बिजनेस इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग के बीच अंतर
बिजनेस इंटेलिजेंस:
बीआई (बिजनेस इंटेलिजेंस) डेटा एनालिटिक्स में शिक्षा का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र बन गया है । और व्यापार रणनीतियों के संबंध में सफलता पाने के उस कार्य को पूरा करने के लिए; डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने, व्याख्या करने और कार्य करने के लिए समय लेना एकमात्र लक्ष्य होना चाहिए।
बिजनेस इंटेलिजेंस वास्तव में पारंपरिक और आधुनिक दृष्टिकोण से अलग है
आधुनिक बीआई व्यापारियों को आईटी पर किसी के आधार पर अपनी सामग्री बना देता है जबकि पारंपरिक बीआई आईटी पेशेवर पर भारी निर्भर करता है।
मशीन लर्निंग:
मशीन लर्निंग, एक परिभाषा उतनी सरल है कि यह एक मशीन या एक प्रणाली है जो इनपुट के आधार पर सही आउटपुट देती है। हाल के वर्षों में, यह एक आम buzzword बन गया है। मशीन लर्निंग से पहले, कंप्यूटर को प्रोग्राम किया जाना था (निर्देश दिए जाने थे)। मशीन लर्निंग के आविष्कार के बाद, कंप्यूटर खुद के लिए सोच सकते हैं।
संगठनों ने इस मशीन लर्निंग की तकनीक का उपयोग करके नई खोजों और मुद्दों को हल करने पर ध्यान दिया।
प्रसिद्ध लेखक ने मशीन लर्निंग के रूप में उद्धृत किया
“मशीन लर्निंग के साथ सॉफ़्टवेयर वही काम नहीं करता है जिस दिन आप इसे इंस्टॉल करते हैं क्योंकि यह दसवां या सौवां दिन आप इसे चलाते हैं ।”
बिजनेस इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग (इंफोग्राफिक्स) के बीच हेड टू हेड तुलना
बिजनेस इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग के बीच शीर्ष 5 तुलना नीचे दी गई है
बिजनेस इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग के बीच महत्वपूर्ण अंतर
मशीन लर्निंग (एमएल):
एमएल का कामकाजी दिनचर्या काफी सरल है
- हम डेटा खिलाते हैं और एल्गोरिदम और मॉडल की सहायता से सिस्टम को प्रशिक्षित करते हैं
- एक बार जब सिस्टम डेटा से परिचित हो जाता है, तो यह डेटा के ज्ञात सेट के संबंध में लक्ष्य अनुमानित परिणाम उत्पन्न करता है
अब हम समझने की कोशिश करेंगे कि कैसे एमएल को वर्गीकृत किया गया है और इसके सीखने की संबंधित कार्यक्षमताएं कैसे हैं:
| लक्षण | पर्यवेक्षित शिक्षा | असुरक्षित शिक्षा | सुदृढीकरण शिक्षा |
| डेटा | लेबल डेटा | लेबल रहित डेटा | चलने का |
| भविष्यवाणी | पूर्व ज्ञान के आधार पर | डेटा के पूर्व ज्ञान के बिना | पिछले अनुभवों से बातचीत के आधार पर |
| महत्व | भविष्यवाणी मॉडल | वर्णनात्मक मॉडल | अनुभव के आधार पर प्रदर्शन |
- पर्यवेक्षित शिक्षा: डेटा सेट के पिछले ज्ञान के आधार पर नए डेटा के लिए आउटपुट की भविष्यवाणी करता है। यहां वैज्ञानिक डेटा खिलाता है और मशीन के नतीजे की उम्मीद करता है।
- अप्रशिक्षित शिक्षा: यह मामला आमतौर पर तब होता है जब कोई नहीं जानता कि डेटा से क्या अपेक्षा की जानी चाहिए। इनपुट डेटा के साथ, यह पैटर्न का पता लगाने,एल्गोरिदम क्लस्टर करने और सार्थक अंतर्दृष्टि के माध्यम से परिणाम प्राप्त करने के लिए वैज्ञानिक बिंदुओं के डेटा बिंदुओं को सारांशितकरने का प्रयास करता है।
- मजबूती शिक्षा: यहां मशीन पर्यावरण के भीतर बातचीत पर केंद्रित है और बातचीत को शामिल करते हुए परिणाम की भविष्यवाणी करती है।
एमएल मानव पैटर्न की पहचान करता है जो डेटा के विशाल पैमाने पर पता लगाने में मुश्किल होती है। किसी भी संगठन के लिए, एमएल निम्नलिखित पहलुओं का अवसर लाता है:
- उपयोगकर्ता को अपनी बीआई परियोजनाओं के लिए मूल्य के परिणाम तेजी से मिलते हैं
- उत्पादों को और अधिक जानकारीपूर्ण बनाना
- कार्यान्वयन जटिलताओं को कम करने के लिए
बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई)
यह शब्द आम तौर पर व्यापार को रणनीतिक निर्णय प्रदान करने के लिए प्रौद्योगिकियों, अनुप्रयोगों और प्रथाओं को संदर्भित करता है।
बीआई की कार्यक्षमता भी काफी सरल है। इसे काम करने के लिए डेटा की जरूरत है।
हालांकि, यहां मौजूद डेटा सरल नहीं है। हम बिग-डेटा के बारे में बात कर रहे हैं । कुशल व्यापार अवसर प्रदान करने के लिए इस बिग-डेटा को विज़ुअलाइज़ किया जाना चाहिए।
बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) कैसे काम करता है इस बारे में नीचे एक सरल प्रतिनिधित्व है:
बीआई अक्सर 2 प्रयोजनों के लिए प्रयोग किया जाता है:
- उद्देश्य व्यापार चलाएं
- उद्देश्य व्यापार बदलें
यहां हम यह समझने की कोशिश करेंगे कि बीआई को दोनों उद्देश्यों और उनकी विशेषताओं के लिए किस प्रकार लागू किया गया है:
| लक्षण | उद्देश्य 1 | उद्देश्य 2 |
| डेटा | संरचित डेटा स्रोत | संरचित और असंगठित डेटा स्रोतों का मिश्रण |
| समर्थन | बेहतर डेटा गुणवत्ता की आवश्यकता है | कम योग्य डेटा के साथ काम कर सकते हैं |
| फोकस | डेटा मानकों और प्रबंधन की ओर निर्देशित | डेटा माइनिंग और अवसर की मांग के लिए निर्देशित |
| गति | कम आवश्यक | गति और चपलता पर निर्भर करता है |
बिजनेस इंटेलिजेंस बनाम मशीन लर्निंग तुलना तालिका
बिजनेस इंटेलिजेंस के साथ मशीन लर्निंग की तुलना करना थोड़ा कठिन काम है क्योंकि मशीन लर्निंग बिजनेस इंटेलिजेंस की शक्ति को अनलॉक करने के लिए सेट है।
बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) अपने आप डेटा का विश्लेषण करने पर केंद्रित है (एमएल में यह कौशल नहीं है)। इस अद्वितीय कौशल सेट के साथ, यह एक व्यापार रणनीति के नतीजे की भविष्यवाणी करता है जो सिंडिकेट के लिए उनके गले और भावनाओं के बजाय प्रभावित होने के लिए अधिक विश्वसनीय है।
बीआई एक स्मार्ट तरीके से जानकारी का उपयोग करने के लिए संगठनों के लिए एक अद्भुत अवधारणा है। यहां, रणनीतियों के परिणाम डेटा पर आधारित हैं, न कि एक व्यक्ति के प्रवृत्तियों पर
दूसरी तरफ, मशीन लर्निंग (एमएल) शब्दावली के अनुसार कार्य करता है। इसकी कार्यक्षमता सिस्टम को किसी भी स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना समझने की तरह है।
सरल डायलेक्टल में, मशीन उनके द्वारा मौजूद डेटा तक पहुंचने और उस डेटा को जानकारी में बदलने के माध्यम से स्वयं को सीखने पर केंद्रित है
नीचे दी गई तालिका आपको समझने में मदद करती है कि बिजनेस इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग एक दूसरे के लिए क्या महत्व रखती है:
| विशेषताएं | बिजनेस इंटेलिजेंस | मशीन लर्निंग |
| काम का शरीर | वांछित पथ में व्यापार को संसाधित करने के लिए विधिवत जैसे कार्य | मौजूदा डेटा से सीखने के लिए मशीन को सक्षम करता है |
| प्रौद्योगिकी का क्रूक्स | व्यापार के अवसरों की पहचान करता है | डेटा आधारित शिक्षा और निर्णय लेने की व्यवस्था विकसित की जाती है |
| डेटा का संचालन | कच्चे डेटा को उपयोगी जानकारी में परिवर्तित करता है | पूर्वानुमान के लिए मॉडल विकसित करने के लिए डेटा माइनिंग तकनीकों को तैनात करता है |
| एल्गोरिदम का उपयोग | एक एल्गोरिदम पर निर्भर नहीं है और कौशल पर निर्भर करता है | एल्गोरिदम पर भारी निर्भर करता है |
| बक्सों का इस्तेमाल करें | गूगल विश्लेषिकी | अमेज़ॅन सिफारिशें |
निष्कर्ष
मेरा मानना है कि, उपरोक्त उत्पादित जानकारी से बिजनेस इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग दोनों के महत्व को समझ में आता है।
बिजनेस इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ऑफर का महत्व डेटा की निर्भरता (संरचित / असंगठित) के लिए सीधे आनुपातिक है। यह एकमात्र उथल-पुथल कार्य है जिसे हल करने की आवश्यकता है (आसान नहीं) क्योंकि यह कुशल डेटा और गुणवत्ता एल्गोरिदम की उपलब्धता पर निर्भर करता है।
इसलिए यह संगठन का काम संरचित और असंगठित डेटा का उपयोग करने के लिए है और ताजा एल्गोरिदम तैयार करने की दिशा में प्रयास करता है जो वांछित परिणाम प्रदान करने के लिए इन उपकरणों के लिए काम करने के लिए अधिक प्रभावी और सक्षम हैं।
भूलना नहीं है, ये डेटा झील न केवल संगठनों की सहायता करते हैं बल्कि अंतिम उपयोगकर्ता को बहुत अधिक मूल्य प्रदान करते हैं।
रोम एक दिन में नहीं बनाया गया था, और प्रभावी डेटा हैंडलिंग का विकास भी है; इसमें समय लगेगा।
हालांकि, उन लोगों के लिए यह महत्वपूर्ण है जो इस क्षेत्र में अधिक ध्यान केंद्रित करने के लिए व्यापार करते हैं क्योंकि इन चुनौतियों का समाधान करना आगे बढ़ने का एकमात्र तरीका है।
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