Unterschied zwischen Augmented und Predictive Analytics

Künstliche Intelligenz ist zweifellos die wichtigste treibende Kraft für einige der größten technologischen Entwicklungen und digitalen Transformationen, die wir heute erleben. AI hat unsere Vorstellungskraft lange über das, was diese mächtige Technologie tun kann. Obwohl KI seit Jahrzehnten gibt, hat sie sich aufgrund von zwei Hauptfaktoren als starke treibende Kraft herausgestellt: die beispiellose Rechenfähigkeit, um massive Datenhaufen mit maschinellem Lernalgorithmen und das heißeste Marketing -Buzz um AI und ML zu knacken. KI ist in vielen Arten und Formen bereits ein wichtiger Bestandteil unseres Lebens. Am wirkungsvollsten in der unmittelbaren Zukunft ist jedoch die Augmented Intelligence. Es handelt sich um eine alternative Konzeptualisierung von KI, die den Menschen ermöglicht, Daten zu nutzen, um bessere, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Was sind Augmented Analytics?

Eine der Hauptauswirkungen der Augmented Intelligence ist die Notwendigkeit, die Glaubwürdigkeit von Daten im Kontext zu bestimmen. Ein kritisches Thema, das heute die meisten Unternehmen plagt. Heute sind die Daten nicht nur auf Zahlen beschränkt. Fast alles von Fotos und Videos bis hin zu Browsing -Aktivitäten, Updates für soziale Medien und Gespräche erzeugen eine massiv. Das Hauptproblem ist, dass Daten nutzlos sind, es sei denn. Hier kommt der Teil "Augmented Analytics" ins Spiel.

Obwohl der Begriff Augmented Analytics erstmals 2017 in einem von Gartner veröffentlichten Forschungspapier eingeführt wurde, ist er für alle Organisationen da draußen ein unverzichtbarer Bestandteil der Zukunft geworden. Augmented Analytics ist die Verwendung von KI und maschinell. Es vereinfacht die Datenanalyse und macht es leicht zugänglich, damit mehr Personen Wert aus Daten erhalten.

Was sind Vorhersageanalysen?

Predictive Analytics ist ein Zweig fortschrittlicher Analysen, der eine Vielzahl statistischer Techniken verwendet, um Vorhersagen über mögliche zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten zu treffen. Es handelt sich um eine Unterkategorie von Datenanalysen, die sich mit großen, unüberschaubaren Datensätzen befasst, um versteckte Muster in den Daten zu ermitteln. Computer verwenden prädiktive Analysen, um zu bestimmen, was in Zukunft am wahrscheinlichsten auf der Grundlage von Daten aus dem, was in der Vergangenheit geschehen ist. Wissenschaftler und Ingenieure verwenden seit dem ersten Mondprojekt Prädiktive Modelle. Nun, die Vorhersagemodelle werden verwendet, um CRM -Ziele wie Marketingkampagnen, Kundendienst und Vertrieb zu erreichen.

Predictive Analytics verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen und statistische Analysetechniken, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die das Ergebnis basierend auf einer Klasse, Kategorie oder numerischen Wert vorhersagen können. Zum Beispiel führen die meisten Banken oder Finanzinstitutionen, die Einzelpersonen oder Unternehmensunternehmen Kredite anbieten. Finanzanalysten stützen sich stark auf solche Vorhersagemodelle, bevor sie Kredite ausstellen. Predictive Analytics zielt darauf ab, Geschäftsfragen zu beantworten, indem Daten analysiert und eine Reihe möglicher Ergebnisse ermittelt werden.

Unterschied zwischen Augmented und Predictive Analytics

Definition

- Augmented Analytics ist die Verwendung von AI und maschinell. Der Begriff Augmented Analytics wurde erstmals in einem Forschungspapier erwähnt, das von Gartner Global Research and Advisory -Unternehmen veröffentlicht wurde. Predictive Analytics hingegen ist ein Zweig fortschrittlicher Analysen, der eine Vielzahl fortschrittlicher statistischer Techniken nutzt, um Vorhersagen über mögliche zukünftige Ergebnisse zu treffen, die auf historischen Daten basieren.

Verwendung

- Augmented Analytics vereinfacht die Datenanalyse für Unternehmen, damit Unternehmen ihre Daten sammeln, identifizieren, analysieren und visualisieren können, um umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu generieren. Es hilft Unternehmen, versteckte Trends und Muster in Daten zu erkennen, damit sie bessere, fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Computer verwenden prädiktive Analysen, um zu bestimmen, was in Zukunft am wahrscheinlichsten auf der Grundlage von Daten aus dem, was in der Vergangenheit geschehen ist. Es hilft, Informationen aus nicht sachlichen Datensätzen zu extrahieren, um Muster, Beziehungen und Assoziationen zu identifizieren.

Anwendungen

- Die Idee hinter Augmented Analytics besteht darin, die menschliche Intelligenz zu unterstützen und die sich wiederholenden Aufgaben zu beschleunigen, indem sie intelligenteren Entscheidungen treffen. Es hilft, die Marketingbemühungen zu maximieren, indem es auf dem Gebiet der Aussichten für ein Produkt oder eine Dienstleistung schließt. Es kann in Geschäftsprozesse integriert werden, um den Geschäftsbetrieb zu verbessern. Prädiktive Analytik kann für Fundraising, Umsatzprognosen, Kunden -Targeting, Risikobewertung, Marktstudie, Finanzberichterstattung, Patientenwellness usw. verwendet werden.

Augmented vs. Prädiktive Analytics: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Augmented Analytics verwendet maschinelles Lernen und KI. Predictive Analytics dagegen verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen und statistische Analysetechniken, um Prädiktivmodelle zu erstellen, die das Ergebnis basierend auf einer Klasse, Kategorie oder numerischen Wert vorhersagen können.