Nghiệp vụ thông minh (BI) và Máy học (ML) khác nhau ở điểm nào?
Nghiệp vụ thông minh (BI) và máy học (ML) đều sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán và đưa ra quyết định, nhưng cách thức hoạt động của chúng lại có sự khác biệt rõ rệt. Trong bài viết này, cùng Bizfly Cloud phân tích những điểm khác biệt giữa chúng để hiểu rõ hơn về từng ứng dụng của chúng.
Máy học là gì?
Máy học (ML) là một loại trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính trở nên thông minh hơn. Trong khi hầu hết các phần mềm hoặc máy tính truyền thống đều yêu cầu con người lập trình để cải thiện chức năng của chúng, thì các hệ thống ML có thể tự lập trình lại để tối ưu hóa khả năng của chính chúng. Một chương trình hoặc thiết bị sử dụng ML sở hữu các thuật toán linh hoạt có thể thay đổi theo thời gian khi các thuật toán này học cách phát hiện các mẫu trong tập dữ liệu mà chúng nhận được.
Nghiệp vụ thông minh là gì?
Business Intelligence (BI) là một tập hợp các thực tiễn và công nghệ nhằm cải thiện hoạt động của công ty. Với BI, các tổ chức có thể thu thập, đánh giá và trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu nội bộ của mình một cách hiệu quả hơn. Sau đó, các hoạt động BI có thể giúp các doanh nghiệp này đưa ra các quyết định hoặc chiến lược dựa trên dữ liệu.
Sự khác biệt giữa học máy và kinh doanh thông minh là gì?
Mặc dù cả học máy và kinh doanh thông minh đều có thể giúp các tổ chức đánh giá dữ liệu và cải thiện hoạt động của họ, nhưng chúng cũng có một số điểm khác biệt chính, chẳng hạn như:
Đặc điểm dữ liệu
BI thường trình bày dữ liệu của mình một cách thống nhất hơn. Nền tảng kinh doanh thông minh loại bỏ các đặc điểm riêng lẻ của dữ liệu để cung cấp cho các chuyên gia các xu hướng hoặc mức trung bình dữ liệu. Ngược lại, dữ liệu máy học vẫn giữ nguyên các đặc điểm riêng, có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về nhân viên, khách hàng hoặc hoạt động.
Phân tích
Trong khi BI sử dụng phân tích mô tả thì ML sử dụng phân tích dự đoán. Có nghĩa là BI có thể cung cấp cho bạn sự hiểu biết toàn diện về các xu hướng hiện tại tại công ty như hiệu quả hoạt động hoặc tỷ lệ giữ chân khách hàng. Còn ML được sử dụng bằng cách tận dụng các xu hướng hiện tại sẵn có để đưa ra các phép suy đoán, dự báo về tương lai của công ty.
Linh hoạt
Các thuật toán máy học linh hoạt hơn các thuật toán được sử dụng cho hoạt động nghiệp vụ thông minh. Các thuật toán sử dụng nguyên tắc và kỹ thuật máy học có thể thay đổi để phù hợp với đặc điểm riêng của từng dữ liệu.
Tóm tắt điểm khác biệt giữa Nghiệp vụ thông minh và Máy học
Các nhân tố | Máy học | Nghiệp vụ thông minh |
Ý tưởng | Liên quan đến con người như trí thông minh máy tính | Nghiệp vụ thông minh liên quan đến việc ra quyết định |
Tập trung | Đề cập đến các nguyên tắc phân tích thống kê | Liên quan đến các thuật toán học máy và học sâu |
Ứng dụng | Chủ yếu được sử dụng trong robot, nhận dạng hình ảnh, chơi game ảo,.. | Được sử dụng trong kỹ thuật trích xuất dữ liệu và lưu trữ dữ liệu |
Phạm vi | Gắn liền với các sự kiện trong tương lai | Gắn liền với những gì đã xảy ra trong quá khứ |
Thuật toán | Sử dụng BFS (thuật toán Tìm kiếm theo chiều rộng) và tuân theo nguyên tắc FIFO | Sử dụng mô-đun xâm lược tuyến tính để phân loại dữ liệu |
Lĩnh vực nghiên cứu | - Những hệ thống chuyên gia - Mạng lưới thần kinh - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Lập luận - Người máy | - Khai thác dữ liệu trong mạng xã hội - Phân tích quy trình - Dữ liệu lớn - Xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) |
Nguồn dữ liệu | Làm việc với các hồ dữ liệu lớn có cấu trúc và phi cấu trúc | Làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ và kho dữ liệu |
Độ phức tạp | Khá phức tạp, đòi hỏi nhiều tài nguyên và thời gian | Ít phức tạp hơn, nhưng phụ thuộc vào kỹ năng và kiến thức kinh doanh của nhà phân tích |
Toán học | Dựa vào thuật toán | Sử dụng các kỹ thuật toán học |
So sánh ứng dụng Nghiệp vụ thông minh (BI) và Máy học (ML)
Cả BI và ML đều là công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, nhưng chúng có điểm khác biệt về mục đích sử dụng. Trong khi BI tập trung vào phân tích dữ liệu lịch sử để đưa ra hiểu biết về hiệu suất trong quá khứ thì ML tập trung vào dự đoán xu hướng tương lai dựa trên dữ liệu hiện có.
Dưới đây là một số ví dụ minh họa sự khác biệt này:
- Dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ: BI có thể cung cấp thông tin về tỷ lệ bỏ dịch vụ trong quá khứ, trong khi ML có thể dự đoán khả năng bỏ dịch vụ trong tương lai dựa trên các yếu tố như lịch sử mua hàng, dữ liệu nhân khẩu học và chiến dịch tiếp thị.
- Phân tích quan điểm của khách hàng: BI có thể sử dụng khảo sát và xếp hạng để đo lường ý kiến của khách hàng. ML lại đưa ra những phân tích cảm xúc trong các email và nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để hiểu rõ hơn về quan điểm của khách hàng.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng ta đã phân tích các khái niệm về máy học và nghiệp vụ thông minh, xem sự khác biệt giữa chúng và đưa ra ví dụ cụ thể khi doanh nghiệp ứng dụng phương pháp này. Hãy cùng theo dõi những bài viết tiếp theo của Bizfly Cloud để nhận được những chia sẻ bổ ích.
