Unterschied zwischen Business Intelligence und maschinellem Lernen
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) ist zu einem wichtigen Studienbereich in der Datenanalyse geworden. Und um diese Aufgabe zu erfüllen, Erfolg in Bezug auf Geschäftsstrategien zu finden; Das einzige Ziel sollte es sein, sich Zeit zu nehmen, Daten zu sammeln, zu analysieren, zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Business Intelligence unterscheidet sich tatsächlich von traditionellen und modernen Ansätzen
Modernes BI ermöglicht es Geschäftsbenutzern, ihre eigenen Inhalte zu erstellen, ohne von der IT abhängig zu sein, während traditionelles BI sich stark auf IT-Experten stützt.
Maschinelles Lernen:
Maschinelles Lernen, eine Definition ist so einfach, dass es sich um eine Maschine oder ein System handelt, das auf der Grundlage der Eingabe eine perfekte Ausgabe liefert. In den letzten Jahren ist dies ein gängiges Schlagwort geworden. Vor dem maschinellen Lernen mussten Computer programmiert werden (Anweisungen mussten gegeben werden). Nach der Erfindung des maschinellen Lernens können Computer selbst denken.
Unternehmen bemerkten neue Entdeckungen und lösten Probleme, indem sie diese maschinelle Lerntechnik verwendeten.
Der berühmte Schriftsteller zitierte maschinelles Lernen als
"Software mit maschinellem Lernen funktioniert an dem Tag, an dem Sie sie installieren, nicht genauso wie am zehnten oder hundertsten Tag, an dem Sie sie ausführen."
Head to Head Vergleich zwischen Business Intelligence und Maschinelles Lernen (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die fünf wichtigsten Vergleiche zwischen Business Intelligence und maschinellem Lernen
Hauptunterschiede zwischen Business Intelligence und maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen (ML):
Die Arbeitsroutine von ML ist recht einfach
- Wir füttern Daten und trainieren das System mit Hilfe von Algorithmen und Modellen
- Sobald das System mit den Daten vertraut ist, generiert es das vorhergesagte Zielergebnis in Bezug auf den bekannten Datensatz
Nun werden wir versuchen zu verstehen, wie ML kategorisiert ist und welche Lernfunktionalitäten es bietet:
| Eigenschaften | ÜBERWACHTES LERNEN | UNBEAUFSICHTIGTES LERNEN | VERSTÄRKUNG LERNEN |
| Daten | Beschriftete Daten | Daten ohne Label | Iterativ |
| Prognose | Basierend auf Vorkenntnissen | Ohne vorherige Kenntnis der Daten | Basierend auf Interaktionen aus früheren Erfahrungen |
| Bedeutung | Vorhersagemodell | Beschreibendes Modell | Leistung aus Erfahrung |
- Überwachtes LERNEN : Prognostiziert die Ausgabe für neue Daten auf der Grundlage vorhergehender Kenntnisse über Datensätze. Hier füttert der Wissenschaftler die Daten und erwartet das Ergebnis an der Maschine.
- Unbeaufsichtigtes LERNEN : Dieser Fall tritt im Allgemeinen auf, wenn man nicht weiß, was von den Daten zu erwarten ist. Mit Eingabedaten wird versucht, Muster zu erkennen, die Algorithmen zu gruppieren und die Datenpunkte zusammenzufassen, damit der Wissenschaftler das Ergebnis durch aussagekräftige Erkenntnisse ableiten kann.
- Verstärkung LERNEN : Hier konzentriert sich die Maschine auf Interaktionen innerhalb der Umgebung und sagt das Ergebnis voraus, indem sie die Interaktionen einbezieht.
ML identifiziert menschliche Muster, die in riesigen Datenmengen nur schwer nachzuvollziehen sind. Für jede Organisation bietet ML die Möglichkeit zu folgenden Aspekten:
- Benutzer erhalten schneller wertvolle Ergebnisse für ihre BI-Projekte
- Produkte attraktiver machen
- Reduzierung der Implementierungskomplexität
Business Intelligence (BI)
Dieser Begriff bezieht sich im Allgemeinen auf die Technologien, Anwendungen und Praktiken, mit denen strategische Entscheidungen für das Unternehmen getroffen werden.
Die Funktionalität des BI ist ebenfalls recht einfach. Es braucht Daten, um daran zu arbeiten.
Die hier vorliegenden Daten sind jedoch nicht einfach. Wir sprechen von Big-Data. Diese Big-Data-Daten müssen visualisiert werden, um effiziente Geschäftsmöglichkeiten zu bieten.
Im Folgenden finden Sie eine einfache Darstellung der Funktionsweise von Business Intelligence (BI):
BI wird häufig für zwei Zwecke verwendet:
- Zweck 1. Führen Sie das Geschäft
- Zweck 2. Ändern Sie das Geschäft
Hier werden wir versuchen zu verstehen, wie BI auf die Zwecke und deren Eigenschaften angewendet wird, die dasselbe ausmachen:
| Eigenschaften | Zweck 1 | Zweck 2 |
| Daten | Strukturierte Datenquellen | Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen |
| Unterstützung | Eine bessere Datenqualität ist erforderlich | Kann mit weniger qualifizierten Daten funktionieren |
| Fokus | Auf Datenstandards und -verwaltung ausgerichtet | Auf Data Mining & Opportunity-Suche ausgerichtet |
| Geschwindigkeit | Weniger wichtig | Verlässt sich auf Geschwindigkeit und Agilität |
Vergleichstabelle zwischen Business Intelligence und maschinellem Lernen
Der Vergleich von maschinellem Lernen mit Business Intelligence ist eine schwierige Aufgabe, da maschinelles Lernen die Leistungsfähigkeit von Business Intelligence freisetzen soll.
Business Intelligence (BI) konzentriert sich auf die Analyse der Daten auf eigene Faust (ML verfügt nicht über diese Fähigkeit). Mit dieser einzigartigen Kompetenz wird das Ergebnis einer Geschäftsstrategie prognostiziert, die verlässlicher für das Syndikat ist, als von dessen Eingeweiden und Gefühlen beeinflusst zu werden.
BI ist ein wunderbares Konzept für Unternehmen, um Informationen auf intelligente Weise zu nutzen. Hier basieren die Ergebnisse von Strategien auf den Daten und nicht auf den Instinkten eines Einzelnen
Auf der anderen Seite funktioniert Machine Learning (ML) gemäß der Terminologie. Seine Funktionalität ist eher so, als würde man die Systeme ohne explizite Programmierung verstehen.
In einfachen Dialekten konzentriert sich die Maschine darauf, von selbst zu lernen, indem sie auf die vorhandenen Daten zugreift und diese Daten in Informationen umwandelt
Die folgende Tabelle hilft Ihnen zu verstehen, welche Bedeutung Business Intelligence und Machine Learning für einander haben:
| Eigenschaften | Business Intelligence | Maschinelles Lernen |
| Körper der Arbeit | Funktioniert wie methodisch, um Geschäfte auf dem gewünschten Weg abzuwickeln | Ermöglicht dem Gerät, aus vorhandenen Daten zu lernen |
| Kern der Technologie | Identifiziert Geschäftsmöglichkeiten | Es werden datenbasierte Lern- und Entscheidungsfindungssysteme entwickelt |
| Operation von Daten | Konvertiert Rohdaten in nützliche Informationen | Verwendet Data Mining-Techniken, um Modelle für Prognosen zu entwickeln |
| Verwendung des Algorithmus | Unabhängig von einem Algorithmus und abhängig von Geschicklichkeit | Verlässt sich stark auf Algorithmen |
| Anwendungsfälle | Google Analytics | Amazon Empfehlungen |
Fazit - Business Intelligence vs. Maschinelles Lernen
Ich glaube, obige Informationen lassen die Bedeutung von Business Intelligence und maschinellem Lernen verstehen.
Die Bedeutung des Angebots für Business Intelligence und Maschinelles Lernen ist direkt proportional zur Abhängigkeit von Daten (strukturiert / unstrukturiert). Dies ist die einzige anstrengende Aufgabe, die gelöst werden muss (nicht einfach), da sie auf der Verfügbarkeit effizienter Daten und Qualitätsalgorithmen beruht.
Daher ist es Aufgabe der Organisation, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verwenden und neue Algorithmen zu entwickeln, die effektiver sind und an denen gearbeitet werden kann, damit diese Tools das gewünschte Ergebnis liefern.
Nicht zu vergessen, diese Datenseen unterstützen nicht nur die Organisationen, sondern bieten dem Endbenutzer auch einen hohen Mehrwert.
Rom wurde nicht an einem Tag erbaut, ebenso wie die Entwicklung einer effektiven Datenverarbeitung. Es wird einige Zeit dauern.
Für die Verantwortlichen der Unternehmen ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, sich stärker auf dieses Gebiet zu konzentrieren, da die Bewältigung dieser Herausforderungen der einzige Weg ist, um voranzukommen.
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Dies war ein Leitfaden für Business Intelligence im Vergleich zu maschinellem Lernen, deren Bedeutung, Kopf-an-Kopf-Vergleich, Hauptunterschiede, Vergleichstabelle und Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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