно.
Организации заметили новые открытия и решения проблем с помощью этой техники машинного обучения.
Известный писатель цитирует машинное обучение как
«Программное обеспечение с машинным обучением не делает то же самое в день, когда вы его устанавливаете, как это делает десятый или сотый день, когда вы его запускаете».
Личное сравнение бизнес-аналитики и машинного обучения (инфографика)
Ниже приведены 5 лучших сравнений бизнес-аналитики и машинного обучения.
Ключевые различия между бизнес-аналитикой и машинным обучением
Машинное обучение (ML):
Режим работы ML довольно прост
- Мы подаем данные и обучаем систему с помощью алгоритмов и моделей.
- Когда система знакомится с данными, она генерирует целевой прогнозируемый результат по отношению к известному набору данных.
Теперь мы попытаемся понять, как МЛ классифицируется и соответствующие функции его обучения:
| Характеристики | УЧЕБНОЕ ОБУЧЕНИЕ | Необслуживаемое обучение | Укрепление УЧЕНИЯ |
| Данные | Помеченные данные | Немаркированные данные | итеративный |
| прогнозирование | На основании предыдущих знаний | Без предварительного знания данных | Основано на взаимодействиях из предыдущего опыта |
| Значимость | Прогнозирующая модель | Описательная модель | Производительность на основе опыта |
- УЧЕБНОЕ ОБУЧЕНИЕ : Прогнозирует вывод новых данных на основе предыдущих знаний о наборах данных. Здесь ученый подает данные и рассчитывает на результат машины.
- УЧЕБНОЕ ОБУЧЕНИЕ : Этот случай обычно происходит, когда человек не знает, чего ожидать от данных. Используя входные данные, он пытается обнаружить закономерности, кластеризовать алгоритмы и суммировать точки данных, которые ученый может получить в результате осмысленного понимания.
- Укрепление УЧИТЬСЯ : Здесь машина фокусируется на взаимодействиях в среде и прогнозирует результат, хотя и включает взаимодействия.
ML идентифицирует человеческие закономерности, которые трудно отследить в огромных массах данных. Для любой организации ML дает возможность следующих аспектов:
- Пользователь быстрее получает полезные результаты для своих проектов BI
- Делать продукты более выразительными
- Чтобы снизить сложности реализации
Бизнес-аналитика (BI)
Этот термин обычно относится к технологиям, приложениям и практикам, которые обеспечивают стратегические решения для бизнеса.
Функциональность BI также довольно проста. Нужны данные для работы.
Однако данные, представленные здесь, не просты. Мы говорим о Big-Data. Эти большие данные необходимо визуализировать, чтобы обеспечить эффективные возможности для бизнеса.
Ниже приведено простое представление о том, как работает Business Intelligence (BI):
BI часто используется для 2 целей:
- Цель 1. Управлять бизнесом
- Цель 2. Изменить бизнес
Здесь мы попытаемся понять, как BI применяется как к целям, так и к их характеристикам, составляющим одно и то же:
| Характеристики | Цель 1 | Цель 2 |
| Данные | Структурированные источники данных | Сочетание структурированных и неструктурированных источников данных |
| Служба поддержки | Требуется лучшее качество данных | Может работать с менее квалифицированными данными |
| фокус | Направлено на стандарты данных и управление | Направлен на добычу данных и поиск возможностей |
| скорость | Менее важно | Полагается на скорость и ловкость |
Сравнительная таблица бизнес-аналитики и машинного обучения
Сравнение машинного обучения с бизнес-аналитикой является довольно сложной задачей, потому что машинное обучение настроено на то, чтобы раскрыть возможности бизнес-аналитики.
Business Intelligence (BI) фокусируется на анализе данных самостоятельно (у ML нет этого навыка). Обладая этим уникальным набором навыков, он предсказывает результат бизнес-стратегии, которая более надежна для синдиката, а не на его внутренности и чувства.
BI - это прекрасная концепция для организаций, позволяющая разумно использовать информацию. Здесь результаты стратегий основаны на данных, а не на инстинктах одного человека.
С другой стороны, машинное обучение (ML) функционирует согласно терминологии. Его функциональность больше похожа на понимание системы без какого-либо явного программирования.
В простом диалекте машина фокусируется на самостоятельном обучении, получая доступ к представленным им данным и преобразовывая эти данные в информацию
Приведенная ниже таблица поможет вам понять, какое значение бизнес-аналитика и машинное обучение представляют друг для друга:
| Характеристики | Бизнес-аналитика | Машинное обучение |
| План работ | Такие функции, как методика, чтобы обрабатывать бизнес на нужном пути | Позволяет машине учиться на существующих данных |
| Суть технологии | Определяет возможности для бизнеса | Системы обучения и принятия решений на основе данных |
| Операция данных | Преобразует необработанные данные в полезную информацию | Внедряет методы интеллектуального анализа данных для разработки моделей прогноза |
| Использование алгоритма | Независимо от алгоритма и умения | Сильно зависит от алгоритмов |
| Случаи использования | Гугл Аналитика | Рекомендации Amazon |
Вывод - бизнес-аналитика против машинного обучения
Я полагаю, что приведенная выше информация действительно позволяет понять значение как бизнес-аналитики, так и машинного обучения.
Значимость предложений Business Intelligence и Machine Learning прямо пропорциональна зависимости данных (структурированных / неструктурированных). Это единственная сложная задача, которую нужно решить (нелегко), поскольку она зависит от наличия эффективных данных и качественных алгоритмов.
Следовательно, организация должна использовать структурированные и неструктурированные данные и стремиться к разработке новых алгоритмов, которые более эффективны и способны работать для этих инструментов, чтобы обеспечить желаемый результат.
Не стоит забывать, что эти озёра данных не только помогают организациям, но и предлагают большую ценность для конечного пользователя.
Рим был построен не за один день, как и эволюция эффективной обработки данных; это займет время.
Тем не менее, для людей, которые возглавляют бизнес, жизненно важно сконцентрироваться на этой области, поскольку решение этих проблем - единственный путь для продвижения вперед.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по бизнес-аналитике и машинному обучению, их значению, личному сравнению, ключевым различиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 20 лучших сравнений между наукой о данных и бизнес-аналитикой
- 12 важных инструментов бизнес-аналитики (преимущества)
- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - 10 лучших вещей, которые вам нужно знать
- 5 самых полезных отличий между наукой о данных и машинным обучением
- Что такое обучение усилению?