İş zekası ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir?
İş Zekası (BI), işletmelerin iş kararlarına rehberlik edecek verilere erişmesine, bunları analiz etmesine ve verilerden eyleme dönüştürülebilir öngörüler geliştirmesine olanak tanıyan bir dizi yazılım özelliğini ifade eder. Genellikle BI araçları, veriye dayalı karar vermeye yardımcı olacak şekilde temel ölçümlerin grafiğini çıkaran, kullanıcı dostu pano ve görselleştirmelerle bilgi sunar. Makine öğrenimi, büyük veriyi analiz etmek ve verilerdeki gizli örüntüleri keşfetmek için algoritmalar ve derin öğrenme teknikleri geliştirme bilimidir. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka, veri bilimcilerin ve iş analistlerinin verileri ayıklamak, eğilimleri daha iyi anlamak, tahminde bulunmak ve yeni BI raporları oluşturmak için manuel süreçleri otomatikleştirmesine olanak tanır.
İş Zekası ve Makine Öğreniminin benzerlikleri nelerdir?
BI, olanları analiz eden tanımlayıcı ve tanısal bir analiz biçimidir. ML de neler olduğunu değerlendirir, ancak bu bilgiyi gelecekteki davranışları tahmin etmek için kullanır. BI, yapılandırılmış verilerle çalışır; ML ise e-postalar ve fotoğraflar gibi yapılandırılmamış bilgileri de kullanabilir. Her iki tür veri analizi de benzer bir amaç taşır: bilgiye dayalı karar vermeye rehberlik etmesi için verileri kullanmak. ML, BI sistemlerinin veri kümelerinde kolayca görülmeyen veri örüntülerinden daha kapsamlı öngörüler ayıklamasını sağlar.
İş Zekası ile Makine Öğrenimi arasındaki temel farklar nelerdir?
Bazı benzerliklere karşın, BI ve ML iki farklı analiz biçimidir.
İş Zekası
Neredeyse gerçek zamanlı verilerle çalışabilmekle birlikte BI, en iyi şekilde tanımlayıcı ve tanısal analiz olarak nitelenen, geçmişe yönelik bir analiz biçimini temsil eder. BI analizi genellikle ne olduğunu, nasıl olduğunu ve neden olduğunu açıklar. İş analistleri tarafından oluşturulan BI, panolar ve grafikler gibi görselleştirmeler de içerir.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka
Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir. ML ve BI arasındaki temel fark makine öğreniminin, görevleri açık talimatlar olmadan, örüntülere ve çıkarıma dayanarak gerçekleştirmek için bilgisayar sistemlerinin kullandığı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimi olmasıdır. Bilgisayar sistemleri büyük miktarda veriyi işlemek ve veri örüntülerini belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu, belirli bir giriş verileri kümesinden sonuçları daha doğru olarak tahmin edebilmelerini sağlar. Örneğin veri bilimi, milyonlarca tarama görüntüsünü ve bunlara karşılık gelen teşhisleri depolayarak tıbbi bir uygulamayı röntgen görüntülerinden kanseri teşhis edecek şekilde eğitmek için kullanılabilir.
İş Zekası ile Makine Öğrenimi arasındaki farkların özeti
|
|
İş Zekası |
Makine Öğrenimi |
| İş hedefi |
Geçmiş eğilimleri ve ne olduğunu, nasıl olduğunu ve neden olduğunu belirlemek. |
Gelecekteki sonuçlara ilişkin tahminler oluşturmak. |
| Gerekli beceriler |
Panoları kullanarak istatistiksel analiz, veri ayıklama ve veri görselleştirme konusunda son derece becerikli. |
Kodsuz ML araçlarıyla gelişmiş istatistikler veya istatistiksel analizle birlikte gelişmiş programlama, kodlama, veri bilimi ve veri madenciliği becerileri. |
| Veri kaynakları |
İyi düzenlenmiş ilişkisel veritabanları ve veri ambarlarıyla çalışır. |
Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış büyük veri gölleriyle çalışır. |
| Karmaşıklık |
Daha az karmaşık, ancak analistlerin iş becerilerine ve bilgilerine bağlı. |
Nispeten karmaşık, yoğun kaynak ve zaman gerektirir. |
| Matematik |
Matematiksel teknikleri kullanır. |
Algoritmalara dayanır. |
Kullanım durumları karşılaştırması: İş Zekası ve Makine Öğrenimi
Burada, BI ile ML'nin farklılıklarını ve hangisinin ne zaman kullanılacağını daha iyi anlamak için bazı örneklere yer verilmiştir. Sık karşılaşılan sorunları açıklaması nedeniyle, analistlerin sorunları ortaya çıkarmak ve iş süreçlerini optimize etmek için bu teknikleri nasıl kullandıklarını karşılaştırmak yararlıdır.
Müşteri Kaybını Tahmin Etme
Müşteri kaybı, bir dönemin başındaki toplam müşteri sayısına oranla bir işletmenin belirli bir süre içinde kaybettiği müşteri sayısıdır. Bu, sonuçları geçmiş aylık kayıp yüzdelerini gösteren grafik halinde sunan basit bir BI hesaplamasıdır. Makine öğrenimi müşteri kayıp hesaplamaları farklıdır. Burada algoritmalar, gelecekteki müşteri kaybını tahmin etmek için müşteri veritabanınızdaki satın alma geçmişi, demografik veriler ve pazarlama kampanyaları gibi belirli faktörleri analiz edebilir.
Müşteri Duyarlılığı Analizi
Olumlu, nötr veya olumsuz olmasına bakılmaksızın müşteri duyarlılığını ölçmek önemlidir. BI ile müşterilerin ne düşündüğünü ölçmek için anket ve derecelendirmeleri kullanabilirsiniz. Aynı zamanda ML; e-postalar, çağrı merkezi transkriptleri ve sosyal medya akışları dahil olmak üzere veri kümelerindeki duyarlılığı analiz ederek daha ayrıntıya inmenize yardımcı olur.
AWS, Makine Öğrenimi sayesinde İş Zekasını nasıl dönüştürebilir?
BI'yi ML ile artırarak geçmiş, şimdi ve gelecek arasındaki boşlukları kapatabilirsiniz. Amazon SageMaker Canvas gibi kodsuz ML araçlarıyla herhangi bir ML deneyimi gerekmeden veya tek satır kod yazmak zorunda kalmadan doğru ML tahminleri oluşturabilir, böylece veriye dayalı daha iyi iş kararları alınmasını sağlayabilirsiniz.
Ayrıca, SageMaker Canvas'tan oluşturulan tahminleri, hiper ölçekte birleşik iş zekası (BI) sağlayan Amazon QuickSight ile görselleştirebilirsiniz. QuickSight sayesinde tüm kullanıcılar; modern ve etkileşimli panolar, sayfalandırılmış raporlar, gömülü analizler ve doğal dil sorguları aracılığıyla aynı doğruluk kaynağından farklı analiz ihtiyaçlarını karşılayabilir.
SageMaker Canvas'ı ve QuickSight'ı kullanmaya başlamak için atölyeye bakın.
