Qual é a diferença entre business intelligence e machine learning?
Business intelligence refere-se a um conjunto de recursos de software que permite às empresas acessar, analisar e desenvolver insights acionáveis a partir de dados para orientar decisões de negócios. Normalmente, as ferramentas de BI apresentam informações em painéis e visualizações fáceis de usar. que representam graficamente e mapeiam as principais métricas para auxiliar na tomada de decisões orientada por dados. Machine learning é a ciência do desenvolvimento de algoritmos e técnicas de aprendizado profundo para analisar big data e descobrir padrões ocultos nos dados. O machine learning e a inteligência artificial permitem que cientistas de dados e analistas de negócios automatizem processos manuais para extrair dados, entender melhor as tendências, fazer previsões e gerar novos relatórios de BI.
Quais são as semelhanças entre business intelligence e machine learning?
A BI é uma forma de análise descritiva e diagnóstica que analisa o que aconteceu. O ML também avalia o que aconteceu, mas usa essas informações para prever o comportamento futuro. A BI funciona com dados estruturados, enquanto o ML também pode usar informações não estruturadas, como e-mails e fotos. Ambos os tipos de análise de dados compartilham um propósito semelhante, que é usar dados para orientar a tomada de decisões embasadas. O ML permite que os sistemas de BI extraiam insights mais profundos de padrões de dados que não são facilmente aparentes nos conjuntos de dados.
Principais diferenças entre business intelligence e Machine Learning?
Apesar de algumas semelhanças, BI e ML são duas formas diferentes de análise.
Inteligência de negócios
Embora seja capaz de trabalhar com dados quase em tempo real, a BI representa uma forma de análise histórica que é melhor descrita como análise descritiva e diagnóstica. A análise de BI normalmente explica o que aconteceu, como aconteceu e por que aconteceu. Criado por analistas de negócios, a BI também inclui visualizações, como painéis e gráficos.
Machine learning e inteligência artificial
O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial. A principal diferença entre ML e BI é que o machine learning é a ciência do desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que os sistemas de computador usam para realizar tarefas sem instruções explícitas, confiando em padrões e inferências. Os sistemas de computador usam algoritmos de machine learning para processar grandes quantidades de dados e identificar padrões de dados. Isso permite que eles prevejam os resultados com mais precisão a partir de um determinado conjunto de dados de entrada. Por exemplo, a ciência de dados pode ser usada para treinar uma aplicação médico para diagnosticar câncer a partir de imagens de raios-X, armazenando milhões de imagens digitalizadas e os diagnósticos correspondentes.
Resumo das diferenças entre business intelligence e machine learning
|
|
Inteligência de negócios |
Machine Learning |
| Objetivo de negócios |
Identificar tendências históricas e estabelecer o que aconteceu, como aconteceu e por que aconteceu |
Criar previsões de resultados futuros |
| Habilidades necessárias |
Altamente qualificado em análises estatísticas, extração de dados e visualização de dados usando painéis |
Habilidades avançadas de programação, codificação, ciência de dados e mineração de dados, juntamente com estatísticas avançadas ou análises estatísticas com ferramentas de ML no-code |
| Fontes de dados |
Funciona com bancos de dados relacionais e data warehouses bem organizados |
Funciona com data lakes grandes estruturados e não estruturados |
| Complexidade |
Menos complexa, mas dependente das habilidades e conhecimentos comerciais dos analistas |
Relativamente complexa, exigindo uso intenso de recursos e tempo |
| Matemática |
Usa técnicas matemáticas |
Depende de algoritmos |
Quando usar o business intelligence vs. Machine Learning
Aqui estão alguns exemplos para entender melhor as diferenças e quando usar a BI e o ML. Como representam problemas comuns, é útil comparar como os analistas usam essas técnicas para descobrir problemas e otimizar os processos de negócios.
Prever a rotatividade de clientes
A rotatividade de clientes é o número de clientes que uma empresa perde em um período de tempo em comparação com o número total de clientes no início de um período. Esse é um cálculo simples de BI que apresenta os resultados graficamente mostrando porcentagens históricas de rotatividade mensal. Os cálculos de rotatividade do machine learning são diferentes. Aqui, os algoritmos podem analisar fatores específicos no seu banco de dados de clientes, como histórico de compras, dados demográficos e campanhas de marketing, para prever a rotatividade futura.
Análise do sentimento dos clientes
É importante avaliar o sentimento dos clientes, seja ele positivo, neutro ou negativo. Com a BI, você pode usar pesquisas e classificações para medir o que os clientes pensam. Ao mesmo tempo, o ML ajuda você a se aprofundar analisando o sentimento em conjuntos de dados, incluindo e-mails, transcrições de call centers e feeds de mídia social.
Como a AWS pode transformar a business intelligence com o machine learning?
Ao aumentar a BI com o ML, você pode preencher as lacunas entre o passado, o presente e o futuro. E. com ferramentas de ML no-code, como o Amazon SageMaker Canvas, você pode gerar previsões precisas de ML sem exigir experiência em ML ou ter que escrever uma única linha de código para impulsionar uma melhor tomada de decisões de negócios baseada em dados.
Além disso, você pode visualizar as previsões geradas pelo SageMaker Canvas com o Amazon QuickSight, que fornece business intelligence (BI) unificada em hiperescala. Com o QuickSight, todos os usuários podem atender às diversas necessidades analíticas a partir da mesma fonte de verdade por meio de painéis interativos modernos, relatórios paginados, análises incorporadas e consultas em linguagem natural.
Para começar a usar o SageMaker Canvas e o QuickSight, assista ao workshop.
