ระบบธุรกิจอัจฉริยะกับแมชชีนเลิร์นนิงแตกต่างกันอย่างไร
ระบบธุรกิจอัจฉริยะหมายถึงชุดของความสามารถของซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าถึง วิเคราะห์ และพัฒนาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลเพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจทางธุรกิจ โดยทั่วไปแล้ว เครื่องมือ BI จะนำเสนอข้อมูลบนแดชบอร์ดที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และการแสดงภาพที่สร้างกราฟและตัววัดหลักในแผนภูมิที่สำคัญเพื่อช่วยในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิงเป็นศาสตร์แห่งการพัฒนาอัลกอริทึมและเทคนิคดีปเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ Big Data และค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ธุรกิจทำกระบวนการที่ต้องทำด้วยตนเองโดยอัตโนมัติได้เพื่อดึงข้อมูล เข้าใจแนวโน้มที่ดีขึ้น คาดการณ์ และสร้างรายงาน BI ใหม่
ระบบธุรกิจอัจฉริยะกับแมชชีนเลิร์นนิงคล้ายคลึงกันอย่างไร
BI เป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวินิจฉัยที่วิเคราะห์สิ่งที่เกิดขึ้น ML ก็ประเมินสิ่งที่เกิดขึ้น แต่ใช้ข้อมูลนี้เพื่อทำนายพฤติกรรมในอนาคต BI ทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง ในขณะที่ ML ยังสามารถใช้ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมลและรูปภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลทั้งสองประเภทมีจุดประสงค์ที่คล้ายคลึงกัน นั่นคือการใช้ข้อมูลเพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจอย่างรอบรู้ ML ช่วยให้ระบบ BI สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่ลึกขึ้นจากรูปแบบข้อมูลที่ไม่ปรากฏให้เห็นได้ง่ายในชุดข้อมูล
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างระบบธรุกิจอัจฉริยะเทียบกับ แมชชีนเลิร์นนิง
แม้จะมีความคล้ายคลึงกันอยู่บ้าง แต่ BI และ ML เป็นการวิเคราะห์สองรูปแบบที่แตกต่างกัน
ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
แม้ว่าจะสามารถทำงานกับข้อมูลที่ใกล้เคียงกับเวลาจริงได้ แต่ BI ก็เป็นตัวแทนของรูปแบบการวิเคราะห์เชิงประวัติที่อธิบายได้ดีที่สุดว่าเป็นการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ BI โดยทั่วไปจะอธิบายว่าเกิดอะไรขึ้น เกิดขึ้นได้อย่างไร และเหตุใดจึงเกิดขึ้น BI สร้างขึ้นโดยนักวิเคราะห์ธุรกิจ รวมถึงการแสดงภาพ เช่น แดชบอร์ดและแผนภูมิ
แมชชีนเลิร์นนิ่งและปัญญาประดิษฐ์
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ ข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง ML และ BI คือแมชชีนเลิร์นนิงเป็นศาสตร์ของการพัฒนาอัลกอริทึมและโมเดลเชิงสถิติที่ระบบคอมพิวเตอร์ใช้เพื่อทำงานต่างๆ ซึ่งปราศจากคำสั่งที่ชัดเจน โดยอาศัยรูปแบบและการอนุมานแทน โดยระบบคอมพิวเตอร์ใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อประมวลผลจำนวนข้อมูลและระบุรูปแบบข้อมูล ซึ่งช่วยให้คาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นจากชุดข้อมูลอินพุตที่ได้รับที่กำหนด ตัวอย่างเช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้เพื่อฝึกฝนแอปพลิเคชันทางการแพทย์เพื่อวินิจฉัยมะเร็งจากภาพเอ็กซ์เรย์ได้โดยการเก็บภาพที่สแกนไว้และการวินิจฉัยที่เกี่ยวข้องหลายล้านรายการ
สรุปความแตกต่างระหว่างระบบธุรกิจอัจฉริยะและแมชชีนเลิร์นนิง
|
|
ระบบธุรกิจอัจฉริยะ |
แมชชีนเลิร์นนิ่ง |
| วัตถุประสงค์ทางธุรกิจ |
เพื่อระบุแนวโน้มทางประวัติศาสตร์และกำหนดสิ่งที่เกิดขึ้น เกิดขึ้นได้อย่างไร และเหตุใดจึงเกิดขึ้น |
เพื่อสร้างการคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต |
| ทักษะที่จำเป็น |
มีทักษะสูงในการวิเคราะห์ทางสถิติ การดึงข้อมูล และการสร้างภาพข้อมูลโดยใช้แดชบอร์ด |
ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง การเข้ารหัส วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลร่วมกับสถิติขั้นสูง หรือการวิเคราะห์ทางสถิติด้วยเครื่องมือ ML แบบไม่ใช้โค้ด |
| แหล่งที่มาของข้อมูล |
ทำงานร่วมกับฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์และคลังข้อมูลที่มีการจัดระเบียบอย่างดี |
ทำงานร่วมกับ Data Lake ที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างขนาดใหญ่ |
| ความซับซ้อน |
ซับซ้อนน้อยกว่า แต่ขึ้นอยู่กับทักษะและความรู้ทางธุรกิจของนักวิเคราะห์ |
ค่อนข้างซับซ้อน ต้องใช้ทรัพยากรและเวลาอย่างเข้มข้น |
| คณิตศาสตร์ |
ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ |
อาศัยอัลกอริทึม |
เมื่อใดควรใช้ระบบธุรกิจอัจฉริยะเทียบกับ แมชชีนเลิร์นนิง
นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่จะเข้าใจความแตกต่างและเมื่อใช้ BI และ ML เนื่องจากเป็นตัวแทนของปัญหาทั่วไป จึงควรเปรียบเทียบวิธีการที่นักวิเคราะห์ใช้เทคนิคเหล่านี้เพื่อค้นพบปัญหาและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ
ทำนายการเปลี่ยนใจของลูกค้า
การเปลี่ยนใจลูกค้าคือจำนวนลูกค้าที่ธุรกิจสูญเสียในช่วงเวลาหนึ่ง เทียบกับจำนวนลูกค้าทั้งหมดเมื่อเริ่มต้นงวด นี่คือการคำนวณ BI อย่างง่ายที่แสดงผลลัพธ์แบบกราฟิกโดยแสดงเปอร์เซ็นต์การเลิกใช้งานรายเดือนที่ผ่านมา การคำนวณการเปลี่ยนใจของแมชชีนเลิร์นนิงนั้นแตกต่างกัน อัลกอริทึมที่นี่สามารถวิเคราะห์ปัจจัยเฉพาะในฐานข้อมูลลูกค้าของคุณ เช่น ประวัติการซื้อ ข้อมูลประชากร และแคมเปญการตลาดเพื่อทำนายการเปลี่ยนใจในอนาคต
การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า
สิ่งสำคัญคือต้องวัดความรู้สึกนึกคิดของลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นเชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ ด้วย BI คุณสามารถใช้แบบสำรวจและการให้คะแนนเพื่อวัดว่าลูกค้าคิดอย่างไร ในขณะเดียวกัน ML จะช่วยให้คุณลงลึกยิ่งขึ้นด้วยการวิเคราะห์ความรู้สึกในชุดข้อมูล รวมถึงอีเมล ข้อความถอดเสียงของคอลเซ็นเตอร์ และฟีดโซเชียลมีเดีย
AWS จะเปลี่ยนระบบธุรกิจอัจฉริยะด้วยแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างไร
ด้วยการเพิ่ม BI ด้วย ML คุณสามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างอดีต ปัจจุบัน และอนาคตได้ และด้วยเครื่องมือ ML ที่ไม่มีโค้ด เช่น Amazon SageMaker Canvas คุณสามารถสร้างการคาดการณ์ ML ที่แม่นยำโดยไม่ต้องใช้ประสบการณ์ ML หรือต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว คุณจึงสามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้ดีขึ้น
นอกจากนี้ คุณยังสามารถแสดงภาพการคาดการณ์ที่สร้างจาก SageMaker Canvas ด้วย Amazon QuickSight ซึ่งให้บริการข่าวกรองธุรกิจแบบครบวงจร (BI) ที่ไฮเปอร์สเกล ด้วย QuickSight ผู้ใช้ทุกคนสามารถตอบสนองความต้องการด้านการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันจากแหล่งความจริงเดียวกันผ่านแดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่ทันสมัย รายงานที่มีการแบ่งหน้า การวิเคราะห์แบบฝัง และแบบสอบถามภาษาธรรมชาติ
หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน SageMaker Canvas และ QuickSight โปรดดูเวิร์กชอป
