Поверьте мне!!!
Сегодня в этом блоге мы рассмотрим, чем интеллектуальный анализ данных отличается от машинного обучения (с основным акцентом на интеллектуальный анализ данных).
Сейчас мы живем в эпоху управления данными, когда компании знакомятся с новыми техническими терминами и концепциями. Теперь, когда все больше компаний адаптируются к искусственному интеллекту и машинному обучению, у больших данных и аналитики данных есть много возможностей творить чудеса. Данные — это важнейший инструмент; однако чем больше данных доступно, тем больше времени требуется нам и компаниям, чтобы извлечь из них ценную информацию.
И именно здесь компаниям нужен интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных открывает различные возможности для бизнеса, поскольку он обладает описательными и предсказательными возможностями. Но и интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение подпадают под общий заголовок науки о данных. Когда речь идет о приложениях интеллектуального анализа данных и машинного обучения, существует много общего, поэтому предприятия используют их взаимозаменяемо. Теперь давайте подробнее рассмотрим оба, чтобы мы знали, как поймать их разные концы?
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных извлекает важную информацию из огромного количества данных. Люди используют методы интеллектуального анализа данных, чтобы обнаружить новые, точные и функциональные закономерности в данных, чтобы найти смысл и информацию.
Как следует из процесса, интеллектуальный анализ данных является одним из эффективных способов решения сложных проблем с данными. Чем еще полезен интеллектуальный анализ данных для вашего бизнеса?
Преимущества интеллектуального анализа данных в бизнесе
Крайне важно установить как можно больше преимуществ от данных в современном конкурентном деловом мире. Вот широкий спектр преимуществ, которые интеллектуальный анализ данных предлагает бизнесу.
- Интеллектуальный анализ данных — это экономичное решение по сравнению с традиционными подходами к данным, такими как инструменты бизнес-аналитики и программные системы.
- Компании также быстро инициируют автоматизированные тенденции и поведение и принимают обоснованные решения на основе обширных данных.
- Это помогает компаниям собирать достоверную информацию.
- Это помогает предприятиям вносить прибыльные производственные и операционные корректировки.
- Для интеллектуального анализа данных используются как новые, так и устаревшие системы.
- Это помогает предприятиям принимать обоснованные решения.
Интеллектуальный анализ данных против. Машинное обучение
Интеллектуальный анализ данных использует два компонента (базу данных и машинное обучение) для методов управления данными и анализа данных. Это помогает извлекать ценные данные, которые могут дать отличное представление о продукте или услуге.
Однако машинное обучение использует только алгоритмы и обладает способностью к самообучению, чтобы изменять правила для каждого сценария, чтобы найти решение.
Еще одно контрастное отличие заключается в человеческом усилии, поскольку интеллектуальный анализ данных требует постоянного вмешательства человека, а машинное обучение требует, чтобы люди только определяли алгоритм. Поскольку машинное обучение — это автоматизированный процесс, оно будет работать само по себе для получения точных результатов по сравнению с интеллектуальным анализом данных.
Интеллектуальный анализ данных ограничен тем, как данные организованы и собраны, и действует как средство извлечения соответствующих идей из сложных наборов данных. Машинное обучение определяет корреляции между всеми соответствующими точками данных, чтобы делать точные выводы и в конечном итоге формировать поведение модели.
Например, в CRM-системах реализованы процедуры машинного обучения, чтобы улучшить анализ взаимоотношений и лучше понять клиентов. Он может анализировать прошлые действия, чтобы повысить конверсию и улучшить показатели удовлетворенности клиентов. Вот небольшая сравнительная таблица, которая поможет вам лучше различать интеллектуальный анализ данных и машинное обучение.
Заключение
Процедуры интеллектуального анализа данных помогают предсказать результат на основе исторических данных или найти новое решение на основе существующих данных. Машинное обучение преодолевает проблемы интеллектуального анализа данных, что помогает ему расти гораздо быстрее.
Однако важно сохранить процесс интеллектуального анализа данных, поскольку он определит проблему конкретного бизнеса. Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение необходимы для управления бизнесом и улучшения совместной работы.
