Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Machine Learning?
Business Intelligence bezieht sich auf eine Reihe von Softwarefunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, auf Daten zuzugreifen, diese zu analysieren und daraus umsetzbare Erkenntnisse zu entwickeln, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. In der Regel präsentieren BI-Tools Informationen auf benutzerfreundlichen Dashboards und Visualisierungen, die wichtige Kennzahlen grafisch aufbereiten, um die datengestützte Entscheidungsfindung zu unterstützen. Machine Learning ist die Wissenschaft der Entwicklung von Algorithmen und Deep-Learning-Techniken zur Analyse von Big Data und zur Entdeckung verborgener Muster in den Daten. Machine Learning und künstliche Intelligenz ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten, manuelle Prozesse zu automatisieren, um Daten zu extrahieren, Trends besser zu verstehen, Prognosen zu treffen und neue BI-Berichte zu erstellen.
Was sind die Gemeinsamkeiten von Business Intelligence und Machine Learning?
BI ist eine Form der deskriptiven und diagnostischen Analyse, die analysiert, was sich ereignet hat. ML bewertet ebenfalls, was sich ereignet, verwendet diese Informationen jedoch, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. BI arbeitet mit strukturierten Daten, wohingegen ML auch unstrukturierte Informationen wie E-Mails und Fotos verwenden kann. Beide Arten der Datenanalyse verfolgen einen ähnlichen Zweck, nämlich die Verwendung von Daten als Grundlage für fundierte Entscheidungen. ML ermöglicht es BI-Systemen, tiefere Einblicke aus Datenmustern zu gewinnen, die in Datensätzen nicht ohne weiteres erkennbar sind.
Wo liegen die Hauptunterschiede zwischen Business Intelligence und Machine Learning?
Trotz einiger Ähnlichkeiten sind BI und ML zwei verschiedene Analyseformen.
Business Intelligence
BI kann mit Daten zwar nahezu in Echtzeit arbeiten, es stellt jedoch eine Form der historischen Analyse dar, die sich am besten als deskriptive und diagnostische Analytik beschrieben lässt. Die BI-Analyse erklärt in der Regel, was geschehen ist, wie es geschehen ist und warum es geschehen ist. BI wurde von Geschäftsanalysten entwickelt und umfasst auch Visualisierungen wie Dashboards und Diagramme.
Machine Learning und künstliche Intelligenz
Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Der Hauptunterschied zwischen ML und BI liegt darin, dass Machine Learning die Wissenschaft der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen ist, welche Computersysteme nutzen, um Aufgaben ohne explizite Anweisungen auszuführen und sich stattdessen auf Muster und Schlussfolgerungen zu stützen. Computersysteme verwenden Machine-Learning-Algorithmen, um große Mengen an Daten zu verarbeiten und Datenmuster zu erkennen. Dies ermöglicht ihnen eine genauere Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage eines bestimmten Eingabedatensatzes. Zum Beispiel könnte Datenwissenschaft eingesetzt werden, um eine medizinische Anwendung für die Diagnose von Krebs anhand von Röntgenbildern zu trainieren, indem Millionen von gescannten Bildern und die entsprechenden Diagnosen gespeichert werden.
Zusammenfassung der Unterschiede zwischen Business Intelligence und Machine Learning
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Business Intelligence |
Machine Learning |
| Geschäftsziel |
Um historische Trends zu identifizieren und festzustellen, was geschehen ist, wie es geschehen ist und warum es geschehen ist |
Um Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse zu erstellen |
| Erforderliche Fähigkeiten |
Hohe Qualifikation in statistischer Analyse, Datenextraktion und Datenvisualisierung mithilfe von Dashboards |
Fortgeschrittene Programmier-, Codierungs-, Datenwissenschafts- und Data-Mining-Fähigkeiten zusammen mit fortgeschrittenen Statistiken oder statistischen Analysen mit No-Code-ML-Tools |
| Datenquellen |
Arbeitet optimal mit organisierten relationalen Datenbanken und Data Warehouses zusammen |
Arbeitet mit großen strukturierten und unstrukturierten Data Lakes zusammen |
| Komplexität |
Weniger komplex, aber abhängig von den Geschäftsfähigkeiten und Kenntnissen der Analysten |
Relativ komplex, ressourcenintensiv und zeitaufwändig |
| Mathematik |
Verwendet mathematische Techniken |
Verlässt sich auf Algorithmen |
Wann Sie Business Intelligence verwendet sollten im Vergleich zu Machine Learning
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele, um die Unterschiede besser zu verstehen und zu erfahren, wann BI und ML verwendet werden sollten. Da es sich hierbei um eine häufig auftretende Frage handelt, sollten wir vergleichen, wie Analysten diese Techniken einsetzen, um Probleme aufzudecken und Geschäftsprozesse zu optimieren.
Vorhersagen zur Kundenabwanderung treffen
Kundenabwanderung ist die Anzahl der Kunden, die ein Unternehmen über einen bestimmten Zeitraum verliert, verglichen mit der Gesamtzahl der Kunden zu Beginn eines Zeitraums. Hierbei handelt es sich um eine einfache BI-Berechnung, bei der die Ergebnisse grafisch dargestellt werden, um den prozentualen Anteil der monatlichen Kundenabwanderung zu ermitteln. Die Berechnungen der Abwanderungsrate beim Machine Learning sind unterschiedlich. Hier können Algorithmen bestimmte Faktoren in Ihrer Kundendatenbank wie Kaufhistorie, demografische Daten und Marketingkampagnen analysieren, um zukünftige Kundenabwanderungen vorherzusagen.
Analyse der Kundenstimmung
Es ist wichtig, die Stimmung der Kunden zu messen und zu ermitteln, ob sie positiv, neutral oder negativ ist. Mit BI können Sie mithilfe von Umfragen und Bewertungen messen, was Kunden denken. Gleichzeitig können Sie mit ML tiefere Einblicke gewinnen, indem es die Stimmung in Datensätzen wie E-Mails, Callcenter-Transkripten und Social-Media-Feeds analysiert.
Wie kann AWS Business Intelligence mit Machine Learning transformieren?
Indem Sie BI mit ML erweitern, können Sie Lücken zwischen Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft schließen. Und mit No-Code-ML-Tools wie Amazon SageMaker Canvas können Sie genaue ML-Prognosen erstellen, ohne ML-Erfahrung zu benötigen oder eine einzige Codezeile schreiben zu müssen, um so bessere datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Darüber hinaus können Sie aus SageMaker Canvas generierte Prognosen mit Amazon QuickSight visualisieren, das eine einheitliche Business Intelligence (BI) mit Hyperskalierung bietet. Mit QuickSight können alle Benutzer unterschiedliche Analyseanforderungen von derselben Informationsquelle aus erfüllen, indem moderne interaktive Dashboards, paginierte Berichte, eingebettete Analysen und Abfragen in natürlicher Sprache verwendet werden.
Informationen zum Einstieg in SageMaker Canvas und QuickSight finden Sie im Workshop.
