Skillnad mellan Augmented och Predictive Analytics

Artificiell intelligens är utan tvekan den viktigaste drivkraften bakom några av de största tekniska utvecklingar och digitala transformationer vi bevittnar idag. AI har länge överträffat vår fantasi om vad denna kraftfulla teknik kan göra. Även om AI har funnits i årtionden har det framstått som en kraftfull drivkraft på grund av två huvudfaktorer: den oöverträffade beräkningsförmågan att knäcka massiva datahögar med algoritmer för maskininlärning och det hetaste marknadsföringssuset kring AI och ML. AI är redan en stor del av våra liv i många typer och former. Den mest effektfulla i den närmaste framtiden är dock förstärkt intelligens. Det är en alternativ konceptualisering av AI som ger människor möjlighet att utnyttja data för att fatta bättre och välgrundade beslut.

Vad är Augmented Analytics?

En av de viktigaste effekterna av förstärkt intelligens är behovet av att bestämma trovärdigheten för data i sitt sammanhang. En kritisk fråga som plågar de flesta företag idag är det faktum att det finns för många typer av data som måste analyseras för att förstå sammanhanget med data. Idag är data inte bara begränsat till antal; nästan allt från foton och videor till surfaktiviteter, uppdateringar av sociala medier och konversationer genererar en massiv massa data, varav de flesta är ostrukturerade, så svåra att analysera. Det största problemet är att data är värdelösa om vi inte hittar några sätt att extrahera insikter från det. Det är här delen 'augmented analytics' kommer in.

Även om termen augmented analytics först introducerades i ett forskningsarbete publicerat av Gartner 2017, har det blivit en oumbärlig del av framtiden för alla organisationer där ute. Augmented analytics är användningen av AI och machine learning (ML) för att automatisera analysprocesser, från att samla in data till att förbereda och rengöra data, bygga analysmodeller och generera användbara insikter från data och slutligen kommunicera dessa insikter till dem som behöver dem . Det förenklar dataanalys och gör det lättillgängligt för fler människor att få värde från data.

Vad är Predictive Analytics?

Predictive Analytics är en gren av avancerad analys som använder en mängd olika statistiska tekniker för att göra förutsägelser om möjliga framtida utfall baserat på historiska data. Det är en underkategori av dataanalys som granskar stora, ohanterliga datamängder för att upptäcka dolda mönster i data. Datorer använder prediktiv analys för att avgöra vad som sannolikt kommer att hända i framtiden baserat på data från vad som har hänt tidigare. Forskare och ingenjörer har använt prediktiva modeller sedan det första månprojektet. Tja, de prediktiva modellerna används för att uppnå CRM -mål som marknadsföringskampanjer, kundservice och försäljning.

Prediktiv analys använder algoritmer för maskininlärning och statistisk analysteknik för att skapa förutsägbara modeller som kan förutsäga resultatet baserat på en klass, kategori eller numeriskt värde. Till exempel, de flesta banker eller finansinstitut som erbjuder lån till privatpersoner eller företagsenheter kör riskbedömningsmodeller för att förutsäga chanserna för att lånet ska betalas tillbaka. Finansanalytiker förlitar sig starkt på sådana förutsägbara modeller innan de utfärdar lån. Prediktiv analys syftar till att besvara affärsfrågor genom att analysera data och identifiera en rad möjliga resultat.

Skillnad mellan Augmented och Predictive Analytics

Definition

- Augmented analytics är användningen av AI och machine learning (ML) för att automatisera analysprocesser som gör det lättillgängligt för fler människor att få värde från data i analys- och BI -plattformar. Begreppet augmented analytics nämndes först i ett forskningsarbete publicerat av det globala forsknings- och rådgivningsföretaget Gartner. Prediktiv analys, å andra sidan, är en gren av avancerad analys som utnyttjar en mängd avancerade statistiska tekniker för att göra förutsägelser om möjliga framtida utfall baserat på historiska data.

Användande

- Utökad analys förenklar dataanalys för företag att samla in, identifiera, analysera och visualisera sina data för att generera användbara insikter från data. Det hjälper företag att känna igen dolda trender och mönster i data så att de kan fatta bättre och välgrundade affärsbeslut. Datorer använder prediktiv analys för att avgöra vad som sannolikt kommer att hända i framtiden baserat på data från vad som har hänt tidigare. Det hjälper till att extrahera information från ohanterliga datamängder för att identifiera mönster, relationer och associationer.

Ansökningar

- Tanken bakom augmented analytics är att stödja mänsklig intelligens och påskynda de repetitiva uppgifterna genom att fatta smartare beslut. Det hjälper till att maximera marknadsföringsinsatserna genom att stänga området för framtidsutsikter för en produkt eller tjänst; det kan integreras i affärsprocesser för att förbättra affärsverksamheten. Prediktiv analys kan användas för insamlingar, säljprognoser, kundinriktning, riskbedömning, marknadsundersökningar, finansiell rapportering, patienthälsa etc.

Augmented vs. Predictive Analytics: Comparison Chart

Sammanfattning

Augmented analytics använder maskininlärning och AI -tekniker för att automatisera flera aspekter av data, från att samla in data till att förbereda och rengöra data, bygga analysmodeller och generera användbara insikter från data. Prediktiv analys använder å andra sidan maskininlärningsalgoritmer och statistiska analystekniker för att skapa förutsägbara modeller som kan förutsäga resultatet baserat på en klass, kategori eller numeriskt värde.

Senaste inlägg av Sagar Khillar ( se alla )

Se mer om: ,