В чем разница между бизнес-аналитикой и машинным обучением?

Бизнес-аналитика – это набор программных возможностей, которые позволяют компаниям получать доступ к данным, анализировать их и получать полезную информацию для принятия бизнес-решений. Как правило, инструменты бизнес-аналитики предоставляют информацию на удобных информационных панелях и средствах визуализации, которые отображают ключевые показатели в виде графиков и диаграмм, помогая принимать решения на основе данных. Машинное обучение – это наука о разработке алгоритмов и методов глубокого обучения для анализа больших данных и выявления скрытых в них закономерностей. Машинное обучение и искусственный интеллект позволяют специалистам по обработке данных и бизнес-аналитикам автоматизировать ручные процессы для извлечения данных, лучшего понимания тенденций, прогнозирования и создания новых отчетов бизнес-аналитики.

Подробнее о бизнес-аналитике

Подробнее о машинном обучении

В чем сходство бизнес-аналитики и машинного обучения?

BI – это форма описательной и диагностической аналитики, которая анализирует произошедшее. ML также оценивает произошедшее, но использует эту информацию для прогнозирования будущего поведения. BI работает со структурированными данными, тогда как ML также может использовать неструктурированную информацию, такую как электронные письма и фотографии. Оба типа анализа данных преследуют одну и ту же цель – принятие обоснованных решений на основе данных. ML позволяет BI-системам извлекать более глубокую информацию из закономерностей в данных, которые не всегда очевидны в наборах данных.

Основные различия между бизнес-аналитикой и Машинное обучение?

Несмотря на некоторое сходство, бизнес-аналитика и машинное обучение – разные формы анализа.

Бизнес-аналитика

Хотя бизнес-аналитика может работать с данными практически в реальном времени, она является одной из форм исторической аналитики, которая наиболее точно характеризуется как описательная и диагностическая. Анализ в бизнес-аналитике обычно объясняет суть, способ и причину произошедшего. Бизнес-аналитика, созданная специалистами в этой области, также охватывает средства визуализации, такие как информационные панели и диаграммы.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Машинное обучение – это разновидность искусственного интеллекта. Основное различие между машинным обучением и бизнес-аналитикой заключается в том, что машинное обучение – это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения задач без явных инструкций, опираясь на шаблоны и логические выводы. Компьютерные системы применяют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов данных и определения их шаблонов. Таким образом, они могут более точно прогнозировать результаты на основе заданного набора входных данных. Например, анализ данных можно использовать для обучения медицинского приложения диагностировать рак по рентгеновским изображениям, сохраняя миллионы отсканированных изображений и соответствующие диагнозы.

Краткое описание различий между бизнес-аналитикой и машинным обучением

 

Бизнес-аналитика

Machine Learning

Бизнес-цель

Определение прослеживающихся тенденций, а также установление сути, способа и причины произошедшего

Прогнозирование будущих результатов

Необходимые навыки

Высокая квалификация в области статистического анализа, извлечения и визуализации данных с помощью информационных панелей

Продвинутые навыки программирования, кодирования, анализа данных и извлечения информации в сочетании с углубленной статистикой или статистическим анализом с использованием бескодовых инструментов машинного обучения

Источники данных

Работает с хорошо организованными реляционными базами и хранилищами данных

Работает с большими структурированными и неструктурированными озерами данных

Сложность

Менее сложная, но зависит от навыков и знаний аналитиков в области бизнеса

Относительно сложная, требует значительных ресурсов и времени

Математика

Использует математические методы

Опирается на алгоритмы

Когда использовать бизнес-аналитику, а когда – Машинное обучение

Ниже приведены некоторые примеры, позволяющие лучше понять различия между бизнес-аналитикой (Business Inteligence, BI) и машинным обучением (Machine Learning, ML). Поскольку они отражают общие проблемы, полезно сравнить, как аналитики используют эти методы для выявления проблем и оптимизации бизнес-процессов.

Прогнозирование оттока клиентов

Отток клиентов – это количество клиентов, которых теряет компания в течение определенного периода времени в сравнении с общим их количеством в начале данного периода. Это простой расчет BI, который графически представляет результаты, отображающие исторический ежемесячный процент оттока клиентов. Расчеты оттока клиентов с помощью машинного обучения отличаются. Здесь алгоритмы могут анализировать определенные факторы в клиентской базе данных, в частности историю покупок, демографические данные и маркетинговые кампании, для прогнозирования будущего оттока клиентов.

Анализ настроения клиентов

Важно оценивать настроение клиентов – будь то положительное, нейтральное или негативное. С помощью BI можно использовать опросы и рейтинги для оценивания мнения клиентов. В то же время машинное обучение помогает глубже анализировать настроение в наборах данных, включая электронные письма, стенограммы центров обработки вызовов и ленты социальных сетей.

Как AWS может преобразовать бизнес-аналитику с помощью машинного обучения?

Дополнив бизнес-аналитику машинным обучением, вы сможете преодолеть разрыв между прошлым, настоящим и будущим. Бескодовые инструменты машинного обучения, такие как Amazon SageMaker Canvas, позволяют генерировать точные прогнозы с помощью машинного обучения, не требуя предварительного опыта работы с ним или написания каких-либо кодов. Это помогает вам принимать более эффективные бизнес-решения на основе данных.

Кроме того, вы можете визуализировать прогнозы, сгенерированные с помощью SageMaker Canvas, в сервисе Amazon QuickSight, который обеспечивает бизнес-аналитику в условиях гипермасштабирования. Благодаря QuickSight все пользователи могут выполнять различные аналитические задачи, используя один и тот же источник достоверной информации, с помощью современных интерактивных информационных панелей, постраничных отчетов, встроенной аналитики и запросов на естественном языке.

Чтобы начать работу с SageMaker Canvas и QuickSight, посмотрите семинар.