¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia empresarial y el machine learning?
¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático?
La inteligencia empresarial se refiere a un conjunto de capacidades de software que permite a las empresas acceder, analizar y desarrollar información procesable a partir de los datos para guiar las decisiones empresariales. Por lo general, las herramientas de BI presentan información en paneles y visualizaciones fáciles de usar que grafican y trazan las métricas clave para ayudar a la toma de decisiones basada en datos. El aprendizaje automático es la ciencia del desarrollo de algoritmos y técnicas de aprendizaje profundo para analizar macrodatos y descubrir patrones ocultos en los datos. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial permiten a los científicos de datos y analistas empresariales automatizar los procesos manuales para extraer datos, comprender mejor las tendencias, pronosticar y generar nuevos informes de BI.
¿Cuáles son las similitudes entre la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático?
La BI es una forma de análisis descriptivo y de diagnóstico que analiza lo que ha sucedido. El aprendizaje automático también evalúa lo que ha sucedido, pero usa esta información para predecir el comportamiento futuro. La BI funciona con datos estructurados, mientras que el ML también puede utilizar información no estructurada, como correos electrónicos y fotos. Ambos tipos de análisis de datos comparten un propósito similar: utilizar los datos para guiar la toma de decisiones informadas. El ML permite a los sistemas de BI extraer información más profunda de los patrones de datos que no son evidentes en los conjuntos de datos.
¿Cuáles son las diferencias clave entre la inteligencia empresarial y el ¿Aprendizaje automático?
A pesar de algunas similitudes, BI y ML son dos formas diferentes de análisis.
Inteligencia empresarial
Aunque puede trabajar con datos casi en tiempo real, la BI representa una forma de análisis histórico que se describe mejor como análisis descriptivo y de diagnóstico. El análisis de BI normalmente explica qué ocurrió, cómo ocurrió y por qué ocurrió. El BI, creado por analistas de negocios, también incluye visualizaciones, como paneles y gráficos.
Aprendizaje automático e inteligencia artificial
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. La diferencia principal entre el ML y la BI es que el aprendizaje automático es la ciencia de desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que utilizan los sistemas de computación con el fin de llevar a cabo tareas sin instrucciones explícitas, en lugar de basarse en patrones e inferencias. Los sistemas de computación utilizan algoritmos de aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones de datos. Esto les permite predecir resultados con mayor precisión a partir de un conjunto de datos de entrada determinado. Por ejemplo, se podría utilizar la ciencia de datos para entrenar una aplicación médica para diagnosticar el cáncer con imágenes de rayos X a partir del almacenamiento de millones de imágenes escaneadas y diagnósticos correspondientes.
Resumen de las diferencias entre la inteligencia empresarial y el aprendizaje automático
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Inteligencia empresarial |
Machine Learning |
| Objetivo empresarial |
Identificar las tendencias históricas y establecer qué sucedió, cómo sucedió y por qué sucedió |
Para crear predicciones de resultados futuros |
| Habilidades requeridas |
Altamente capacitado en análisis estadístico, extracción de datos y visualización de datos mediante paneles |
Habilidades avanzadas de programación, codificación, ciencia de datos y minería de datos junto con estadísticas avanzadas o análisis estadístico con herramientas de ML sin código |
| Orígenes de datos |
Funciona con bases de datos relacionales y almacenamientos de datos bien organizados |
Funciona con grandes lagos de datos estructurados y no estructurados |
| Complejidad |
Menos complejo, pero depende de las habilidades y conocimientos empresariales de los analistas |
Relativamente complejo, requiere recursos y tiempo intensivos |
| Matemáticas |
Utiliza técnicas matemáticas |
Se basa en algoritmos |
Cuándo usar inteligencia empresarial frente a Machine Learning
Estos son algunos ejemplos para entender mejor las diferencias y cuándo usar BI y ML. Dado que representan problemas comunes, resulta útil comparar la forma en que los analistas utilizan estas técnicas para descubrir problemas y optimizar los procesos empresariales.
Predecir la pérdida de clientes
La pérdida de clientes es la cantidad de clientes que pierde una empresa durante un período de tiempo en comparación con la cantidad total de clientes al principio de un período. Se trata de un cálculo de BI sencillo que presenta los resultados de forma gráfica y muestra los porcentajes históricos de pérdida mensual. Los cálculos de pérdida del aprendizaje automático son diferentes. Aquí, los algoritmos pueden analizar factores específicos de su base de datos de clientes, como el historial de compras, los datos demográficos y las campañas de marketing, para predecir la pérdida de clientes en el futuro.
Análisis de opiniones de los clientes
Es importante medir las opiniones de los clientes, ya sea positivas, neutrales o negativas. Con BI, puede usar encuestas y calificaciones para medir lo que piensan los clientes. Al mismo tiempo, el ML le ayuda a ahondar con el análisis de las opiniones en los conjuntos de datos, incluidos los correos electrónicos, las transcripciones de los centros de llamadas y las publicaciones en redes sociales.
¿Cómo puede AWS transformar la inteligencia empresarial con el aprendizaje automático?
Al aumentar la BI con el ML, puede cerrar las brechas entre el pasado, el presente y el futuro. Además, con herramientas de ML sin código, como Amazon SageMaker Canvas, puede generar predicciones de ML precisas sin necesidad de tener experiencia en ML ni escribir una sola línea de código para poder tomar mejores decisiones empresariales basadas en datos.
Además, puede visualizar las predicciones generadas desde SageMaker Canvas con Amazon QuickSight, que proporciona inteligencia empresarial (BI) unificada a hiperescala. Con QuickSight, todos los usuarios pueden satisfacer diferentes necesidades analíticas desde la misma fuente de información mediante modernos paneles interactivos, informes paginados, análisis integrados y consultas en lenguaje natural.
Para empezar a usar SageMaker Canvas y QuickSight, consulte el taller.
