Skillnad mellan AI och Data Analytics

Artificiell intelligens (AI) har fångat uppmärksamheten hos nästan alla, från en ledande befattningshavare i en organisation till en genomsnittlig person som går på gatan. Det är svårt att tro hur bara en idé blev en spelväxlare för både privatpersoner och företag. Det som en gång ansågs ha hype har blivit en världsomfattande sensation på mycket kort tid. Idag är vi mitt i utvecklingen av den digitala tidsåldern, där det finns en enorm mängd datorkraft och data i händerna på nästan alla. Data är den viktigaste tillgången nuförtiden. Och nu har vi möjlighet att konsumera och bearbeta datamängder som inte var möjliga tidigare. Organisationer anammar datadrivna beslutsfattande och företag vänder sig mot AI för sina produkter som skryter. Tyvärr gör analytics och AI -samhällen ingenting för att samarbeta och kommunicera med varandra, vilket i sin tur överbryggar klyftan mellan de två fälten.

Vad är artificiell intelligens?

Enligt Schalkoff är artificiell intelligens (eller helt enkelt kallad AI) ett studieområde som försöker förklara och efterlikna intelligent beteende när det gäller beräkningsprocesser. I en mer allmän mening är AI en teknik som hjälper till att underlätta olika processer på ett mer autonomt och automatiskt sätt, med få eller inga ingripanden från en mänsklig användare. AI är skapandet av intelligenta maskiner som fungerar, tänker och svarar som människor. Det är en anmärkningsvärt framgångsrik teknik som syftar till att implementera mänsklig intelligens i maskiner och att skapa system som samlar in data, bearbetar dem, förutsäger resultat och i slutändan förbättrar människors liv. AI består av en uppsättning algoritmer som använder information i form av data för att fatta beslut och utföra uppgifter precis som människor skulle göra. Nästan alla AI-program är utvecklade för någon form av problemlösning oavsett om det är att tolka en visuell scen, analysera en mening eller planera en sekvens av robotåtgärder .

Vad är Data Analytics?

Dataanalys är vetenskapen om att analysera rådata med målet att dra slutsatser och stödja beslutsfattande av den informationen för att öka produktiviteten och affärsvinsten. Det handlar om data; mer data har skapats under de senaste åren än i hela mänsklighetens historia. Tidigare var de flesta elektroniska datamängder strukturerade och passade in i databaser. Men idag gör våra digitala liv stora data ännu större, tack vare den anslutna världen och de flesta data som genereras är inte i strukturerat format, till exempel bilder, videor och röstdatafiler. Det är här dataanalys kommer till bilden. Dessa enorma datamängder måste analyseras för att generera användbar insikt ur det. Dataanalys avser analys av stora datamängder för stöd för beslutsfattande. Vanligtvis kan dataanalys delas in i flera faser. Data bedöms, rengörs och filtreras, visualiseras och analyseras, och resultaten tolkas och utvärderas slutligen.

Skillnad mellan AI och Data Analytics

Definition

  -AI är simuleringen av mänsklig intelligens och beteende i maskiner, särskilt datorsystem. AI är en gren av datavetenskap som handlar om att skapa smarta maskiner som kan programmeras att tänka och reagera som människor och efterlikna deras handlingar. Dataanalys, å andra sidan, hänvisar till teknikerna för att analysera rådata för att få värdefull insikt från data. Det hänvisar till analys av stora datamängder, med hjälp av specialiserade datorsystem, för att dra slutsatser av den information de innehåller för stöd för beslutsfattande.

Mål

- Målet med AI är att skapa expertsystem som uppvisar intelligent beteende - system som förstår, tänker, lär sig, svarar, reagerar och beter sig som människor gör. Tanken är att skapa maskiner som kan fungera med liten eller ingen mänsklig övervakning så att de kan hitta lösningar på komplexa problem på ett mer mänskligt sätt. Målet med dataanalys är att få reda på rådata för förutsägelser, beslutsfattande och många andra saker. Rådata är ordnade och organiserade, tolkade och utvärderade så att relevant eller användbar information kan extraheras från den.

Ansökningar

- Dataanalysapplikationer kan i stort sett klassificeras som beskrivande, förutsägande och föreskrivande. Beskrivande analys minar massiva datalager för att extrahera potentiella mönster i data; prediktiv analys kombinerar massiv data från olika källor för att förutsäga framtida trender eller händelser; och föreskrivande analys hjälper till att bedöma effekterna av olika möjliga beslut. Olje- och gasutforskningsindustrin använder föreskrivande analys för att optimera prospekteringsprocessen. Branscher använder prediktiv analys för att förutsäga maskinfel.

AI är utformade för att användas i robotar, till exempel de som är avsedda för industriella applikationer medan vissa används för räddningsuppdrag, som kan navigera i olika terräng. Andra AI är bra för datakrossning och underlättar olika dataanalysuppgifter. AI är en avgörande del av det dagliga människolivet och det finns nästan överallt-från automatiserad kundsupport och digital röstbaserad assistent till sjukvårdsindustrin och finanssektorer, till självkörande bilar och smarta hemapparater, överallt.

AI vs Data Analytics: Jämförelsediagram

Sammanfattning av AI vs Data Analytics

I ett nötskal är AI en samling tekniker som syftar till att extrahera insikter och mönster från stora datamängder och fatta välgrundade beslut baserade på informationen. För denna AI kräver kvalitetsdata och utan kvalitetsdataanalysverktyg kan AI inte bedöma data och göra förutsägelser och kan därmed inte ge värdefull insikt. Så både dataanalys och AI är nära besläktade med varandra och att förstå skillnaden mellan de två handlar om att välja rätt verktyg för rätt jobb.

Senaste inlägg av Sagar Khillar ( se alla )

Se mer om: ,