Różnica między analizą rozszerzoną i predykcyjną

Sztuczna inteligencja jest niewątpliwie główną siłą napędową jednych z największych technologicznych ewolucji i cyfrowych transformacji, których jesteśmy dziś świadkami. AI od dawna przekroczyła naszą wyobraźnię o tym, co może zrobić ta potężna technologia. Chociaż sztuczna inteligencja istnieje od dziesięcioleci, stała się potężną siłą napędową z powodu dwóch głównych czynników: bezprecedensowej zdolności obliczeniowej do chrupania masywnych stosów danych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego oraz najgorętszego szumu marketingowego wokół AI i ML. AI jest już główną częścią naszego życia w wielu typach i formach. Jednak najbardziej wpływowym w najbliższej przyszłości jest rozszerzona inteligencja. Jest to alternatywna konceptualizacja sztucznej inteligencji, która upoważnia ludzi do wykorzystania danych do podejmowania lepszych, świadomych decyzji.

Jakie są rozszerzone analityki?

Jednym z głównych skutków rozszerzonej inteligencji jest potrzeba określenia wiarygodności danych w kontekście. Jednym krytycznym problemem, który nęka większość dzisiejszych firm, jest fakt, że istnieje zbyt wiele rodzajów danych, które należy przeanalizować, aby zrozumieć kontekst danych. Dzisiaj dane nie ograniczają się tylko do liczb; Prawie wszystko, od zdjęć i filmów po przeglądanie, aktualizacje w mediach społecznościowych i rozmowy generują ogromne przejęcie danych, z których większość jest nieustrukturyzowana, tak trudna do analizy. Głównym problemem jest to, że dane są bezużyteczne, chyba że znajdziemy pewne sposoby wyodrębnienia z nich przydatnych informacji. Tutaj pojawia się część „Rozszerzona analityka”.

Chociaż termin rozszerzonej analizy został po raz pierwszy wprowadzony w artykule badawczym opublikowanym przez Gartnera w 2017 r., Stał się niezbędną częścią przyszłości dla wszystkich organizacji na zewnątrz. Rozszerzona analityka to zastosowanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) do automatyzacji procesów analitycznych, od gromadzenia danych po przygotowywanie i czyszczenie danych, modele analityki budowlanej oraz generowanie możliwych do spostrzeżeń z danych oraz wreszcie przekazywanie tych informacji na temat tych, którzy ich potrzebują. Upraszcza analizę danych i sprawia, że ​​więcej osób jest dostępne dla większej liczby osób, aby uzyskać wartość z danych.

Czym są analityczne predykcyjne?

Analityka predykcyjna to gałąź zaawansowanych analiz, która wykorzystuje różne techniki statystyczne do przewidywania możliwych przyszłych wyników opartych na danych historycznych. Jest to podkategoria analityki danych, która analizuje duże, niemożliwe do opanowania zestawy danych, aby odkryć ukryte wzorce w danych. Komputery wykorzystują analizy predykcyjne, aby ustalić, co najprawdopodobniej wydarzy się w przyszłości na podstawie danych z tego, co wydarzyło się w przeszłości. Naukowcy i inżynierowie stosują modele predykcyjne od pierwszego projektu księżyca. Cóż, modele predykcyjne są wykorzystywane do osiągnięcia celów CRM, takich jak kampanie marketingowe, obsługi klienta i sprzedaż.

Analityka predykcyjna wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i techniki analizy statystycznej do tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą przewidzieć wynik na podstawie klasy, kategorii lub wartości numerycznej. Na przykład większość banków lub instytucji finansowych, które oferują pożyczki osobom lub podmiotom korporacyjnym, przeprowadza modelowanie oceny ryzyka, aby przewidzieć szanse spłaty pożyczki. Analitycy finansowi w dużej mierze polegają na takich modelach predykcyjnych przed wydaniem pożyczek. Analityka predykcyjna ma na celu udzielenie odpowiedzi na pytania biznesowe poprzez analizę danych i identyfikację szeregu możliwych wyników.

Różnica między analizą rozszerzoną i predykcyjną

Definicja

- Rozszerzone analityki to wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) do automatyzacji procesów analitycznych, dzięki czemu więcej osób jest łatwo dostępne dla większej liczby osób z danych z danych analitycznych i platform BI. Termin rozszerzonej analizy został po raz pierwszy wspomniany w artykule badawczym opublikowanym przez globalną firmę badawczą i doradczą Gartner. Z drugiej strony analizy predykcyjne to gałąź zaawansowanych analiz, która wykorzystuje różne zaawansowane techniki statystyczne w celu przewidywania możliwych przyszłych wyników opartych na danych historycznych.

Stosowanie

- Analityka rozszerzona upraszcza analizy danych, aby firmy mogły gromadzić, identyfikować, analizować i wizualizować swoje dane w celu wygenerowania działających informacji na podstawie danych. Pomaga firmom rozpoznać ukryte trendy i wzorce danych, aby mogły podejmować lepsze, świadome decyzje biznesowe. Komputery wykorzystują analizy predykcyjne, aby ustalić, co najprawdopodobniej wydarzy się w przyszłości na podstawie danych z tego, co wydarzyło się w przeszłości. Pomaga wydobyć informacje z niemożliwych do opanowania zestawów danych w celu identyfikacji wzorców, relacji i skojarzeń.

Aplikacje

- Ideą rozszerzonej analizy jest wspieranie ludzkiej inteligencji i przyspieszenie powtarzających się zadań poprzez podejmowanie mądrzejszych decyzji. Pomaga zmaksymalizować działania marketingowe, zamykając dziedzinę potencjalnych klientów dla produktu lub usługi; Można go zintegrować z procesami biznesowymi w celu zwiększenia operacji biznesowych. Analityka predykcyjna może być wykorzystywana do pozyskiwania funduszy, prognozowania sprzedaży, ukierunkowania klientów, oceny ryzyka, badania rynku, sprawozdawczości finansowej, samopoczucia pacjentów itp.

Rozszerzone vs. Analityka predykcyjna: wykres porównawczy

Streszczenie

Rozszerzone analityki wykorzystują techniki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do automatyzacji wielu aspektów danych, zaczynając od gromadzenia danych po przygotowywanie i czyszczenie danych, modele analityki budowlanej oraz generowanie praktycznych spostrzeżeń z danych z danych. Z drugiej strony analizy predykcyjne wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego i techniki analizy statystycznej do tworzenia modeli predykcyjnych, które mogą przewidzieć wynik na podstawie klasy, kategorii lub wartości numerycznej.