Liiketoimintatieto ja koneoppiminen - kumpi on parempi

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 -