Différence entre la Business Intelligence et le Machine Learning
L'intelligence d'entreprise:
La BI (Business Intelligence) est devenue un domaine d'étude important en Data Analytics. Et pour accomplir cette tâche de trouver le succès en ce qui concerne les stratégies commerciales; prendre le temps de collecter, d'analyser, d'interpréter et d'agir sur les données devrait être le seul objectif.
La Business Intelligence diffère en fait des approches traditionnelles et modernes
La BI moderne permet aux utilisateurs professionnels de créer leur propre contenu sans dépendre de quelqu'un sur l'informatique tandis que la BI traditionnelle s'appuie fortement sur les professionnels de l'informatique.
Apprentissage automatique:
L'apprentissage automatique, une définition est aussi simple que c'est une machine ou un système qui donne une sortie parfaite basée sur l'entrée. Ces dernières années, cela est devenu un mot à la mode commun. Avant l'apprentissage automatique, les ordinateurs devaient être programmés (des instructions devaient être données). Après l'invention de l'apprentissage automatique, les ordinateurs peuvent penser par eux-mêmes.
Les organisations ont remarqué de nouvelles découvertes et résolu des problèmes en utilisant cette technique d'apprentissage automatique.
Le célèbre écrivain a cité l'apprentissage automatique comme
«Un logiciel avec apprentissage automatique ne fait pas la même chose le jour de son installation que le dixième ou le centième jour de son exécution.»
Comparaison directe entre l'intelligence d'affaires et l'apprentissage automatique (infographie)
Voici les 5 meilleures comparaisons entre la Business Intelligence et le Machine Learning
Différences clés entre la Business Intelligence et le Machine Learning
Apprentissage automatique (ML):
La routine de travail de ML est assez simple
- Nous alimentons les données et formons le système à l'aide d'algorithmes et de modèles
- Une fois que le système se familiarise avec les données, il génère le résultat prévu prévu par rapport à l'ensemble de données connu.
Nous allons maintenant essayer de comprendre comment le ML est catégorisé et les fonctionnalités respectives de son apprentissage:
| Caractéristiques | ENSEIGNEMENT SUPERVISÉ | APPRENTISSAGE NON SUPERVISÉ | APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT |
| Les données | Données étiquetées | Données sans étiquette | Itératif |
| Prédiction | Basé sur des connaissances antérieures | Sans connaissance préalable des données | Basé sur les interactions des expériences précédentes |
| Importance | Modèle prédictif | Modèle descriptif | Performance basée sur l'expérience |
- APPRENTISSAGE supervisé : prédit la sortie de nouvelles données, sur la base des connaissances antérieures des ensembles de données. Ici, le scientifique alimente les données et attendait le résultat de la machine.
- APPRENTISSAGE non supervisé : Ce cas se produit généralement lorsque l'on ne sait pas à quoi s'attendre des données. Avec les données d'entrée, il essaie de détecter des modèles, de regrouper les algorithmes et de résumer les points de données pour que le scientifique dérive le résultat à travers des informations significatives.
- APPRENTISSAGE DU RENFORCEMENT : Ici, la machine se concentre sur les interactions au sein de l'environnement et prédit le résultat en incorporant les interactions.
ML identifie les schémas humains difficiles à tracer dans d'énormes masses de données. Pour toute organisation, ML apporte l'opportunité aux aspects suivants:
- Les utilisateurs obtiennent des résultats de valeur plus rapidement pour leurs projets BI
- Rendre les produits plus suggestifs
- Pour réduire les complexités de mise en œuvre
Intelligence d'affaires (BI)
Ce terme fait généralement référence aux technologies, applications et pratiques permettant de fournir des décisions stratégiques à l'entreprise.
La fonctionnalité du BI est également assez simple. Il a besoin de données pour travailler.
Cependant, les données présentes ici ne sont pas simples. Nous parlons de Big-Data. Ce Big-Data doit être visualisé afin de fournir des opportunités commerciales efficaces.
Vous trouverez ci-dessous une représentation simple du fonctionnement de la Business Intelligence (BI):
BI est souvent utilisé à 2 fins:
- Objectif 1. Diriger l'entreprise
- Objectif 2. Changer l'entreprise
Nous essaierons ici de comprendre comment la BI est appliquée à la fois aux finalités et à leurs caractéristiques les constituant:
| Caractéristiques | Objectif 1 | Objectif 2 |
| Les données | Sources de données structurées | Mélange de sources de données structurées et non structurées |
| Soutien | Une meilleure qualité des données est requise | Peut fonctionner avec des données moins qualifiées |
| Concentrer | Orienté vers les normes et la gestion des données | Orienté vers l'exploration de données et la recherche d'opportunités |
| La vitesse | Moins important | Repose sur la vitesse et l'agilité |
Tableau de comparaison Business Intelligence vs Machine Learning
Comparer l'apprentissage automatique avec l'intelligence d'affaires est une tâche un peu difficile, car l'apprentissage automatique est destiné à libérer la puissance de l'intelligence d'affaires.
La Business Intelligence (BI) se concentre sur l'analyse des données par elle-même (ML n'a pas cette compétence). Avec cet ensemble de compétences unique, il prédit le résultat d'une stratégie d'entreprise qui est plus fiable pour le syndicat d'être influencé par plutôt que par ses tripes et ses sentiments.
La BI est un concept merveilleux pour les organisations qui utilisent les informations de manière intelligente. Ici, les résultats des stratégies sont basés sur les données et non sur l'instinct d'un individu
D'autre part, le Machine Learning (ML) fonctionne selon la terminologie. Sa fonctionnalité ressemble plus à faire comprendre les systèmes sans programmation explicite.
En dialectal simple, la machine se concentre pour apprendre par elle-même en accédant aux données qui leur sont présentes et en transformant ces données en informations
Le tableau ci-dessous vous aide à comprendre l'importance de la Business Intelligence et du Machine Learning:
| traits | L'intelligence d'entreprise | Apprentissage automatique |
| Corps de travail | Fonctions comme méthodique pour traiter les affaires dans le chemin souhaité | Permet à la machine d'apprendre des données existantes |
| Crux de technologie | Identifie les opportunités d'affaires | Développement de systèmes d'apprentissage et de prise de décision basés sur les données |
| Fonctionnement des données | Convertit les données brutes en informations utiles | Déploie des techniques d'exploration de données pour développer des modèles de prévision |
| Utilisation d'un algorithme | Ne dépend pas d'un algorithme et repose sur des compétences | Repose énormément sur des algorithmes |
| Cas d'utilisation | Google Analytics | Recommandations Amazon |
Conclusion - Business Intelligence vs Machine Learning
Je crois que les informations produites ci-dessus permettent de comprendre l'importance de la Business Intelligence et du Machine Learning.
L'importance de l'offre Business Intelligence et Machine Learning est directement proportionnelle à la dépendance des données (structurées / non structurées). C'est la seule tâche difficile qui doit être triée (pas facile) car elle repose sur la disponibilité de données efficaces et d'algorithmes de qualité.
Par conséquent, c'est le travail de l'organisation d'utiliser des données structurées et non structurées et de s'efforcer de concevoir de nouveaux algorithmes plus efficaces et capables de travailler pour que ces outils offrent le résultat souhaité.
N'oubliez pas que ces lacs de données aident non seulement les organisations, mais offrent également une grande valeur à l'utilisateur final.
Rome ne s'est pas construite en un jour, de même que l'évolution d'une gestion efficace des données; cela prendra du temps.
Cependant, il est vital pour les dirigeants d'entreprises de se concentrer davantage sur ce domaine, car relever ces défis est la seule manière d'aller de l'avant.
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Ceci a été un guide pour Business Intelligence vs Machine Learning, leur signification, leur comparaison directe, leurs principales différences, leur tableau de comparaison et leur conclusion. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- Comparaison entre la science des données et la Business Intelligence
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