Munurinn á Augmented og Predictive Analytics

Gervigreind er án efa helsti drifkrafturinn á bak við einhverja mestu tækniþróun og stafræna umbreytingu sem við erum vitni að í dag. AI hefur lengi farið fram úr ímyndunarafli okkar um hvað þessi öfluga tækni getur gert. Þrátt fyrir að AI hafi verið til í áratugi hefur það komið fram sem öflugt drifkraftur vegna tveggja meginþátta: fordæmalaus reiknileiki til að marrka gríðarlega hrúgur af gögnum með vélrænni reikniritum og heitasta markaðssuð í kringum AI og ML. AI er nú þegar stór hluti af lífi okkar í mörgum gerðum og gerðum. Hins vegar hefur áhrifamesta áhrifin í náinni framtíð aukna upplýsingaöflun. Það er önnur hugmyndafræði AI sem gerir mönnum kleift að nýta gögn til að taka betri, upplýstar ákvarðanir.

Hvað eru Augmented Analytics?

Ein helsta áhrif aukinnar upplýsingaöflunar er nauðsyn þess að ákvarða trúverðugleika gagna í samhengi. Eitt mikilvæg mál sem hrjáir flest fyrirtæki í dag er sú staðreynd að það eru of margar tegundir gagna sem þarf að greina til að skilja samhengi gagna. Í dag eru gögn ekki einungis bundin við tölur; næstum allt frá myndum og myndskeiðum til beitstarfsemi, uppfærslum á samfélagsmiðlum og samtölum myndast mikil gögn, sem flest eru óskipulögð, svo erfitt að greina. Aðalvandamálið er að gögn eru gagnslaus nema við finnum nokkrar leiðir til að draga fram gagnlegar innsýn úr þeim. Þetta er þar sem „augmented analytics“ hluti kemur inn.

Þó að hugtakið augmented analytics hafi fyrst verið kynnt í rannsóknarritgerð sem Gartner gaf út árið 2017, hefur það orðið ómissandi hluti af framtíðinni fyrir öll samtök þarna úti. Augmented analytics er notkun AI og vélinám (ML) til að gera sjálfvirka greiningarferli, allt frá því að safna gögnum til að útbúa og hreinsa gögn, byggja upp greiningarlíkön og búa til nothæfa innsýn úr gögnunum og að lokum miðla þeim innsýn til þeirra sem þurfa á þeim að halda . Það einfaldar gagnagreiningu og gerir það auðvelt fyrir fleiri að fá verðmæti úr gögnum.

Hvað eru Predictive Analytics?

Predictive Analytics er útibú háþróaðrar greiningar sem notar margs konar tölfræðilega tækni til að spá fyrir um mögulegar niðurstöður framtíðarinnar byggðar á sögulegum gögnum. Það er undirflokkur gagnagreininga sem skoðar stórar, óviðráðanlegar gagnasöfn til að uppgötva falið mynstur í gögnunum. Tölvur nota forspárgreiningar til að ákvarða hvað er líklegast að gerist í framtíðinni út frá gögnum frá því sem hefur gerst í fortíðinni. Vísindamenn og verkfræðingar hafa notað forspárgerðir frá fyrsta tunglverkefninu. Jæja, forspárlíkönin eru notuð til að ná CRM markmiðum eins og markaðsherferðum, þjónustu við viðskiptavini og sölu.

Predictive analytics notar reiknirit fyrir vélanám og tölfræðilega greiningartækni til að búa til forspárlíkön sem geta spáð fyrir um útkomuna út frá flokki, flokki eða tölulegu gildi. Til dæmis reka flestir bankar eða fjármálastofnanir sem bjóða einstaklingum eða fyrirtækjum upp á lán áhættumatslíkön til að spá fyrir um líkurnar á því að lánið verði greitt til baka. Fjármálasérfræðingar treysta mjög á slíkar spámyndir áður en þeir gefa út lán. Predictive analytics miðar að því að svara viðskiptaspurningum með því að greina gögn og bera kennsl á ýmsar mögulegar niðurstöður.

Munurinn á Augmented og Predictive Analytics

Skilgreining

- Augmented analytics er notkun AI og vélanáms (ML) til að gera sjálfvirka greiningarferli auðveldari fyrir fleiri að fá verðmæti frá gögnum í greiningar- og BI -kerfum. Hugtakið augmented analytics var fyrst nefnt í rannsóknarritgerð sem alþjóðlega rannsóknar- og ráðgjafarfyrirtækið Gartner gaf út. Predictive analytics, á hinn bóginn, er grein háþróaðrar greiningar sem nýtir margvíslega háþróaða tölfræðilega tækni til að spá um mögulegar framtíðarútkomur byggðar á sögulegum gögnum.

Notkun

- Aukin greining einfaldar gagnagreiningu fyrir fyrirtæki til að safna, bera kennsl á, greina og sjá fyrir sér gögnin til að búa til nothæfa innsýn úr gögnum. Það hjálpar fyrirtækjum að þekkja falna þróun og mynstur í gögnum svo þau geti tekið betri, upplýstar viðskiptaákvarðanir. Tölvur nota forspárgreiningar til að ákvarða hvað er líklegast að gerist í framtíðinni út frá gögnum frá því sem hefur gerst í fortíðinni. Það hjálpar til við að draga upplýsingar úr óviðráðanlegum gagnasettum til að bera kennsl á mynstur, sambönd og samtök.

Umsóknir

- Hugmyndin að baki aukinni greiningu er að styðja við greind manna og flýta fyrir endurteknum verkefnum með því að taka gáfulegri ákvarðanir. Það hjálpar til við að hámarka markaðsstarf með því að loka á horfur á vöru eða þjónustu; það er hægt að samþætta það í viðskiptaferli til að auka rekstur fyrirtækisins. Hægt er að nota forspárgreiningar til fjáröflunar, söluspár, markhóps viðskiptavina, áhættumats, markaðsrannsóknar, fjárhagsskýrslugerðar, vellíðunar sjúklinga osfrv.

Augmented vs Predictive Analytics: Samanburðartafla

Samantekt

Aukin greining notar vélanám og AI tækni til að gera sjálfvirka marga þætti gagna, allt frá því að safna gögnum til að útbúa og hreinsa gögn, byggja greiningarlíkön og búa til nothæfa innsýn úr gögnunum. Predictive analytics, á hinn bóginn, notar vélræn námsefni og tölfræðilega greiningartækni til að búa til forspárlíkön sem geta spáð fyrir um útkomuna út frá flokki, flokki eða tölulegu gildi.

Nýjustu færslur eftir Sagar Khillar ( sjá allt )

Sjá meira um: ,