Qual è la differenza tra business intelligence e machine learning?
Business intelligence si riferisce a una serie di funzionalità software che consentono alle aziende di ottenere, analizzare e sviluppare approfondimenti utili dai dati per informare le decisioni aziendali. In genere, gli strumenti di BI presentano informazioni su dashboard e visualizzazioni intuitive che rappresentano graficamente e tracciano i parametri chiave per facilitare il processo decisionale basato sui dati. Il machine learning è la scienza dello sviluppo di algoritmi e tecniche di deep learning per analizzare i big data e individuare pattern nascosti nei dati. Il machine learning e l'intelligenza artificiale consentono ai data scientist e agli analisti aziendali di automatizzare i processi manuali per estrarre dati, comprendere meglio le tendenze, ottenere previsioni e generare nuovi report di BI.
Quali sono le analogie tra business intelligence e machine learning?
La BI è una forma di analisi descrittiva e diagnostica che analizza ciò che è accaduto. Anche il ML valuta ciò che è accaduto, ma utilizza queste informazioni per prevedere il comportamento futuro. La BI funziona con dati strutturati, mentre il ML può anche utilizzare informazioni non strutturate come e-mail e foto. Entrambi i tipi di analisi dei dati condividono uno scopo simile, ovvero utilizzare i dati per guidare un processo decisionale informato. Il ML consente ai sistemi di BI di estrarre informazioni più approfondite da pattern di dati non immediatamente evidenti nei set di dati.
Principali differenze tra business intelligence e Apprendimento automatico?
Nonostante alcune somiglianze, BI e ML sono due forme di analisi diverse.
Business Intelligence
Sebbene sia in grado di trattare dati quasi in tempo reale, la BI rappresenta una forma di analisi storica meglio definita come analisi descrittiva e diagnostica. In genere, l'analisi BI spiega che cosa è successo, come e perché. Creata da analisti aziendali, la BI include anche visualizzazioni, come dashboard e grafici.
Machine Learning e intelligenza artificiale
Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale. Ecco la differenza fondamentale tra ML e BI: il machine learning è la scienza di sviluppo degli algoritmi e dei modelli statistici che i sistemi informatici utilizzano per eseguire attività senza istruzioni esplicite, basandosi invece su pattern e inferenze. I sistemi informatici utilizzano gli algoritmi di machine learning per elaborare grandi quantità di dati storici e identificare pattern di dati. Ciò permette loro di predire i risultati in maniera più precisa partendo da un determinato set di dati di input. Ad esempio, è possibile utilizzare la data science al fine di addestrare un'applicazione medica per la diagnosi del cancro a partire da radiografie, archiviando milioni di immagini scansionate e le diagnosi corrispondenti.
Riepilogo delle differenze tra business intelligence e machine learning
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Business Intelligence |
Machine learning |
| Obiettivo aziendale |
Identificare tendenze storiche e stabilire che cosa è successo, come e perché |
Creare previsioni di risultati futuri |
| Competenze richieste |
Qualifica elevata nell'analisi statistica, nell'estrazione dei dati e nella visualizzazione dei dati attraverso dashboard |
Competenze avanzate di programmazione, codifica, data science e data mining, insieme a statistiche avanzate o analisi statistica con strumenti ML senza codice |
| Origini dei dati |
Funziona con database relazionali e data warehouse ben organizzati |
Funziona con grandi data lake strutturati e non strutturati |
| Complessità |
Meno complessa, ma subordinata alle competenze e alle conoscenze aziendali degli analisti |
Relativamente complesso, richiede un'intensità elevata di risorse e tempo |
| Matematica |
Utilizza tecniche matematiche |
Si basa su algoritmi |
Quando utilizzare business intelligence e Machine Learning
Ecco alcuni esempi per comprendere meglio le differenze e quando utilizzare BI e ML. Poiché rappresentano problemi comuni, è utile confrontare il modo in cui gli analisti utilizzano queste tecniche per scoprire i problemi e ottimizzare i processi aziendali.
Previsione del tasso di abbandono dei clienti
Il tasso di abbandono dei clienti è il numero di clienti che un'azienda perde in un dato periodo di tempo rispetto al numero totale di clienti all'inizio di un periodo. Si tratta di un semplice di BI calcolo che presenta graficamente i risultati mostrando le percentuali di abbandono mensile storiche. I calcoli del tasso di abbandono del machine learning sono diversi. In questo caso gli algoritmi possono analizzare fattori specifici nel database dei clienti, come la cronologia degli acquisti, i dati demografici e le campagne di marketing, per prevedere il tasso di abbandono futuro.
Analisi del sentiment dei clienti
È importante valutare il sentiment dei clienti, sia esso positivo, neutro o negativo. La BI permette di utilizzare sondaggi e valutazioni per misurare ciò che pensano i clienti. Allo stesso tempo, il ML aiuta ad approfondire analizzando il sentiment in set di dati che includono e-mail, trascrizioni dei call center e feed dei social media.
In che modo AWS può trasformare la business intelligence con il machine learning?
Tramite l'integrazione della BI con il ML, è possibile colmare il divario tra passato, presente e futuro. Inoltre, grazie a strumenti di ML senza codice come Amazon SageMaker Canvas, si possono generare previsioni ML accurate senza la necessità di avere esperienza in ML o scrivere una sola riga di codice, così da favorire un migliore processo decisionale aziendale basato sui dati.
Inoltre, è possibile visualizzare le previsioni generate da SageMaker Canvas con Amazon QuickSight, che fornisce una business intelligence (BI) unificata su iperscala. Con QuickSight, tutti gli utenti possono soddisfare diverse esigenze analitiche partendo dalla stessa fonte di dati tramite dashboard interattivi moderni, report impaginati, analisi integrate e query in linguaggio naturale.
Per cominciare a utilizzare SageMaker Canvas e QuickSight, consulta il workshop.
