Diferenza entre a analítica aumentada e a predictiva

A intelixencia artificial é sen dúbida a principal forza motriz detrás dalgunhas das maiores evolucións tecnolóxicas e transformacións dixitais ás que asistimos hoxe. A IA superou durante moito tempo a nosa imaxinación sobre o que pode facer esta poderosa tecnoloxía. Aínda que, a IA existe desde hai décadas, xurdiu como unha poderosa forza motriz debido a dous factores principais: a capacidade de cálculo sen precedentes para romper grandes cantidades de datos con algoritmos de aprendizaxe automática e o máis popular buzz de marketing en torno á IA e ML. A IA xa é unha parte importante das nosas vidas en moitos tipos e formas. Non obstante, o máis impactante no futuro inmediato é a intelixencia aumentada. É unha conceptualización alternativa da IA ​​que permite aos humanos aproveitar os datos para tomar decisións mellores e informadas.

Que son Augmented Analytics?

Un dos principais impactos da intelixencia aumentada é a necesidade de determinar a credibilidade dos datos no contexto. Un dos asuntos críticos que sofre a maioría das empresas hoxe en día é o feito de que hai demasiados tipos de datos que hai que analizar para comprender o contexto dos datos. Hoxe en día, os datos non se limitan só a números; case todo, desde fotos e vídeos ata actividades de navegación, actualizacións nas redes sociais e conversas xeran unha enorme cantidade de datos, a maioría desestruturados, tan difíciles de analizar. O principal problema é que os datos son inútiles a menos que atopemos algunhas formas de extraer información útil sobre eles. Aquí é onde entra a parte de "análise aumentada".

Aínda que o termo analítica aumentada introduciuse por primeira vez nun traballo de investigación publicado por Gartner en 2017, converteuse nunha parte indispensable do futuro para todas as organizacións que existen. A análise aumentada é o uso da IA ​​e a aprendizaxe automática (ML) para automatizar os procesos de análise, desde a recompilación de datos ata a preparación e limpeza de datos, a creación de modelos analíticos e a xeración de insultos factibles a partir dos datos e, finalmente, a comunicación deses coñecementos a quen os precisa. . Simplifica a análise de datos e facilita o acceso a máis xente para obter valor dos datos.

Que son as análises predictivas?

A análise predictiva é unha rama da análise avanzada que usa unha variedade de técnicas estatísticas para facer predicións sobre posibles resultados futuros baseados en datos históricos. É unha subcategoría de análise de datos que analiza conxuntos de datos grandes e inmanexables para descubrir patróns ocultos nos datos. Os ordenadores usan análises predictivas para determinar o que é máis probable que aconteza no futuro baseándose en datos do que pasou no pasado. Científicos e enxeñeiros empregaron modelos predictivos desde o primeiro proxecto da lúa. Ben, os modelos preditivos úsanse para acadar obxectivos de CRM como campañas de mercadotecnia, atención ao cliente e vendas.

A análise preditiva usa algoritmos de aprendizaxe automática e técnicas de análise estatística para crear modelos preditivos que poidan predicir o resultado en función dunha clase, categoría ou valor numérico. Por exemplo, a maioría dos bancos ou institucións financeiras que ofrecen préstamos a particulares ou entidades corporativas realizan modelos de avaliación de riscos para predicir as posibilidades de que se devolva o préstamo. Os analistas financeiros dependen moito destes modelos predictivos antes de emitir préstamos. A análise preditiva ten como obxectivo responder a preguntas empresariais analizando datos e identificando unha serie de posibles resultados.

Diferenza entre a analítica aumentada e a predictiva

Definición

- A análise aumentada é o uso da IA ​​e a aprendizaxe automática (ML) para automatizar os procesos de análise e facilita o acceso a máis xente para obter valor dos datos nas plataformas de análise e BI. O termo analítica aumentada mencionouse por primeira vez nun traballo de investigación publicado pola empresa global de investigación e asesoría Gartner. A análise preditiva, por outra banda, é unha rama da análise avanzada que aproveita unha variedade de técnicas estatísticas avanzadas para facer predicións sobre posibles resultados futuros baseados en datos históricos.

Uso

- A análise aumentada simplifica a análise de datos para que as empresas recopilen, identifiquen, analicen e visualicen os seus datos co fin de xerar información a partir dos datos. Axuda ás empresas a recoñecer tendencias e patróns ocultos nos datos para que poidan tomar decisións comerciais mellores e informadas. Os ordenadores usan análises predictivas para determinar o que é máis probable que aconteza no futuro baseándose en datos do que pasou no pasado. Axuda a extraer información de conxuntos de datos inmanexables para identificar patróns, relacións e asociacións.

Aplicacións

- A idea detrás da análise aumentada é apoiar a intelixencia humana e acelerar as tarefas repetitivas tomando decisións máis intelixentes. Axuda a maximizar os esforzos de mercadotecnia pechándose no campo das perspectivas dun produto ou servizo; pódese integrar nos procesos comerciais para mellorar as operacións comerciais. As análises predictivas pódense empregar para recadar fondos, previsión de vendas, orientación ao cliente, avaliación de riscos, estudo de mercado, informes financeiros, benestar do paciente, etc.

Análise aumentada vs. predictiva: gráfico de comparación

Resumo

A análise aumentada utiliza técnicas de aprendizaxe automática e IA para automatizar múltiples aspectos dos datos, comezando desde a recompilación de datos ata a preparación e limpeza de datos, a creación de modelos analíticos e a xeración de información que se poida actuar a partir dos datos. A análise preditiva, por outra banda, utiliza algoritmos de aprendizaxe automática e técnicas de análise estatística para crear modelos preditivos que poidan predicir o resultado en función dunha clase, categoría ou valor numérico.

Últimas mensaxes de Sagar Khillar ( ver todo )

Ver máis sobre: ,