Diferença entre Inteligência Artificial e Inteligência de Negócios
Business Intelligence é uma tecnologia usada para coletar, armazenar, acessar e analisar dados para ajudar os usuários de negócios a tomar melhores decisões; por outro lado, a Inteligência Artificial é uma maneira de criar um computador, um robô controlado por computador ou um software A inteligência artificial é baseada no estudo de como o ser humano pensa, aprende, decide e trabalha para resolver um problema e, em seguida, usa o resultado deste estudo como base para o desenvolvimento de software e sistemas inteligentes.
Comparação direta entre inteligência artificial e inteligência comercial (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 6 principais entre Inteligência Artificial e Inteligência de Negócios
Comparação entre Inteligência Artificial e Inteligência de Negócios
| Base de comparação | Inteligência artificial | Business Intelligence |
| filosofia | A IA é iniciada com a intenção de criar inteligência semelhante em máquinas que encontramos em humanos | Ajuda na análise do desempenho dos negócios por meio de insight orientado a dados, ou seja, entender o passado e prever o futuro |
| Metas | Criar sistemas especializados e implementar inteligência humana em máquinas | Ele deve fornecer informações que possam permitir decisões comerciais eficientes e eficazes em todos os níveis da empresa. |
| Áreas que contribuem | Inteligência Artificial é uma combinação de ciência e tecnologia baseada em ciência da computação, matemática, biologia, psicologia | Combina ferramentas de análise de negócios que incluem análises ad-hoc, relatórios, OLAP (processamento analítico online) |
| Formulários | A inteligência artificial é usada em vários campos, como jogos, processamento de linguagem natural, sistemas especialistas, sistemas de visão, reconhecimento de fala, reconhecimento de manuscrito e robôs inteligentes. | É usado em planilhas, software de consulta e geração de relatórios, painéis digitais, mineração de dados, data warehouse, monitoramento de atividades de negócios. |
| Áreas de pesquisa | As áreas de pesquisa em Inteligência Artificial são sistemas Expert, redes neurais Processamento de linguagem natural, lógica difusa, robótica. | As áreas de pesquisa para Business Intelligence incluem mineração de dados em redes sociais, análise de processos, Bigdata, OLAP |
| Problemas | A inteligência artificial enfrenta três questões: ameaça à privacidade, ameaça à dignidade humana, ameaça à segurança. | Os problemas de Business Intelligence são classificados em dois tipos: Organização, Pessoas e Tecnologia e dados. |
Algoritmos em Inteligência Artificial vs Inteligência de Negócios
| Algoritmos de Inteligência Artificial | Algoritmos de Business Intelligence |
| Algoritmo de primeira pesquisa Ele inicia a partir do nó raiz e explora os nós vizinhos primeiro e passa para os nós vizinhos do próximo nível. Fornece o caminho mais curto para a solução e pode ser implementado usando FIFO | Algoritmo da Árvore de Decisão Isso extrai as informações preditivas na forma de regras compreensíveis aos humanos e essas regras podem ser "se-então-outro", o que leva à informação preditiva |
| Algoritmo de primeira pesquisa de profundidade Este algoritmo é implementado usando a estrutura de dados LIFO (Last in first out) .Ele cria nós da mesma forma que a pesquisa em largura, mas difere apenas na ordem.Em cada iteração, ele armazena os nós da raiz para a folha e também não pode verificar nós duplicados. . | Baías ingénuas Ele faz previsões usando o algoritmo Bayes, que deriva a previsão de probabilidade da evidência subjacente, conforme observado nos dados. |
| Algoritmo Uniforme de Pesquisa de Custo Nesse algoritmo, a classificação é feita no aumento do custo do caminho para um nó.Ele sempre expande o nó de menor custo.Esta pesquisa é idêntica à pesquisa de largura em primeiro lugar se cada transição tiver o mesmo custo.Ele explora o caminho no aumento ordem de custo. | Modelos lineares generalizados Implementa regressão logística para classificação de alvos binários e regressão linear para alvos contínuos. Suporta limites de confiança para probabilidades de previsão e também suporta limites de confiança para previsão. |
| Pesquisa aprofundada aprofundada iterativa Ele realiza a pesquisa de profundidade no nível 1 e recomeça, depois executa uma pesquisa de profundidade no nível 2 e continua até encontrar a solução. | Comprimento mínimo da descrição É um princípio de seleção de modelo teórico da informação. Assume que a representação mais simples e compacta dos dados é a melhor maneira de explicar os dados. |
| Pesquisa Heurística Pura Ele expande os nós na ordem de seus valores heurísticos. Cria duas listas, uma lista fechada para os nós já expandidos e uma lista aberta para os nós criados, mas não expandidos. Nesse sentido, os caminhos mais curtos são salvos e os caminhos mais longos são descartados. | Algoritmo K-Means É um algoritmo de cluster baseado em distância que particiona os dados em um número predeterminado de clusters. |
| Problema do Vendedor Viajante Neste algoritmo, o objetivo principal é encontrar um passeio de baixo custo que comece em uma cidade, visite todas as cidades em rota exatamente uma vez e termine na mesma cidade. | Apriori Algorithm Ele executa análises baseadas no mercado descobrindo itens co-ocorrentes em um conjunto. Esse algoritmo encontra regras com suporte maior que um suporte mínimo especificado e confiança maior que uma confiança mínima especificada. |
| Pesquisa em subidas É um algoritmo iterativo que começa com uma solução arbitrária para um problema e tenta encontrar uma solução melhor alterando incrementalmente um único elemento da solução.Se essa alteração produz uma solução melhor, uma alteração incremental é aceita como uma nova solução. O processo é repetido até que não haja mais melhorias. | Máquina de vetores de suporte Versões distintas do SVM usam funções diferentes do kernel para lidar com diferentes tipos de conjuntos de dados.Com suporte para kernels lineares e gaussianos (não lineares) .A classificação do SVM tenta separar as classes de destino com a maior margem possível. de modo que o número máximo de pontos de dados esteja dentro de um tubo de epsilon ao redor dele. |
| Existem outros algoritmos, como recozimento simulado, pesquisa por feixe local, pesquisa A *, pesquisa bidirecional. | O BI suporta / usa Fatoração matricial não negativa, Máquina de vetor de suporte de uma classe, Cluster de particionamento ortogonal, Entropia máxima. |
Integração de Inteligência Artificial vs Inteligência de Negócios
A Inteligência Artificial e a Inteligência de Negócios são testemunhadas por meio de alertas baseados em IA, de alertas básicos de limiar a alertas avançados de rede neural e ajudam uma empresa a manter o controle total dos principais fatores de sucesso, alertando-os assim que possível. Quando combinado com painéis de negócios inovadores, esses avanços em IA continuarão revolucionando o cenário de inteligência de negócios.Todos esses negócios se afastam do processo demorado de escavar dados para descobrir tendências e reagir a problemas dispendiosos.
Conclusão - Inteligência Artificial vs Inteligência de Negócios
A Inteligência Artificial está no centro de uma nova empresa para construir um modelo computacional de inteligência. A principal suposição é que a inteligência humana pode ser representada em termos de estruturas de símbolos e operações simbólicas que podem ser programadas em um computador digital. É possível que grupos dentro de uma organização obtenham informações acionáveis a partir de dados de negócios e aproveitem esses insights para atender a critérios. As soluções de Business Intelligence oferecem análise focada nos negócios em escala, complexidade e velocidade, ou seja, não é possível com relatórios básicos de sistemas operacionais ou análise de planilha, entregando assim um valor significativo.
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