Diferències entre Business Intelligence i Machine Learning

És molt fàcil que puguis confondre els termes de Business Intelligence i Machine Learning ja que són dos nous conceptes sobre transformació digital que tenen aspectes en comú, però que en realitat són molt diferents.

Perquè no et quedi cap dubte sobre les diferències entre BI i Machine Learning t’explicarem que són i emfatitzarem sobre les seves diferencies. Som-hi!

Què és el Business Intelligence?

Com ja et vam explicar a “9 tendències sobre Business Intelligence”, el BI és el processament d’informació essencial del teu negoci que t’orientarà cap a la direcció correcta, utilitzant diferents tecnologies d’informació, tant pels processos com per a la visualització, amb la intenció de donar-te suport en la presa de decisions que busquen augmentar els teus beneficis. Bàsicament, a través de l’anàlisi de dades es creen informes, gràfiques i panells amb informació detallada sobre l’estat del negoci.

A ACTIUM Digital som partners de Qlik Sense, l’eina de BI que et permet explorar i investigar les dades de la teva empresa sense límits. Es tracta d’una plataforma molt visual i intuïtiva amb la que es poden convertir dades en coneixement sense necessitat de disposar d’un perfil tècnic. I a més a més, pots utilitzar Qlik Sense des de qualsevol lloc i en qualsevol dispositiu, ja que emmagatzema les seves dades al núvol.

El millor d’aquesta eina, és que et permet analitzar les dades en temps real i sense la necessitat d’esperes lentes de càrrega de dades, els actualitza a l’instant i et deixa modificar-los sense jerarquies preestablertes per a guanyar flexibilitat en els anàlisis.

Què és el Machine Learning?

L’aprenentatge automàtic o Machine Learning és una de les rames de la Intel·ligència Artificial que a través de l’anàlisi de les dades obtingudes, millora les seves prediccions per a prendre decisions basades en la recollida de dades. És una tecnologia que permet fer automàtiques una sèrie d’operacions amb l’objectiu de reduir la necessitat d’intervenció dels éssers humans.

Existeixen tres tipus de Machine Learning:

• L’aprenentatge supervisat: s’entrena l’algoritme atorgant-li les preguntes, anomenades característiques, i les respostes, anomenades etiquetes. Això es fa amb la finalitat de que l’algoritme les combini i pugui fer prediccions.
• L’aprenentatge no supervisat: l’objectiu principal és estudiar l’estructura intrínseca de les dades. Les principals aplicacions de l’aprenentatge no supervisat són: la segmentació de conjunts de dades per atributs compartits, la detecció d’anomalies que no encaixen en cap grup i la simplificació de datasets agregant variables amb atributs similars.
• L’aprenentatge per reforç: és un àrea inspirada en la psicologia conductista que s’encarrega de determinar quines accions has d’escollir un agent de software en un entorn donat amb la fi de maximitzar alguna noció de premi acumulat.

Depenent del Machine Learning usat, pot aplicar-se en multitud de camps: detectar fraus en transaccions econòmiques, fer diagnòstics mèdics segons els símptomes del pacient, escollir quins banners mostrar a un usuari quan entra en una pàgina web segons els seus gustos i anteriors compres (l’anomenat marketing automation), en robòtica, ...etc.

Quines són les diferències entre Business Intelligence i Machine Learning?

Com ja hauràs llegit, són dos conceptes que utilitzen les dades per a realitzar anàlisis però que tenen grans diferències:

1. Diferents tipus d’anàlisis:

Amb el BI l’anàlisi de dades que es fa és descriptiu, s’extrau informació de diferents fonts de dades i s’uneixen a la mateixa plataforma per a que a través de la lògica associativa es formulin vàries conclusions per a conèixer la realitat de l’empresa.

En canvi, amb el Machine Learning l’anàlisi és predictiu, les dades s’usen per a intentar conèixer el que passarà en un futur i no són dades reals, extrapola tendències generals per a fer prediccions individualitzades que defineixen els comportaments futurs.

2. Coneixement obtingut:

Amb les eines de Business Intelligence, com Qlik Sense, es poden analitzar detalladament els resultats del teu negoci i prendre decisions a través dels panells amb conjunts de dades de manera col·laborativa. Però amb el Machine Learning, les decisions es prenen a través de suposicions que es generen automàticament.

Per exemple, si volem crear els horaris de treball dels treballadors d’un supermercat, amb el BI haurem d’analitzar quin dia, a quines hores i quins treballadors van tenir una millor taxa de conversió per extreure conclusions sobre quins equips de treball són més eficients i amb el Machine Learning , la màquina crearà un horari preveient amb antelació quina és la millor combinació segons els resultats dels treballadors, els fluxos de clients i els dies de la setmana.

3. Casos d’ús:

Ambdues tecnologies poden usar-se en una mateixa empresa, però sempre per a diferents usos. Per exemple, les recomanacions que et fan les plataformes de series i pel·lícules en streaming com Netflix o HBO sobre series o pel·lícules que poden agradar-te s’obtenen del Machine Learning, però Google Analytics utilitza el Business Intelligence per a aportar-te informació sobre el comportament dels teus usuaris a la teva pàgina web.

Arribats a aquest punt, esperem haver resolt els teus dubtes sobre les diferències entre Business Intelligence i Machine Learning. Però si t’ha quedat alguna preguntar al tinter, t’animem a que ens ho facis saber per aquí. I si ens segueixes a Twitter, Linkedin o Instagram podràs anar descobrint més informació i curiositats sobre les noves tecnologies que canviaran la nostra forma d’entendre i veure els negocis en el procés de la transformació digital.