Điểm khác biệt giữa nghiệp vụ thông minh và máy học là gì?
Nghiệp vụ thông minh là tập hợp các tính năng của phần mềm cho phép doanh nghiệp truy cập, phân tích và phát triển thông tin chuyên sâu hữu ích từ dữ liệu để hướng dẫn các quyết định kinh doanh. Thông thường, các công cụ BI trình bày thông tin trên bảng thông tin thân thiện với người dùng và hình ảnh trực quan thông qua đồ thị và biểu đồ với chỉ số chính nhằm hỗ trợ người dùng ra quyết định theo định hướng dữ liệu. Máy học là môn khoa học phát triển thuật toán và kỹ thuật học sâu nhằm phân tích dữ liệu lớn đồng thời khám phá ra các mẫu ẩn bên trong dữ liệu. Máy học và Trí tuệ nhân tạo cho phép các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh tự động hóa các quy trình thủ công để trích xuất dữ liệu, hiểu rõ hơn về xu hướng, để dự báo và lập báo cáo BI mới.
Điểm tương đồng giữa Nghiệp vụ thông minh và Máy học là gì?
BI là một dạng phân tích mô tả và chẩn đoán nhằm phân tích những sự kiện đã xảy ra. ML cũng đánh giá những sự kiện đã xảy ra nhưng sử dụng thông tin này để dự đoán hành vi trong tương lai. BI làm việc với dữ liệu có cấu trúc, trong khi ML còn có thể sử dụng thông tin phi cấu trúc như email và hình ảnh. Cả hai loại phân tích dữ liệu đều có chung một mục đích, đó là sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin giúp ta đưa ra quyết định sáng suốt. ML cho phép các hệ thống BI trích xuất những thông tin chuyên sâu hơn từ các mẫu dữ liệu chưa quá hiển nhiên trong tập dữ liệu.
Điểm khác biệt chính giữa Nghiệp vụ thông minh và Máy học
Mặc dù có một số điểm tương đồng, BI và ML là hai dạng phân tích khác nhau.
Nghiệp vụ thông minh
Mặc dù có thể làm việc với dữ liệu gần thời gian thực, BI đại diện cho một dạng phân tích lịch sử, được mô tả đúng nhất dưới dạng phân tích mô tả và phân tích chẩn đoán. Phân tích BI thường giải thích những gì đã xảy ra, nó đã xảy ra như thế nào và tại sao nó xảy ra. Được tạo ra bởi các nhà phân tích kinh doanh, BI cũng bao gồm các hình ảnh trực quan, như bảng thông tin và biểu đồ.
Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo
Máy học là một lĩnh vực “con” của trí tuệ nhân tạo. Điểm khác biệt chính giữa ML và BI là máy học là môn khoa học nhằm phát triển những thuật toán và mô hình thống kê mà các hệ thống máy tính sử dụng để thực hiện các tác vụ dựa vào các mẫu và suy luận mà không cần hướng dẫn cụ thể. Các hệ thống máy tính sử dụng thuật toán máy học để xử lý khối lượng lớn dữ liệu và xác định các mẫu dữ liệu. Việc này cho phép chúng dự đoán kết quả chính xác hơn từ một tập dữ liệu đầu vào cho trước. Ví dụ: khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo một ứng dụng y tế chẩn đoán ung thư từ ảnh chụp X-quang bằng cách lưu trữ hàng triệu ảnh quét và các chẩn đoán tương ứng.
Tóm tắt điểm khác biệt giữa Nghiệp vụ thông minh và Máy học
|
|
Nghiệp vụ thông minh |
Máy học |
| Mục tiêu công việc |
Để xác định các xu hướng lịch sử và thiết lập những gì đã xảy ra, nó đã xảy ra như thế nào và tại sao nó xảy ra |
Để tạo ra các dự đoán về kết quả trong tương lai |
| Các kỹ năng cần thiết |
Kỹ năng cao trong việc phân tích thống kê, trích xuất dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu bằng bảng thông tin |
Kỹ năng lập trình, viết mã, khoa học dữ liệu và khai thác dữ liệu nâng cao cùng với thống kê nâng cao hoặc phân tích số liệu thống kê bằng các công cụ ML không cần mã |
| Nguồn dữ liệu |
Làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ và kho dữ liệu được tổ chức tốt |
Làm việc với các hồ dữ liệu lớn có cấu trúc và phi cấu trúc |
| Độ phức tạp |
Ít phức tạp hơn, nhưng phụ thuộc vào kỹ năng và kiến thức kinh doanh của nhà phân tích |
Tương đối phức tạp, đòi hỏi nhiều tài nguyên và thời gian |
| Toán học |
Sử dụng các kỹ thuật toán học |
Dựa vào thuật toán |
So sánh về trường hợp nên sử dụng Nghiệp vụ thông minh hay Machine Learning
Dưới đây là một số ví dụ để hiểu thêm về sự khác biệt và trường hợp nào nên sử dụng BI và ML. Vì chúng đại diện cho các vấn đề phổ biến, nên việc so sánh cách các nhà phân tích sử dụng các kỹ thuật này để khám phá vấn đề và tối ưu hóa quy trình kinh doanh là rất hữu ích.
Dự đoán số khách hàng bỏ dùng dịch vụ
Số khách hàng bỏ dùng dịch vụ là số lượng khách hàng mà doanh nghiệp đánh mất trong một khoảng thời gian so với tổng số khách hàng ở đầu kỳ. Đây là phép tính BI đơn giản trình bày kết quả bằng đồ thị cho biết tỷ lệ phần trăm bỏ dùng dịch vụ hàng tháng trong quá khứ. Các phép tính tỷ lệ bỏ dùng dịch vụ bằng máy học không giống như thế. Ở đây, các thuật toán có thể phân tích các yếu tố cụ thể trong cơ sở dữ liệu khách hàng của bạn như lịch sử mua hàng, dữ liệu nhân khẩu học và các chiến dịch tiếp thị để dự đoán khả năng bỏ dùng dịch vụ trong tương lai.
Phân tích quan điểm khách hàng
Đánh giá quan điểm của khách hàng là một công việc quan trọng, cho dù quan điểm đó là tích cực, trung lập hay tiêu cực. Với BI, bạn có thể sử dụng khảo sát và xếp hạng để đo lường ý kiến của khách hàng. Đồng thời, ML giúp bạn đi sâu hơn bằng cách phân tích cảm xúc trong tập dữ liệu bao gồm email, bản chép lời của tổng đài và nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội.
AWS có thể chuyển đổi Nghiệp vụ thông minh bằng Máy học như thế nào?
Bằng cách củng cố BI với ML, bạn có thể thu hẹp khoảng cách giữa quá khứ, hiện tại và tương lai. Và với các công cụ ML không cần mã như Amazon SageMaker Canvas, bạn có thể tạo ra các dự đoán ML chính xác mà không cần kinh nghiệm về ML hay không phải viết một dòng mã nào, qua đó bạn có thể thúc đẩy việc ra quyết định kinh doanh theo định hướng dữ liệu tốt hơn.
Ngoài ra, bạn có thể trực quan hóa các dự đoán được tạo ra từ SageMaker Canvas với Amazon QuickSight, dịch vụ cung cấp nghiệp vụ thông minh (BI) hợp nhất ở mức siêu quy mô. Với QuickSight, tất cả người dùng đều có thể đáp ứng các nhu cầu phân tích đa dạng từ cùng một nguồn chuẩn xác thông qua bảng thông tin tương tác hiện đại, báo cáo nhiều trang, phân tích nhúng và truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.
Để bắt đầu sử dụng SageMaker Canvas và QuickSight, hãy xem hội thảo.
