Forskellen mellem Augmented og Predictive Analytics

Kunstig intelligens er utvivlsomt den største drivkraft bag nogle af de største teknologiske udviklinger og digitale transformationer, vi er vidne til i dag. AI har længe overgået vores fantasi om, hvad denne kraftfulde teknologi kan. Selvom AI har eksisteret i årtier, er det fremstået som en stærk drivkraft på grund af to hovedfaktorer: den hidtil usete beregningsevne til at knuse massive bunker med data med maskinlæringsalgoritmer og den hotteste marketing -buzz omkring AI og ML. AI er allerede en stor del af vores liv i mange typer og former. Den mest effektive i den nærmeste fremtid er imidlertid forstærket intelligens. Det er en alternativ konceptualisering af AI, der giver mennesker mulighed for at udnytte data til at træffe bedre, informerede beslutninger.

Hvad er Augmented Analytics?

En af de største virkninger af udvidet intelligens er behovet for at bestemme troværdigheden af ​​data i kontekst. Et kritisk problem, der plager de fleste virksomheder i dag, er det faktum, at der er for mange typer data, der skal analyseres for at forstå konteksten for data. I dag er data ikke kun begrænset til tal; næsten alt fra fotos og videoer til browsingaktiviteter, opdateringer af sociale medier og samtaler genererer en massiv masse data, hvoraf de fleste er ustrukturerede, så svære at analysere. Det største problem er, at data er ubrugelige, medmindre vi finder nogle måder at udtrække praktisk indsigt fra det. Det er her 'augmented analytics' -delen kommer ind.

Selvom udtrykket augmented analytics først blev introduceret i et forskningsartikel udgivet af Gartner i 2017, er det blevet en uundværlig del af fremtiden for alle organisationer derude. Augmented analytics er brugen af ​​AI og machine learning (ML) til at automatisere analyseprocesser, startende fra indsamling af data til forberedelse og rengøring af data, opbygning af analysemodeller og generering af indsigtsfuld indsigt fra dataene og endelig kommunikere disse indsigter til dem, der har brug for dem . Det forenkler dataanalyse og gør det let tilgængeligt for flere mennesker at få værdi fra data.

Hvad er Predictive Analytics?

Predictive Analytics er en gren af ​​avanceret analyse, der bruger en række statistiske teknikker til at forudsige mulige fremtidige resultater baseret på historiske data. Det er en underkategori af dataanalyse, der undersøger store, uoverskuelige datasæt for at opdage skjulte mønstre i dataene. Computere bruger prædiktiv analyse til at bestemme, hvad der mest sandsynligt vil ske i fremtiden baseret på data fra, hvad der er sket i fortiden. Forskere og ingeniører har brugt forudsigelsesmodeller siden det første måne -projekt. Nå, de forudsigelige modeller bruges til at nå CRM -mål såsom marketingkampagner, kundeservice og salg.

Prediktiv analyse anvender maskinlæringsalgoritmer og statistiske analyseteknikker til at skabe forudsigelsesmodeller, der kan forudsige resultatet baseret på en klasse, kategori eller numerisk værdi. For eksempel kører de fleste banker eller finansielle institutioner, der tilbyder lån til enkeltpersoner eller virksomhedsenheder, risikovurderingsmodellering for at forudsige chancerne for, at lånet tilbagebetales. Finansanalytikere er stærkt afhængige af sådanne forudsigelsesmodeller, før de udsteder lån. Prediktiv analyse har til formål at besvare forretningsspørgsmål ved at analysere data og identificere en række mulige resultater.

Forskel mellem Augmented og Predictive Analytics

Definition

- Augmented analytics er brugen af ​​AI og machine learning (ML) til at automatisere analyseprocesser gør det let tilgængeligt for flere mennesker at få værdi fra data i analytics og BI -platforme. Begrebet augmented analytics blev først nævnt i et forskningsartikel udgivet af det globale forsknings- og rådgivningsfirma Gartner. Prediktiv analyse er derimod en gren af ​​avanceret analyse, der udnytter en række avancerede statistiske teknikker til at forudsige mulige fremtidige resultater baseret på historiske data.

Anvendelse

- Augmented analytics forenkler dataanalyse for virksomheder til at indsamle, identificere, analysere og visualisere deres data for at generere praktisk indsigt fra data. Det hjælper virksomheder med at genkende skjulte tendenser og mønstre i data, så de kan træffe bedre og informerede forretningsbeslutninger. Computere bruger prædiktiv analyse til at bestemme, hvad der mest sandsynligt vil ske i fremtiden baseret på data fra, hvad der er sket i fortiden. Det hjælper med at udtrække oplysninger fra uoverskuelige datasæt til at identificere mønstre, relationer og associationer.

Ansøgninger

- Ideen bag augmented analytics er at understøtte menneskelig intelligens og fremskynde de gentagne opgaver ved at tage smartere beslutninger. Det hjælper med at maksimere markedsføringsindsatsen ved at lukke området med udsigt til et produkt eller en service; det kan integreres i forretningsprocesser for at forbedre forretningsdriften. Prediktiv analyse kan bruges til fundraising, salgsprognoser, kundemålretning, risikovurdering, markedsundersøgelser, finansiel rapportering, patientens velbefindende osv.

Augmented vs. Predictive Analytics: Comparison Chart

Resumé

Augmented analytics bruger maskinlæring og AI -teknikker til at automatisere flere aspekter af data, lige fra indsamling af data til forberedelse og rengøring af data, opbygning af analysemodeller og generering af indsigtsfuld indsigt fra dataene. Prediktiv analyse bruger derimod maskinlæringsalgoritmer og statistiske analyseteknikker til at skabe forudsigelsesmodeller, der kan forudsige resultatet baseret på en klasse, kategori eller numerisk værdi.

Se mere om: ,