Diferencia entre inteligencia empresarial y aprendizaje automático
Inteligencia de negocios:
BI (Business Intelligence) se ha convertido en un área importante de estudio en Data Analytics. Y para lograr esa tarea de encontrar el éxito con respecto a las estrategias comerciales; tomarse el tiempo para recopilar, analizar, interpretar y actuar sobre los datos debe ser el único objetivo.
Business Intelligence en realidad difiere con los enfoques tradicionales y modernos
El BI moderno hace que los usuarios empresariales creen su propio contenido sin depender de alguien de TI, mientras que el BI tradicional se apoya en gran medida en el profesional de TI.
Aprendizaje automático:
Aprendizaje automático, una definición es tan simple que es una máquina o un sistema que proporciona un resultado perfecto basado en la entrada. En los últimos años, esto se ha convertido en una palabra de moda común. Antes del aprendizaje automático, las computadoras tenían que ser programadas (se daban instrucciones). Después de la invención del aprendizaje automático, las computadoras pueden pensar por sí mismas.
Las organizaciones notaron nuevos descubrimientos y resolvieron problemas mediante el uso de esta técnica de aprendizaje automático.
El famoso escritor citó el aprendizaje automático como
"El software con aprendizaje automático no hace lo mismo el día que lo instala que lo hace el décimo o centésimo día que lo ejecuta".
Comparación directa entre inteligencia empresarial y aprendizaje automático (infografía)
A continuación se presentan las 5 principales comparaciones entre Business Intelligence y Machine Learning
Diferencias clave entre Business Intelligence y Machine Learning
Aprendizaje automático (ML):
La rutina de trabajo de ML es bastante simple.
- Alimentamos datos y entrenamos el sistema con la ayuda de algoritmos y modelos
- Una vez que el sistema se familiariza con los datos, genera el resultado previsto previsto con respecto al conjunto de datos conocido.
Ahora trataremos de comprender cómo se clasifica ML y las respectivas funcionalidades de su aprendizaje:
| Caracteristicas | APRENDIZAJE SUPERVISADO | APRENDIZAJE SIN SUPERVISIÓN | APRENDIZAJE REFORZADO |
| Datos | Datos etiquetados | Datos sin etiquetar | Iterativo |
| Predicción | Basado en conocimiento previo | Sin conocimiento previo de datos | Basado en interacciones de experiencias previas |
| Significado | Modelo predictivo | Modelo descriptivo | Rendimiento basado en la experiencia. |
- APRENDIZAJE supervisado : predice la salida de nuevos datos, en base al conocimiento previo de los conjuntos de datos. Aquí el científico alimenta datos y espera el resultado a la máquina.
- APRENDIZAJE sin supervisión : este caso generalmente ocurre cuando uno no sabe qué esperar de los datos. Con los datos de entrada, intenta detectar patrones, agrupar los algoritmos y resumir los puntos de datos para que el científico obtenga el resultado a través de percepciones significativas.
- APRENDIZAJE de refuerzo : Aquí la máquina se enfoca en las interacciones dentro del entorno y predice el resultado a pesar de incorporar las interacciones.
ML identifica patrones humanos que son difíciles de rastrear en grandes cantidades de datos. Para cualquier organización, ML brinda oportunidades a los siguientes aspectos:
- El usuario obtiene resultados de valor más rápido para sus proyectos de BI
- Hacer productos más sugerentes
- Para reducir las complejidades de implementación
Inteligencia de negocios (BI)
Este término generalmente se refiere a las tecnologías, aplicaciones y prácticas para proporcionar decisiones estratégicas al negocio.
La funcionalidad del BI también es bastante simple. Necesita datos para trabajar.
Sin embargo, los datos presentes aquí no son simples. Estamos hablando de Big-Data. Este Big-Data debe visualizarse para proporcionar oportunidades comerciales eficientes.
A continuación se muestra una representación simple de cómo opera Business Intelligence (BI):
BI a menudo se usa para 2 propósitos:
- Propósito 1. Dirigir el negocio
- Propósito 2. Cambiar el negocio
Aquí trataremos de comprender cómo se aplica BI a los fines y sus características que constituyen el mismo:
| Caracteristicas | Propósito 1 | Propósito 2 |
| Datos | Fuentes de datos estructurados. | Mezcla de fuentes de datos estructurados y no estructurados |
| Apoyo | Se requiere una mejor calidad de datos | Puede funcionar con datos menos calificados |
| Atención | Dirigido hacia estándares de datos y gestión | Dirigido hacia la minería de datos y la búsqueda de oportunidades |
| Velocidad | Menos importante | Se basa en la velocidad y la agilidad. |
Tabla comparativa de Business Intelligence vs Machine Learning
Comparar el aprendizaje automático con la inteligencia empresarial es una tarea un poco difícil porque el aprendizaje automático está configurado para desbloquear el poder de la inteligencia empresarial.
Business Intelligence (BI) se enfoca en analizar los datos por sí mismo (ML no tiene esta habilidad). Con este conjunto único de habilidades, predice el resultado de una estrategia comercial que es más confiable para que el sindicato se vea influenciado por sus agallas y sentimientos.
BI es un concepto maravilloso para que las organizaciones utilicen la información de manera inteligente. Aquí, los resultados de las estrategias se basan en los datos y no en los instintos de un individuo.
Por otro lado, Machine Learning (ML) funciona según la terminología. Su funcionalidad es más como hacer que los sistemas entiendan sin ninguna programación explícita.
En el dialectal simple, la máquina se enfoca en aprender por sí misma a través del acceso a los datos que se les presentan y transformando esos datos en información.
La siguiente tabla lo ayuda a comprender qué importancia tienen la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático entre sí:
| Caracteristicas | Inteligencia de negocios | Aprendizaje automático |
| Cuerpo de trabajo | Funciones como metódico para procesar negocios en la ruta deseada | Permite que la máquina aprenda de los datos existentes |
| Quid de la tecnología | Identifica oportunidades de negocios. | Se desarrollan sistemas de toma de decisiones y aprendizaje basados en datos. |
| Operación de datos | Convierte datos en bruto en información útil. | Implementa técnicas de minería de datos para desarrollar modelos de pronóstico |
| Uso de algoritmo | No depende de un algoritmo y depende de la habilidad | Se basa enormemente en algoritmos |
| Casos de uso | Google analitico | Recomendaciones de Amazon |
Conclusión: Business Intelligence vs Machine Learning
Creo que la información producida anteriormente hace que uno comprenda la importancia de Business Intelligence y Machine Learning.
La importancia de la oferta de Business Intelligence y Machine Learning es directamente proporcional a la dependencia de los datos (estructurados / no estructurados). Esta es la única tarea cuesta arriba que debe resolverse (no es fácil) ya que depende de la disponibilidad de datos eficientes y algoritmos de calidad.
Por lo tanto, el trabajo de la organización es utilizar datos estructurados y no estructurados y esforzarse por diseñar algoritmos nuevos que sean más efectivos y capaces de trabajar para que estas herramientas ofrezcan el resultado deseado.
Sin olvidar que estos lagos de datos no solo ayudan a las organizaciones, sino que también ofrecen un gran valor para el usuario final.
Roma no se construyó en un día, y también lo es la evolución del manejo efectivo de datos; Tomará tiempo.
Sin embargo, es vital que las personas que dirigen las empresas se concentren más en este campo, ya que abordar estos desafíos es la única forma de avanzar.
Artículo recomendado
Esta ha sido una guía de Business Intelligence vs Machine Learning, su significado, comparación directa, diferencias clave, tabla de comparación y conclusión. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:
- Las 20 mejores comparaciones entre la ciencia de datos y la inteligencia empresarial
- 12 herramientas importantes de inteligencia empresarial (beneficios)
- Minería de datos vs aprendizaje automático: 10 mejores cosas que debe saber
- 5 diferencia más útil entre ciencia de datos vs aprendizaje automático
- ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?