В чем разница между большими данными и интеллектуальным анализом данных?

Нейронные сети

В чем разница между большими данными и интеллектуальным анализом данных? | DeepTech

DEEPTECH

July 14, 2023

Введение в большие данные и интеллектуальный анализ данных

В современном мире, управляемом данными, предприятия буквально завалены информацией из различных источников. Задача состоит в том, чтобы осмыслить эти данные, чтобы получить осмысленную информацию и принять обоснованные бизнес-решения.

Введите большие данные и интеллектуальный анализ данных. Эти мощные инструменты помогают компаниям извлекать ценную информацию и скрытые закономерности из массивных наборов данных. Но каковы ключевые различия между этими двумя терминами и как вы можете использовать их в своих бизнес-целях?

В этой статье будут рассмотрены заметные различия между большими данными и интеллектуальным анализом данных. Мы обсудим их соответствующие обязанности, исследуя их реальные приложения.

Определение больших данных

Когда дело доходит до больших данных, думайте о них как об огромном количестве информации со следующими четырьмя буквами «V». Эти технические термины представляют аспекты больших данных:

Объем: массивные наборы данных

Большие данные состоят из огромных наборов данных. Они генерируются ежедневно бесчисленными источниками. Наборы данных могут поступать из баз данных клиентов, отдельных работников, маркетинговых кампаний и даже программного обеспечения, такого как программное обеспечение EMR и программное обеспечение EPM. Эти огромные объемы данных составляют основу больших данных.

Разнообразие: различные типы данных и источники

Представьте себе большие данные как плавильный котел разнообразной информации, собранной из разрозненных систем. Многомерная база данных может включать предпочтения клиентов, рекламные кампании и междисциплинарные поля. Именно это разнообразие в сочетании с огромным объемом делает большие данные такими ценными.

Скорость: быстрое создание и обработка данных

Большие данные льются с головокружительной скоростью. Этапы обработки неустанно работают, чтобы компании могли идти в ногу со временем и принимать разумные решения на основе этого потока данных.

Достоверность: качество данных и достоверность

В сфере больших данных поиск точной информации имеет решающее значение для принятия бизнесом стратегических решений. Высокая достоверность означает, что данные заслуживают доверия и их можно уверенно использовать.

Читайте также: Что такое гиперавтоматизация? Почему это важно?

Определение интеллектуального анализа данных

С другой стороны, точный термин «интеллектуальный анализ данных» означает извлечение ценных сокровищ из недр сложных наборов данных. Вот что это включает:

Обзор методов интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных использует расширенную аналитику, статистические модели и искусственный интеллект. Затем он может обнаружить скрытые закономерности в данных. Основные различия между методами интеллектуального анализа включают описательный и прогнозный интеллектуальный анализ данных. Все они дают разное понимание.

Например, представьте себе маркетинговую команду, пытающуюся понять предпочтения клиентов. Описательный анализ данных будет похож на фотоальбом, показывающий, что понравилось клиентам. Интеллектуальный анализ данных был бы подобен хрустальному шару, указывающему на то, что может понравиться клиентам в будущем.

Процесс обнаружения знаний

Эксперты по майнингу выполняют важные шаги, от подготовки данных до фактической задачи интеллектуального анализа данных. Они используют передовые пакеты программного обеспечения, такие как программное обеспечение для управления складом и программное обеспечение для телемедицины, чтобы обеспечить эффективное извлечение полезных сведений. В других отраслях используются:

Страхование Программное обеспечение
Юридическое программное обеспечение
POS-программное обеспечение
Программное обеспечение для клиентского опыта
Программное обеспечение для расчета заработной платы
Программное обеспечение для управления автопарком
Программное обеспечение для управления отелем
Программное обеспечение для управления рисками
Программное обеспечение для автоматизации отдела продаж
Программное обеспечение для телемедицины
Программное обеспечение для планирования строительства

Задачи интеллектуального анализа данных: классификация, кластеризация и ассоциация

Задачи интеллектуального анализа данных включают различные методы, такие как классификация, кластеризация и ассоциация. Специалисты по горному делу выполняют эти задачи, чтобы обеспечить детальное понимание сложных наборов данных.

Классификация: Это включает в себя категоризацию данных по отдельным классам, таким как возраст, местоположение или пол.
Кластеризация: Это процесс обнаружения похожих групп точек данных на основе их характеристик.
Ассоциация: Это включает в себя обнаружение связей между переменными в наборе данных. Вы можете найти эти ссылки в шаблонах покупок клиентов в интернет-магазине.

Связь между большими данными и интеллектуальным анализом данных

Итак, резюмируем: большие данные — это сбор больших наборов данных, в то время как интеллектуальный анализ данных применяет передовые методы для анализа закономерностей. Они разные, но они идут рука об руку. Большие данные предоставляют сырье для экспертов по майнингу, чтобы творить чудеса.

Интеллектуальный анализ данных как инструмент анализа больших данных

Интеллектуальный анализ данных служит мощным инструментом для анализа огромных наборов данных. Это позволяет компаниям принимать стратегические решения, используя прогнозную аналитику, обработку естественного языка и алгоритмы прогнозирования. Используя расширенную аналитику, предприятия могут извлекать ценную информацию из колоссальных объемов данных.

Маркетинговая команда может использовать интеллектуальный анализ данных для анализа предпочтений и поведенческих моделей клиентов. Это позволяет им более эффективно адаптировать рекламные кампании. Это может повысить удовлетворенность клиентов и увеличить их клиентскую базу. В конечном итоге это приводит к лучшим результатам в бизнесе.

Проблемы масштабируемости и сложности

Самая большая разница между ними заключается в их соответствующих обязанностях. Поскольку объем, разнообразие и скорость передачи данных продолжают расти, обе компании сталкиваются с проблемами масштабируемости и сложности.

Например, этапы обработки больших данных должны быть оптимизированы для обработки постоянно растущего потока данных. Для интеллектуального анализа данных потребуются передовые программные пакеты для эффективного извлечения полезной информации. Кроме того, специалисты по горному делу должны разработать сложные алгоритмы и научные методы для точных прогнозов.

Роль машинного обучения и ИИ

Искусственный интеллект играет важную роль в обеих областях. Системы на базе искусственного интеллекта и инженеры по глубокому обучению работают вместе, чтобы улучшить этапы майнинга. Они улучшают процесс майнинга с помощью технологий распознавания образов и сложных алгоритмов. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут учиться на данных. Они соответствующим образом адаптируют свои модели, делая их важным компонентом.

Источник: YouTube

Приложения и варианты использования

Если вам интересно, почему большие данные и интеллектуальный анализ данных так важны, рассмотрите следующие варианты использования:

Большие данные и интеллектуальный анализ данных в бизнес-аналитике

Большие данные и интеллектуальный анализ данных помогают компаниям получать полезную информацию о бизнесе. Это понимание помогает им принимать обоснованные решения в различных областях. Он часто используется в маркетинговых кампаниях и для удовлетворения потребностей клиентов. Встроенные инструменты аналитики и бизнес-аналитики облегчают этот процесс. Они позволяют компаниям извлекать ценную информацию из сложных наборов данных, прежде чем предпринимать стратегические шаги в бизнесе.

Например, розничный продавец может использовать большие данные и интеллектуальный анализ данных для анализа данных о продажах, уровне запасов и демографических данных клиентов. Основываясь на результатах, они могут затем оптимизировать свои маркетинговые кампании и предложения продуктов. Кроме того, предприятия могут использовать методы прогнозного анализа данных для прогнозирования будущих тенденций. Это позволяет им принимать решения на основе данных для долгосрочного роста.

Анализ поведения клиентов и персонализация

Понимание предпочтений клиентов для адаптации клиентского опыта имеет важное значение для бизнеса. Интеллектуальный анализ данных позволяет компаниям глубоко анализировать свою клиентскую базу. Затем они могут разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии. Это может привести к более высоким коэффициентам конверсии, улучшению удержания клиентов и, в конечном итоге, к увеличению доходов.

Обнаружение мошенничества и управление рисками

Как большие данные, так и интеллектуальный анализ данных способствуют обнаружению мошенничества и управлению рисками. Чаще всего они помогают службам с прогностическими мерами и прогнозами на будущее. Короче говоря, большие данные ведут к более безопасным и стратегическим бизнес-движениям.

Например, в банковской сфере большие данные и интеллектуальный анализ данных используются для анализа данных транзакций с целью выявления подозрительных действий и потенциального мошенничества. Обнаружив эти аномалии на раннем этапе, предприятия могут снизить риски и сократить финансовые потери.

Здравоохранение и медицинские исследования

Многопрофильная область здравоохранения извлекает большую выгоду из больших данных и интеллектуального анализа данных. Эти передовые системы, от EMR до медицинского программного обеспечения, позволяют медицинским работникам улучшить уход за пациентами.

Анализируя большие объемы данных о пациентах, медицинские исследователи могут выявлять закономерности и корреляции, ведущие к новым методам лечения. Благодаря улучшенной диагностике мы в конечном итоге лучше понимаем болезни. Кроме того, поставщики медицинских услуг могут использовать методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования результатов лечения пациентов и персонализации планов лечения.

Читайте также: Заменит ли ИИ мою работу?

Проблемы и ограничения

Хотя большие данные и интеллектуальный анализ данных имеют множество вариантов использования, необходимо решить некоторые проблемы. Вот обзор самых насущных проблем:

Конфиденциальность и безопасность данных

Конфиденциальность и безопасность данных приобретают первостепенное значение, поскольку предприятия собирают и анализируют огромные объемы данных. Компании должны решать эти проблемы при внедрении новых технологий. Это обеспечит защиту конфиденциальной информации и применение надлежащих методов управления данными. Соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR, необходимо, чтобы избежать юридических последствий. Это также помогает поддерживать доверие клиентов.

Аналитическая сложность и пробел в навыках

Заметная разница в наборах навыков, необходимых для работы с большими данными и интеллектуальным анализом данных, создает проблемы для бизнеса. Накопить необходимый опыт для использования всего потенциала этих технологий распознавания образов непросто. Чтобы восполнить этот пробел в навыках, компаниям необходимо инвестировать в обучение сотрудников или сотрудничать с внешними экспертами. Все, от актуариев до маркетинговых аналитиков, должны хорошо разбираться в интеллектуальном анализе данных.

Качество данных и погрешность

Селекционный проект состоит в выборе правильных данных для анализа. Серьезными трудностями в этой области являются качество данных и устранение погрешностей в аналитических моделях. Компании должны использовать научные методы и статистические методы для преодоления этих проблем. Этапы предварительной обработки данных, такие как очистка и нормализация данных, играют решающую роль в поддержании качества данных и уменьшении систематических ошибок.

Читайте также: Когнитивное понимание и искусственный интеллект: обзор

Будущие тенденции и разработки

Что ждет в будущем области больших данных и интеллектуального анализа данных? Давайте посмотрим и узнаем.

Достижения в алгоритмах интеллектуального анализа данных

По мере развития технологий алгоритмы будут становиться все более эффективными и точными. Они предоставят еще более ценную информацию для бизнеса. Интеграция машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет использовать все более сложные модели и алгоритмы майнинга.

Интеграция технологий больших данных и интеллектуального анализа данных

В будущем мы можем ожидать беспрепятственной интеграции между большими данными и инструментами интеллектуального анализа данных. Это приведет к более упорядоченным аналитическим процессам и большим преимуществам для бизнеса. Объединив мощь этих технологий распознавания образов, предприятия смогут использовать весь потенциал своих данных.

Этические соображения и отраслевые стандарты

Этические соображения и отраслевые стандарты уже стали очень важными. Компании должны обеспечить ответственное управление данными и их использование. Они также должны придерживаться установленных правил и лучших практик в области анализа данных. В противном случае они могут столкнуться с юридическими последствиями. Другой этической проблемой является потенциальная дискриминация в алгоритмических решениях.

Читайте также: Большие данные против малых данных: в чем разница?

Заключение: понимание различий и синергии между большими данными и интеллектуальным анализом данных

В заключение, понимание различных, но дополняющих друг друга ролей больших данных и интеллектуального анализа данных в настоящее время жизненно важно для анализа деловой практики. Компании могут стратегически использовать их для стимулирования роста, принятия решений на основе данных и сохранения конкурентного преимущества на современном динамичном рынке.

Инвестируя в правильные аналитические инструменты, опыт и стратегии, мы можем раскрыть весь потенциал коллективного интеллектуального анализа данных, превращая необработанные данные в полезные идеи и ценные знания. Поскольку мы продолжаем наблюдать стремительное развитие технологий и анализа данных, предприятия должны оставаться гибкими. Использование синергии между большими данными и интеллектуальным анализом данных будет стимулировать инновации, повышать качество обслуживания клиентов и приводить к долгосрочному успеху.