Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und Business Intelligence
Business Intelligence ist eine Technologie, die zum Sammeln, Speichern, Zugreifen auf und Analysieren von Daten verwendet wird, um Geschäftsbenutzern dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz hingegen ist eine Möglichkeit, einen Computer, einen computergesteuerten Roboter oder eine Software zu erstellen Die künstliche Intelligenz basiert auf der Studie, wie der Mensch denkt, lernt, entscheidet und arbeitet, um ein Problem zu lösen, und das Ergebnis dieser Studie dann als Grundlage für die Entwicklung intelligenter Software und Systeme verwendet.
Direkter Vergleich zwischen künstlicher Intelligenz und Business Intelligence (Infografiken)
Nachfolgend finden Sie die Top-6-Vergleiche zwischen künstlicher Intelligenz und Business Intelligence
Vergleich zwischen künstlicher Intelligenz und Business Intelligence
| Vergleichsbasis | Künstliche Intelligenz | Business Intelligence |
| Philosophie | AI wird mit der Absicht gestartet, ähnliche Intelligenz in Maschinen zu erzeugen, die wir in Menschen finden | Es hilft bei der Analyse der Geschäftsleistung durch datengesteuerte Einsicht, dh Verstehen der Vergangenheit und Vorhersagen der Zukunft |
| Tore | Expertensysteme erstellen und menschliche Intelligenz in Maschinen implementieren | Es sollte Informationen bereitstellen, die effiziente und effektive Geschäftsentscheidungen auf allen Unternehmensebenen ermöglichen. |
| Bereiche, die dazu beitragen | Künstliche Intelligenz ist eine Kombination aus Wissenschaft und Technologie, die auf Informatik, Mathematik, Biologie und Psychologie basiert | Es kombiniert Business-Analyse-Tools, einschließlich Ad-hoc-Analyse, Enterprise Reporting, OLAP (Online Analytical Processing) |
| Anwendungen | Künstliche Intelligenz wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. bei Spielen, der Verarbeitung natürlicher Sprache, Expertensystemen, Bildverarbeitungssystemen, Spracherkennung, Handschrifterkennung und intelligenten Robotern. | Es wird in Tabellenkalkulations-, Abfrage- und Berichterstellungssoftware, digitalen Dashboards, Data Mining, Data Warehouse und Überwachung von Geschäftsaktivitäten verwendet. |
| Forschungsgebiete | Forschungsgebiete für Künstliche Intelligenz sind Expertensysteme, Neuronale Netze, Natürliche Sprachverarbeitung, Fuzzy-Logik, Robotik. | Forschungsbereiche für Business Intelligence umfassen Data Mining in sozialen Netzwerken, Prozessanalytik, Bigdata und OLAP |
| Probleme | Künstliche Intelligenz steht vor drei Problemen: Bedrohung der Privatsphäre, Bedrohung der Menschenwürde, Bedrohung der Sicherheit. | Business Intelligence-Probleme werden in zwei Typen eingeteilt: Organisation und Personen sowie Technologie und Daten |
Algorithmen in künstlicher Intelligenz vs. Business Intelligence
| Künstliche Intelligenz-Algorithmen | Business Intelligence-Algorithmen |
| Breitensuchalgorithmus Es startet am Wurzelknoten und untersucht zuerst die Nachbarknoten und wechselt zu den Nachbarknoten der nächsten Ebene. Es bietet den kürzesten Weg zur Lösung und kann mithilfe von FIFO implementiert werden | Entscheidungsbaum-Algorithmus Dies extrahiert die Vorhersageinformationen in Form von für den Menschen verständlichen Regeln, und diese Regeln können Wenn-Dann-Sonst-Regeln sein, die zu den Vorhersageinformationen führen |
| Tiefensuchalgorithmus Dieser Algorithmus wird mithilfe der LIFO-Datenstruktur (Last-in-first-out) implementiert. Er erstellt Knoten wie die Breitensuche, unterscheidet sich jedoch nur in der Reihenfolge. Bei jeder Iteration werden die Knoten von der Wurzel bis zum Blatt gespeichert und es können auch keine doppelten Knoten überprüft werden . | Naive Bayes Es erstellt Vorhersagen unter Verwendung des Bayes-Algorithmus, der die Wahrscheinlichkeitsvorhersage aus den zugrunde liegenden Beweisen ableitet, wie sie in Daten beobachtet werden. |
| Uniform Cost Search Algorithmus Bei diesem Algorithmus wird die Sortierung mit steigenden Kosten für den Pfad zu einem Knoten durchgeführt. Es wird immer der Knoten mit den geringsten Kosten erweitert. Diese Suche ist identisch mit der Suche nach der Breite zuerst, wenn jeder Übergang die gleichen Kosten hat. Es wird der Pfad in aufsteigender Reihenfolge untersucht Kostenordnung. | Verallgemeinerte lineare Modelle Es implementiert eine logistische Regression zur Klassifizierung von binären Zielen und eine lineare Regression für kontinuierliche Ziele. Es unterstützt Vertrauensbereiche für Vorhersagewahrscheinlichkeiten und auch Vertrauensbereiche für Vorhersagen. |
| Iterative vertiefende Tiefensuche Es führt die Tiefensuche auf Ebene 1 durch und beginnt von vorn, führt dann eine vollständige Tiefensuche auf Ebene 2 durch und fährt fort, bis es die Lösung erhält. | Minimale Beschreibungslänge Dies ist ein Prinzip der informationstheoretischen Modellauswahl. Es wird davon ausgegangen, dass die einfachste und kompakteste Darstellung von Daten die beste Methode ist, um die Daten zu erklären |
| Reine heuristische Suche Es werden Knoten in der Reihenfolge ihrer heuristischen Werte erweitert. Es werden zwei Listen erstellt, eine geschlossene Liste für die bereits erweiterten Knoten und eine offene Liste für die erstellten, aber nicht erweiterten Knoten. Auf diese Weise werden die kürzeren Pfade gespeichert und längere Pfade entfernt. | K-Means-Algorithmus Es ist ein entfernungsbasierter Clustering-Algorithmus, der die Daten in eine bestimmte Anzahl von Clustern aufteilt. Jeder Cluster hat einen Schwerpunkt |
| Problem mit Handlungsreisenden Bei diesem Algorithmus besteht das Hauptziel darin, eine kostengünstige Tour zu finden, die von einer Stadt aus startet, alle Städte auf der Route genau einmal besucht und von derselben Stadt ausgehend endet. | Apriori-Algorithmus Es führt eine marktorientierte Analyse durch, indem es gleichzeitig vorkommende Elemente in einer Gruppe entdeckt. Dieser Algorithmus ermittelt Regeln, deren Unterstützung einen festgelegten Mindestwert für die Unterstützung und deren Zuverlässigkeit einen festgelegten Mindestwert für die Zuverlässigkeit überschreitet. |
| Bergsteigen suchen Es ist ein iterativer Algorithmus, der mit einer willkürlichen Lösung eines Problems beginnt und versucht, eine bessere Lösung zu finden, indem ein einzelnes Element der Lösung inkrementell geändert wird. Wenn diese Änderung eine bessere Lösung ergibt, wird eine inkrementelle Änderung als neue Lösung verwendet Vorgang wird solange wiederholt, bis sich keine weiteren Verbesserungen ergeben. | Unterstützung Vektor Maschine Unterschiedliche Versionen von SVM verwenden unterschiedliche Kernelfunktionen, um unterschiedliche Arten von Datensätzen zu verarbeiten. Es werden lineare und Gaußsche (nicht lineare) Kernel unterstützt. Bei der Klassifizierung nach SVM wird versucht, die Zielklassen mit möglichst großem Spielraum zu trennen. Die SVM-Regression versucht, eine kontinuierliche Funktion zu finden so, dass die maximale Anzahl von Datenpunkten in einer Epsilon-weiten Röhre um sie herum liegt. |
| Es gibt andere Algorithmen wie simuliertes Tempern, lokale Strahlsuche, A * Suche, bidirektionale Suche. | BI unterstützt / verwendet nicht negative Matrix-Faktorisierung, eine Klasse Support-Vektor-Maschine, orthogonales Partitionierungsclustering, maximale Entropie. |
Integration von künstlicher Intelligenz vs. Business Intelligence
Künstliche Intelligenz und Business Intelligence passen perfekt zusammen. Künstliche Intelligenz und Business Intelligence werden durch AI-gestützte Warnungen, von einfachen Schwellenwertwarnungen bis hin zu erweiterten Warnungen für neuronale Netze, bestätigt und helfen einem Unternehmen, die Kontrolle über wichtige Erfolgsfaktoren zu behalten, indem sie sobald wie möglich alarmiert werden In Kombination mit innovativen Business-Dashboards werden diese KI-Fortschritte die Business-Intelligence-Landschaft weiter revolutionieren. All diese Unternehmen müssen nicht mehr zeitaufwändig Daten durchsuchen, um Trends aufzudecken und auf kostspielige Probleme zu reagieren.
Fazit - Künstliche Intelligenz vs. Business Intelligence
Künstliche Intelligenz steht im Zentrum eines neuen Unternehmens, um ein Rechenmodell der Intelligenz zu erstellen. Die Hauptannahme ist, dass die Intelligenz des Menschen in Form von Symbolstrukturen und symbolischen Operationen dargestellt werden kann, die in einem digitalen Computer programmiert werden können Gruppen innerhalb eines Unternehmens können verwertbare Erkenntnisse aus Geschäftsdaten gewinnen und diese Erkenntnisse nutzen, um Kriterien zu erfüllen. Business Intelligence-Lösungen bieten geschäftsorientierte Analysen in einer Größenordnung, Komplexität und Geschwindigkeit, die mit grundlegenden Berichten über Betriebssysteme oder Tabellenkalkulationsanalysen nicht erreichbar sind. damit liefern signifikanten Wert.
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