Apa perbedaan inteligensi bisnis dan machine learning?
Intelegensi Bisnis mengacu pada seperangkat kemampuan perangkat lunak yang memungkinkan bisnis untuk mengakses, menganalisis, dan mengembangkan wawasan dari data yang dapat ditindaklanjuti untuk memandu keputusan bisnis. Biasanya, alat BI menyajikan informasi tentang dasbor yang ramah pengguna serta visualisasi yang membuat grafik dan bagan metrik kunci untuk membantu pengambilan keputusan berbasis data. Machine learning adalah ilmu mengembangkan algoritme dan teknik deep learning untuk menganalisis big data serta menemukan pola yang tersembunyi di dalam data. Machine Learning dan Kecerdasan Buatan memungkinkan ilmuwan data dan analis bisnis untuk mengotomatiskan proses manual guna mengekstrak data, memahami tren dengan lebih baik, memperkirakan, dan menghasilkan laporan BI baru.
Apa kesamaan Intelegensi Bisnis dan Machine Learning?
BI adalah bentuk analitik deskriptif dan diagnostik yang menganalisis hal yang telah terjadi. ML juga menilai hal yang telah terjadi tetapi menggunakan informasi ini untuk memprediksi perilaku masa depan. BI bekerja dengan data terstruktur, sedangkan ML juga dapat menggunakan informasi yang tidak terstruktur seperti email dan foto. Kedua jenis analisis data memiliki tujuan yang sama, yaitu menggunakan data untuk memandu pengambilan keputusan berdasarkan informasi. ML memungkinkan sistem BI mengekstrak wawasan yang lebih dalam dari pola data yang tidak mudah terlihat dalam set data.
Perbedaan utama antara Intelegensi Bisnis vs. Machine Learning?
Meskipun ada beberapa kesamaan, BI dan ML adalah dua bentuk analisis yang berbeda.
Intelegensi Bisnis
Meskipun dapat bekerja dengan data yang hampir secara waktu nyata, BI mewakili bentuk analitik historis yang paling baik digambarkan sebagai analitik deskriptif dan diagnostik. Analisis BI biasanya menjelaskan apa, bagaimana, dan mengapa itu terjadi. Dibuat oleh analis bisnis, BI juga mencakup visualisasi, seperti dasbor dan bagan.
Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan. Perbedaan utama antara ML dan BI adalah machine learning adalah ilmu pengembangan algoritme dan model secara statistik yang digunakan sistem komputer untuk menjalankan tugas tanpa instruksi eksplisit, mengandalkan pola serta inferensi sebagai gantinya. Sistem komputer menggunakan algoritme machine learning untuk memproses sejumlah besar data dan mengidentifikasi pola data. Hal ini memungkinkannya untuk memprediksi hasil yang lebih akurat dari set data input yang diberikan. Misalnya, ilmu data dapat digunakan melatih aplikasi medis untuk mendiagnosis kanker dari gambar sinar-x dengan cara menyimpan jutaan gambar yang dipindai dan diagnosis yang sesuai.
Ringkasan perbedaan antara Inteligensi Bisnis dan Machine Learning
|
|
Intelegensi Bisnis |
Machine Learning |
| Tujuan bisnis |
Untuk mengidentifikasi tren sejarah dan menetapkan apa, bagaimana, dan mengapa hal itu terjadi |
Untuk membuat prediksi hasil masa depan |
| Keterampilan yang dibutuhkan |
Sangat terampil dalam analisis statistik, ekstraksi data, dan visualisasi data menggunakan dasbor |
Pemrograman tingkat lanjut, pengodean, ilmu data, dan keterampilan penambangan data bersama dengan statistik tingkat lanjut, atau analisis statistik dengan alat ML tanpa kode |
| Sumber data |
Bekerja dengan basis data relasional dan gudang data yang terorganisasi dengan baik |
Bekerja dengan danau data terstruktur dan tidak terstruktur yang besar |
| Kompleksitas |
Kurang kompleks, tetapi bergantung pada keterampilan dan pengetahuan bisnis analis |
Relatif kompleks, membutuhkan sumber daya dan waktu yang intensif |
| Matematika |
Menggunakan teknik matematika |
Bergantung pada algoritme |
Kapan menggunakan Intelegensi Bisnis versus Machine Learning
Berikut adalah beberapa contoh untuk lebih memahami perbedaan serta kapan harus menggunakan BI dan ML. Karena BI dan ML mewakili masalah umum, membandingkan cara analis menggunakan teknik ini untuk mengungkap masalah dan mengoptimalkan proses bisnis merupakan tindakan yang bermanfaat.
Prediksi Churn Pelanggan
Churn pelanggan adalah jumlah pelanggan bisnis yang hilang selama periode waktu tertentu dibandingkan dengan jumlah total pelanggan di awal periode. Ini adalah perhitungan BI sederhana yang menyajikan hasil grafis yang menunjukkan persentase churn bulanan secara historis. Perhitungan churn machine learning berbeda. Di sini algoritme dapat menganalisis faktor spesifik dalam basis data pelanggan Anda, seperti riwayat pembelian, data demografis, dan kampanye pemasaran untuk memprediksi churn masa depan.
Analisis Sentimen Pelanggan
Mengukur sentimen pelanggan adalah hal yang penting, baik sentimen tersebut positif, netral, maupun negatif. Dengan BI, Anda dapat menggunakan survei dan peringkat untuk mengukur hal yang dipikirkan pelanggan. Pada saat yang sama, ML membantu Anda melihat lebih dalam dengan menganalisis sentimen dalam set data, termasuk email, transkrip pusat panggilan, dan umpan media sosial.
Bagaimana AWS dapat mengubah Inteligensi Bisnis dengan Machine Learning?
Dengan menambah BI dengan ML, Anda dapat menjembatani kesenjangan antara masa lalu, sekarang, dan masa depan. Dan dengan alat ML tanpa kode seperti Amazon SageMaker Canvas, Anda dapat menghasilkan prediksi ML yang akurat tanpa memerlukan pengalaman ML atau harus menulis satu baris kode sehingga Anda dapat mendorong pengambilan keputusan bisnis berbasis data yang lebih baik.
Selain itu, Anda dapat memvisualisasikan prediksi yang dihasilkan dari SageMaker Canvas dengan Amazon QuickSight, yang menyediakan intelegensi bisnis terpadu (BI) dalam hyperscale. Dengan QuickSight, semua pengguna dapat memenuhi berbagai kebutuhan analitik dari sumber kebenaran yang sama melalui dasbor interaktif modern, laporan paginasi, analitik tersemat, dan kueri bahasa alami.
Untuk memulai dengan SageMaker Canvas dan QuickSight, lihat lokakarya.
