Ero liiketoimintatiedon ja koneoppimisen välillä
Bisnesvaisto:
BI: stä (Business Intelligence) on tullut tärkeä tutkimusalue datadatan analysoinnissa. Ja suorittaa tämä tehtävä löytää menestys suhteessa liiketoimintastrategioihin; Ainoa tavoite tulisi olla tiedon keräämiselle, analysoinnille, tulkinnalle ja toimimiselle.
Business Intelligence todellakin eroaa perinteisistä ja nykyaikaisista lähestymistavoista
Moderni BI saa yrityskäyttäjät luomaan oman sisällön riippumatta siitä, onko joku tietotekniikasta, kun taas perinteinen BI nojautuu voimakkaasti tietotekniikan ammattilaiselle.
Koneoppiminen:
Koneoppiminen, määritelmä on yhtä yksinkertainen, että se on kone tai järjestelmä, joka antaa täydellisen tulosteen syötteen perusteella. Viime vuosina siitä on tullut yleinen buzzword. Ennen koneoppimista tietokoneet oli ohjelmoitava (ohjeet annettiin) .Koneoppimisen keksimisen jälkeen tietokoneet voivat ajatella itseään.
Organisaatiot huomasivat uusia löytöjä ja ongelmien ratkaisemista käyttämällä tätä koneoppimistekniikkaa.
Kuuluisa kirjoittaja mainitsi koneoppimisen nimellä
"Koneoppimisella varustetut ohjelmistot eivät tee samaa kuin asennat päivänä, kun ne suorittavat kymmenennen tai sadannen päivän."
Head to Head -vertailu liiketaloudellisen älykkyyden ja koneoppimisen välillä (infografia)
Ohessa on viisi parhainta vertailua liiketoiminnan älykkyyden ja koneoppimisen välillä
Keskeiset erot liiketiedotuksen ja koneoppimisen välillä
Koneoppiminen (ML):
ML: n työrutiini on melko yksinkertainen
- Syötämme tietoa ja koulutamme järjestelmää algoritmien ja mallien avulla
- Kun järjestelmä tutustuu tietoihin, se tuottaa ennustetun tavoitteen tuloksen tunnettuun tietojoukkoon nähden
Nyt yritämme ymmärtää kuinka ML luokitellaan ja sen oppimisen toiminnot:
| Ominaisuudet | VALVONTU OPPIMINEN | VALVONTAMATTAVAT OPPIMISET | VAHVISTUSTEN OPPIMINEN |
| data | Merkityt tiedot | Leimaamattomat tiedot | iteratiivinen |
| ennustus | Perustuu ennakkotietoihin | Ilman tietämystä tiedoista | Perustuu aiempien kokemusten vuorovaikutukseen |
| Merkitys | Ennustava malli | Kuvaileva malli | Suorituskyky kokemuksen perusteella |
- Ohjattu opiskelu : Ennustaa uusien tietojen tuotoksen, joka perustuu aiempaan tietokokonaisuustietoon. Täällä tiedemies syöttää tietoja ja odotti tulosta koneelle.
- Valvomaton OPPIMINEN : Tämä tapahtuu yleensä silloin, kun ei tiedä mitä odottaa datasta. Tulotiedon avulla se yrittää havaita malleja, klusteroida algoritmeja ja tiivistää tietopisteet, jotta tutkija voi tuloksen saada aikaan merkityksellisillä oivalluksilla.
- Vahvistaminen OPPIMINEN : Tässä kone keskittyy vuorovaikutukseen ympäristössä ja ennustaa lopputulosta sisällyttämällä vuorovaikutukset.
ML tunnistaa ihmismallit, joita on vaikea jäljittää suuriin massajoukkoihin tietoja. ML tarjoaa kaikille organisaatioille mahdollisuuden seuraaviin näkökohtiin:
- Käyttäjät saavat arvotuloksia nopeammin BI-projekteilleen
- Tuotteiden tekeminen ehdottavammiksi
- Alentaa toteutuksen monimutkaisuutta
Liiketoimintatieto (BI)
Tämä termi tarkoittaa yleensä tekniikoita, sovelluksia ja käytäntöjä strategisten päätösten tarjoamiseksi yritykselle.
Myös BI: n toiminnallisuus on melko yksinkertainen. Se tarvitsee tietoja työskennelläkseen.
Täällä olevat tiedot eivät kuitenkaan ole yksinkertaisia. Puhumme Big-Datasta. Tämä Big-Data on visualisoitava, jotta voidaan tarjota tehokkaita liiketoimintamahdollisuuksia.
Alla on yksinkertainen esitys siitä, kuinka Business Intelligence (BI) toimii:
BI: tä käytetään usein kahteen tarkoitukseen:
- Tarkoitus 1. Aja yritystä
- Tarkoitus 2. Vaihda yritys
Yritämme tässä ymmärtää, kuinka BI: tä sovelletaan sekä tarkoituksiin että niiden ominaisuuksiin, jotka muodostavat saman:
| Ominaisuudet | Tarkoitus 1 | Tarkoitus 2 |
| data | Jäsennellyt tietolähteet | Yhdistelmä jäsenneltyjä ja jäsentämättömiä tietolähteitä |
| Tuki | Tarvitaan parempaa tiedon laatua | Voi toimia vähemmän pätevällä datalla |
| fokus | Suunnattu kohti tietostandardeja ja hallintaa | Ohjattu tiedon louhintaan ja mahdollisuuksien etsimiseen |
| Nopeus | Vähemmän tärkeää | Luottaa nopeuteen ja ketteryyteen |
Business Intelligence vs Machine Learning -vertailutaulukko
Koneoppimisen vertaaminen yritystiedusteluun on hiukan vaikea tehtävä, koska koneoppimisen tarkoituksena on avata liiketoimintatiedon teho.
Business Intelligence (BI) keskittyy tietojen analysointiin yksinään (ML: llä ei ole tätä taitoa). Tämän ainutlaatuisen taitojoukon avulla se ennakoi liiketoimintastrategian lopputuloksen, joka on luotettavampi siihen, että syndikaattiin vaikuttavat enemmän kuin heidän suolensa ja tunteensa.
BI on upea konsepti organisaatioille, jotka käyttävät tietoa älykkäästi. Tässä strategiatulokset perustuvat tietoihin, eivät yhden ihmisen vaistoihin
Toisaalta koneoppiminen (ML) toimii terminologian mukaisesti. Sen toiminnallisuus muistuttaa enemmän järjestelmien ymmärtämistä ilman erillistä ohjelmointia.
Yksinkertaisessa murrekehyksessä kone keskittyy oppimaan itsessään pääsemällä heille läsnä olevaan tietoon ja muuttamalla tiedot tiedoksi
Seuraava taulukko auttaa sinua ymmärtämään, mikä merkitys Business Intelligence- ja Machine Learning -asioilla toisilleen on:
| ominaisuudet | Bisnesvaisto | Koneoppiminen |
| Työn runko | Toiminnot, kuten menetelmät, liiketoiminnan prosessoimiseksi halutulla tiellä | Mahdollistaa koneen oppimisen olemassa olevista tiedoista |
| Teknologian ydin | Tunnistaa liiketoimintamahdollisuudet | Tietopohjaisia oppimis- ja päätöksentekojärjestelmiä kehitetään |
| Tietojen toiminta | Muuntaa raakatiedot hyödyllisiksi tiedoiksi | Käyttää tiedon louhintatekniikoita ennustemallien kehittämiseksi |
| Algoritmin käyttö | Ei riippuvainen algoritmista ja luottaa taitoon | Luottaa suuresti algoritmeihin |
| Käytä koteloita | Google Analytics | Amazonin suositukset |
Johtopäätös - Liiketoimintatieto ja koneoppiminen
Uskon, että edellä tuotetut tiedot saavat ymmärtämään sekä liiketoimintatiedon että koneoppimisen merkityksen.
Liiketoimintatiedon ja koneoppimisen tarjouksen merkitys on suoraan verrannollinen tiedon (strukturoidun / jäsentämättömän) riippuvuuteen. Tämä on ainoa ylämäessä tehtävä tehtävä, joka on selvitettävä (ei helppoa), koska se riippuu tehokkaiden tietojen ja laatualgoritmien saatavuudesta.
Siksi organisaation tehtävänä on hyödyntää jäsenneltyä ja jäsentämätöntä tietoa ja pyrkiä suunnittelemaan uusia algoritmeja, jotka ovat tehokkaampia ja kykenevät työskentelemään näiden työkalujen parissa halutun tuloksen tarjoamiseksi.
Ei pidä unohtaa, että nämä datajärvet eivät vain avusta organisaatioita, vaan tarjoavat myös paljon arvoa loppukäyttäjälle.
Roomaa ei rakennettu päivässä, samoin kuin tehokkaan tietojenkäsittelyn kehitys; se vie aikaa.
Yrityksille johtavien ihmisten on kuitenkin elintärkeää keskittyä enemmän tällä alalla, koska näiden haasteiden ratkaiseminen on ainoa tapa edetä.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ollut opas liiketoiminnan älykkyyteen ja koneoppimiseen, niiden merkitykseen, vertailussa pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Paras 20 vertailua tietojen tieteen ja yritystiedon välillä
- 12 tärkeätä Business Intelligence -työkalua (hyötyä)
- Tietojen louhinta vs koneoppiminen - 10 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
- 5 hyödyllisin ero tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen välillä
- Mikä on vahvistusoppiminen?