Diferença entre Business Intelligence e Machine Learning
Business Intelligence:
BI (Business Intelligence) tornou-se uma importante área de estudo em Data Analytics. E realizar essa tarefa de obter sucesso com relação às estratégias de negócios; dedicar tempo para coletar, analisar, interpretar e agir sobre os dados deve ser o único objetivo.
Business Intelligence realmente difere das abordagens tradicional e moderna
O BI moderno faz com que os usuários de negócios criem seu próprio conteúdo sem depender de alguém da TI, enquanto o BI tradicional se apóia fortemente no profissional de TI.
Aprendizado de Máquina:
Aprendizado de máquina, uma definição é tão simples que é uma máquina ou um sistema que fornece uma saída perfeita com base na entrada. Nos últimos anos, isso se tornou um chavão comum. Antes do aprendizado de máquina, os computadores precisavam ser programados (instruções deveriam ser dadas). Após a invenção do aprendizado de máquina, os computadores podem pensar por si mesmos.
As organizações notaram novas descobertas e resolver problemas usando essa técnica de aprendizado de máquina.
O famoso escritor citou o aprendizado de máquina como
"O software com aprendizado de máquina não faz a mesma coisa no dia em que você o instala, mas no décimo ou centésimo dia em que o executa".
Comparação direta entre inteligência comercial e aprendizado de máquina (infográficos)
Abaixo estão as 5 principais comparações entre Business intelligence e Machine Learning
Principais diferenças entre Business Intelligence e Machine Learning
Aprendizado de Máquina (ML):
A rotina de trabalho do ML é bastante simples
- Alimentamos dados e treinamos o sistema com a ajuda de algoritmos e modelos
- Depois que o sistema se familiariza com os dados, ele gera o resultado previsto previsto com relação ao conjunto de dados conhecido
Agora tentaremos entender como o ML é categorizado e as respectivas funcionalidades de seu aprendizado:
| Características | APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA | APRENDIZAGEM NÃO SUPERVISIONADA | APRENDIZAGEM DE REFORÇO |
| Dados | Dados rotulados | Dados não rotulados | Iterativo |
| Predição | Baseado em conhecimento prévio | Sem conhecimento prévio dos dados | Baseado em interações de experiências anteriores |
| Significado | Modelo preditivo | Modelo descritivo | Desempenho baseado na experiência |
- APRENDIZAGEM Supervisionada : Prevê a saída para novos dados, com base no conhecimento prévio dos conjuntos de dados. Aqui, o cientista alimenta os dados e espera o resultado para a máquina.
- Não supervisionado APRENDIZADO : Esse caso geralmente ocorre quando não se sabe o que esperar dos dados. Com os dados de entrada, ele tenta detectar padrões, agrupar os algoritmos e resumir os pontos de dados para o cientista derivar o resultado por meio de insights significativos.
- Reforço APRENDIZAGEM : Aqui, a máquina foca nas interações no ambiente e prediz o resultado, incorporando as interações.
O ML identifica padrões humanos que são difíceis de rastrear em grandes quantidades de dados. Para qualquer organização, o ML oferece oportunidade aos seguintes aspectos:
- Usuário obtém resultados de valor mais rapidamente para seus projetos de BI
- Tornando os produtos mais sugestivos
- Para diminuir as complexidades de implementação
BI (Business Intelligence)
Esse termo geralmente se refere às tecnologias, aplicativos e práticas para fornecer decisões estratégicas aos negócios.
A funcionalidade do BI também é bastante simples. Ele precisa de dados para trabalhar.
No entanto, os dados aqui apresentados não são simples. Estamos falando de big data. Esse Big Data precisa ser visualizado para fornecer oportunidades de negócios eficientes.
Abaixo está uma representação simples de como o Business Intelligence (BI) opera:
O BI é frequentemente usado para 2 propósitos:
- Objetivo 1. Executar os negócios
- Objetivo 2. Alterar os negócios
Aqui, tentaremos entender como o BI é aplicado aos propósitos e suas características que constituem o mesmo:
| Características | Objetivo 1 | Finalidade 2 |
| Dados | Fontes de dados estruturados | Mistura de fontes de dados estruturados e não estruturados |
| Apoio, suporte | É necessária melhor qualidade dos dados | Pode funcionar com dados menos qualificados |
| Foco | Direcionado para padrões e gerenciamento de dados | Direcionado para mineração de dados e busca de oportunidades |
| Rapidez | Menos importante | Confia na velocidade e agilidade |
Tabela de comparação Business Intelligence vs Machine Learning
Comparar o aprendizado de máquina com a inteligência de negócios é uma tarefa um pouco difícil, porque o aprendizado de máquina está definido para liberar o poder da inteligência de negócios.
O Business Intelligence (BI) se concentra em analisar os dados por conta própria (o ML não possui essa habilidade). Com esse conjunto de habilidades único, ele prevê o resultado de uma estratégia de negócios mais confiável para que o sindicato seja influenciado, e não por suas entranhas e sentimentos.
BI é um conceito maravilhoso para as organizações usarem as informações de maneira inteligente. Aqui, os resultados das estratégias são baseados nos dados e não nos instintos de um indivíduo
Por outro lado, o Machine Learning (ML) funciona de acordo com a terminologia. Sua funcionalidade é mais como fazer os sistemas entenderem sem nenhuma programação explícita.
Em dialetal simples, a máquina se concentra em aprender sozinha, acessando os dados presentes a eles e transformando esses dados em informações
A tabela abaixo ajuda a entender o significado que Business Intelligence e Machine Learning representam um para o outro:
| Recursos | Business Intelligence | Machine Learning |
| Corpo de trabalho | Funções como metódico para processar negócios no caminho desejado | Permite que a máquina aprenda com os dados existentes |
| Ponto crucial da tecnologia | Identifica oportunidades de negócios | São desenvolvidos sistemas de aprendizado e tomada de decisão baseados em dados |
| Operação de dados | Converte dados brutos em informações úteis | Implanta técnicas de mineração de dados para desenvolver modelos para previsão |
| Uso do algoritmo | Não depende de um algoritmo e depende de habilidade | Confia imensamente em algoritmos |
| Casos de uso | Google Analytics | Recomendações da Amazon |
Conclusão - Business Intelligence vs Machine Learning
Acredito que as informações acima produzidas nos fazem entender a importância do Business Intelligence e do Machine Learning.
O significado da oferta de Business Intelligence e Machine Learning é diretamente proporcional à dependência de dados (estruturada / não estruturada). Essa é a única tarefa difícil que precisa ser resolvida (não é fácil), pois depende da disponibilidade de dados eficientes e algoritmos de qualidade.
Portanto, é tarefa da organização usar dados estruturados e não estruturados e se esforçar para projetar novos algoritmos que sejam mais eficazes e capazes de trabalhar para que essas ferramentas ofereçam o resultado desejado.
Para não esquecer, esses lagos de dados não apenas ajudam as organizações, mas também oferecem muito valor ao usuário final.
Roma não foi construída em um dia, e também a evolução do tratamento eficaz de dados; isso levará tempo.
No entanto, é vital que as pessoas que chefiam as empresas se concentrem mais nesse campo, pois enfrentar esses desafios é a única maneira de avançar.
Artigo recomendado
Este foi um guia para Business Intelligence vs Machine Learning, seu significado, comparação direta, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- 20 melhores comparações entre ciência de dados e inteligência de negócios
- 12 ferramentas importantes de Business Intelligence (benefícios)
- Data mining vs Machine learning - 10 coisas que você precisa saber
- 5 Diferenças mais úteis entre ciência de dados e aprendizado de máquina
- O que é Aprendizado por Reforço?