Unterschied zwischen KI und Datenanalytik

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Aufmerksamkeit aller Aufmerksamkeit aller von den Top -Führungskräften einer Organisation bis hin zu einer durchschnittlichen Person auf sich gezogen, die die Straße entlanggeht. Es ist kaum zu glauben. Was einst als Hype angesehen wurde, ist in sehr kurzer Zeit zu einer weltweiten Sensation geworden. Heute befinden wir uns mitten in der Entwicklung des digitalen Zeitalter. Daten sind heutzutage das wichtigste Kapital. Und jetzt können wir Datenmengen konsumieren und verarbeiten, die vorher nicht möglich waren. Organisationen umfassen datengetriebene Entscheidungsfindung, und Unternehmen wenden sich für ihre Produkte in Richtung KI zu. Leider tun Analyse- und KI.

Was ist künstliche Intelligenz?

Laut Schalkoff ist künstliche Intelligenz (oder einfach nur als AI bezeichnet) ein Studienbereich, in dem intelligentes Verhalten in Bezug auf Rechenprozesse erklärt und emuliert werden soll. Im Allgemeinen ist AI eine Technologie, die dazu beiträgt, verschiedene Prozesse autonomer und automatischer zu ermöglichen, wobei ein menschlicher Benutzer nur wenig oder gar keine Intervention betrifft. KI ist die Schaffung intelligenter Maschinen, die wie Menschen arbeiten, denken und reagieren. Es ist eine bemerkenswert erfolgreiche Technologie, die darauf abzielt, menschliche Intelligenz in Maschinen zu implementieren und Systeme zu erstellen, die Daten sammeln, verarbeiten, Ergebnisse vorhersagen und letztendlich das Leben des Menschen verbessern. KI umfasst eine Reihe von Algorithmen, die Informationen in Form von Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen, genau wie Menschen. Fast alle KI-Programme werden für eine Art Problemlösung entwickelt, unabhängig davon, ob sie eine visuelle Szene interpretiert, einen Satz analysiert oder eine Abfolge von Roboteraktionen plant.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalytik ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten mit dem Ziel, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung aus diesen Informationen herauszufinden, um die Produktivität und den Geschäftsgewinn zu verbessern. Es geht nur um Daten; In den letzten Jahren wurden mehr Daten erstellt als in der gesamten Geschichte der Menschheit. Zuvor waren die meisten elektronischen Datensätze strukturiert und passen in Datenbanken ein. Aber heute macht unser digitales Leben Big Data dank der vernetzten Welt noch größer, und die meisten der generierten Daten sind nicht im strukturierten Format, beispielsweise Bilder, Videos und Sprachdatendateien. Hier kommen Datenanalysen zum Bild. Diese riesigen Datenmengen müssen analysiert werden, um umsetzbare Erkenntnisse daraus zu generieren. Datenanalyse bezieht sich auf die Analyse großer Datensätze zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Typischerweise können die Datenanalyse in mehrere Phasen unterteilt werden. Die Daten werden bewertet, gereinigt und gefiltert, visualisiert und analysiert, und die Ergebnisse werden schließlich interpretiert und bewertet.

Unterschied zwischen KI und Datenanalytik

Definition

- KI ist die Simulation von menschlicher Intelligenz und Verhalten in Maschinen, insbesondere von Computersystemen. AI ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Erstellung intelligenter Maschinen befasst, die so programmiert werden können, wie Menschen nachzudenken und zu reagieren und ihre Handlungen nachzuahmen. Datenanalyse hingegen bezieht sich auf die Techniken zur Analyse von Rohdaten, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Es bezieht sich auf die Analyse großer Datensätze mit speziellen Computersystemen, um Schlussfolgerungen aus den Informationen herauszuziehen, die sie zur Unterstützung der Entscheidungsfindung enthalten.

Ziel

- Das Ziel von KI ist es, Expertensysteme zu schaffen, die intelligentes Verhalten aufweisen - Systeme, die verstehen, denken, lernen, reagieren, reagieren und sich verhalten wie die Art und Weise, wie es Menschen tun. Die Idee besteht. Das Ziel der Datenanalyse ist es, die Rohdaten für Vorhersagen, Entscheidungen und viele andere Dinge zu verstehen. Die Rohdaten sind angeordnet und organisiert, interpretiert und bewertet, damit relevante oder nützliche Informationen daraus extrahiert werden können.

Anwendungen

- Datenanalyseanwendungen können allgemein als beschreibend, prädiktiv und vorschreibend eingestuft werden. Deskriptive Analytics Minen massive Datenrepositorys, um potenzielle Muster in den Daten zu extrahieren; Vorhersageanalysen kombinieren massive Daten aus verschiedenen Quellen, um zukünftige Trends oder Ereignisse vorherzusagen. und Prescriptive Analytics helfen bei der Bewertung der Auswirkungen verschiedener möglicher Entscheidungen. Öl- und Gas -Explorationsindustrie verwenden vorschreibende Analysen, um den Explorationsprozess zu optimieren. Branchen verwenden prädiktive Analysen, um Maschinenfehler vorherzusagen.

AIs sind so konzipiert, dass sie in Robotern verwendet werden können, z. Andere AIs eignen sich gut für Datenklappen und Erleichterung verschiedener Datenanalyseaufgaben. AI ist ein entscheidender Bestandteil des täglichen menschlichen Lebens und fast überall-von automatisierter Kundenunterstützung und digitaler Sprachassistent bis hin zur Gesundheitsbranche und Finanzsektoren bis hin zu selbstfahrenden Autos und Smart Home-Geräten überall.

Ai vs. Datenanalyse: Vergleichstabelle

Zusammenfassung von AI vs. Datenanalyse

Kurz gesagt, AI ist eine Sammlung von Technologien, die darauf abzielen, Erkenntnisse und Muster aus großen Datensätzen zu extrahieren und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Informationen zu treffen. Für diese KI sind Qualitätsdaten erforderlich und ohne Qualitätsanalyse -Tools können KI keine Daten bewerten und Vorhersagen treffen, wodurch keine wertvollen Erkenntnisse liefern können. Daher sind sowohl Datenanalysen als auch KI eng miteinander verbunden und es geht darum, den Unterschied zwischen beiden zu verstehen, um die richtigen Tools für den richtigen Job auszuwählen.