Разлика между разширена и прогнозна аналитика

Изкуственият интелект несъмнено е основната движеща сила зад някои от най -големите технологични еволюции и цифрови трансформации, на които сме свидетели днес. AI отдавна надмина въображението ни за това какво може да направи тази мощна технология. Въпреки че AI съществува от десетилетия, той се очертава като мощна движеща сила поради два основни фактора: безпрецедентната изчислителна способност да смазва огромни купчини данни с алгоритми за машинно обучение и най -горещата маркетингова шумотевица около AI и ML. AI вече е основна част от живота ни в много видове и форми. Най -въздействащото в близко бъдеще обаче е повишеният интелект. Това е алтернативна концептуализация на AI, която дава възможност на хората да използват данните, за да вземат по -добри, информирани решения.

Какво представляват разширените анализи?

Едно от основните въздействия на разширената интелигентност е необходимостта да се определи достоверността на данните в контекста. Един критичен проблем, който измъчва повечето компании днес, е фактът, че има твърде много видове данни, които трябва да бъдат анализирани, за да се разбере контекстът на данните. Днес данните не се ограничават само до числа; почти всичко, от снимки и видеоклипове до дейности при сърфиране, актуализации в социалните медии и разговори, генерира огромна криза от данни, повечето от които са неструктурирани, толкова трудни за анализ. Основният проблем е, че данните са безполезни, освен ако не намерим някои начини да извлечем от тях прозрения, които могат да бъдат предприети. Тук идва частта за „разширена аналитика“.

Въпреки че терминът разширена аналитика е въведен за първи път в изследователски документ, публикуван от Gartner през 2017 г., той се превърна в незаменима част от бъдещето за всички организации там. Разширеният анализ е използването на AI и машинно обучение (ML) за автоматизиране на аналитичните процеси, като се започне от събирането на данни до подготовката и почистването на данни, изграждането на аналитични модели и генерирането на прозрения за действие от данните и накрая съобщаването на тези прозрения на тези, които се нуждаят от тях . Той опростява анализа на данните и го прави лесно достъпен за повече хора, за да получат стойност от данните.

Какво представляват прогнозните анализи?

Predictive Analytics е клон на усъвършенствания анализ, който използва различни статистически техники, за да прави прогнози за възможни бъдещи резултати въз основа на исторически данни. Това е подкатегория за анализ на данни, която разглежда големи, неуправляеми набори от данни, за да открие скрити модели в данните. Компютрите използват прогнозни анализи, за да определят какво е най -вероятно да се случи в бъдеще въз основа на данни от случилото се в миналото. Учените и инженерите използват прогнозни модели още от първия проект за Луната. Е, прогнозните модели се използват за постигане на CRM цели като маркетингови кампании, обслужване на клиенти и продажби.

Прогнозният анализ използва алгоритми за машинно обучение и техники за статистически анализ, за ​​да създаде модели за прогнозиране, които могат да предскажат резултата въз основа на клас, категория или числова стойност. Например, повечето банки или финансови институции, които предлагат заеми на физически или юридически лица, провеждат моделиране на оценка на риска, за да предскажат шансовете заемът да бъде изплатен. Финансовите анализатори разчитат до голяма степен на такива прогнозни модели, преди да отпускат заеми. Прогнозният анализ има за цел да отговори на бизнес въпроси, като анализира данните и идентифицира редица възможни резултати.

Разлика между разширена и прогнозна аналитика

Определение

- Разширеният анализ е използването на AI и машинно обучение (ML) за автоматизиране на аналитичните процеси, което го прави лесно достъпен за повече хора, за да получат стойност от данните в анализите и BI платформите. Терминът разширена аналитика е споменат за първи път в изследователска статия, публикувана от глобалната изследователска и консултантска фирма Gartner. Прогнозният анализ, от друга страна, е клон на усъвършенстваната аналитика, който използва разнообразие от усъвършенствани статистически техники, за да прави прогнози за възможни бъдещи резултати въз основа на исторически данни.

Употреба

- Разширеният анализ опростява анализите на данни, за да могат фирмите да събират, идентифицират, анализират и визуализират своите данни, за да генерират практическа информация от данните. Той помага на бизнеса да разпознава скритите тенденции и модели в данните, така че да могат да вземат по -добри, информирани бизнес решения. Компютрите използват прогнозни анализи, за да определят какво е най -вероятно да се случи в бъдеще въз основа на данни от случилото се в миналото. Той помага да се извлече информация от неуправляеми масиви от данни за идентифициране на модели, взаимоотношения и асоциации.

Приложения

- Идеята зад разширената аналитика е да подкрепи човешката интелигентност и да ускори повтарящите се задачи, като взема по -интелигентни решения. Той помага за максимално увеличаване на маркетинговите усилия, като затваря полето на перспективите за продукт или услуга; може да се интегрира в бизнес процесите за подобряване на бизнес операциите. Прогнозният анализ може да се използва за набиране на средства, прогнозиране на продажбите, насочване към клиенти, оценка на риска, проучване на пазара, финансово отчитане, уелнес на пациентите и др.

Разширен срещу предсказуем анализ: Сравнителна диаграма

Резюме

Разширеният анализ използва техники за машинно обучение и AI за автоматизиране на множество аспекти на данните, започвайки от събирането на данни до подготовката и почистването на данни, изграждането на аналитични модели и генерирането на практическа информация от данните. Прогнозният анализ, от друга страна, използва алгоритми за машинно обучение и техники за статистически анализ, за ​​да създаде модели за прогнозиране, които могат да предскажат резултата въз основа на клас, категория или числова стойност.

Вижте повече за: ,