Perbedaan antara analitik augmented dan prediktif

Kecerdasan buatan tidak diragukan lagi merupakan kekuatan pendorong utama di balik beberapa evolusi teknologi terbesar dan transformasi digital yang kita saksikan saat ini. AI telah lama melampaui imajinasi kita tentang apa yang bisa dilakukan teknologi yang kuat ini. Meskipun, AI telah ada selama beberapa dekade, ini telah muncul sebagai kekuatan pendorong yang kuat karena dua faktor utama: kemampuan komputasi yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk membuat tumpukan data besar -besaran dengan algoritma pembelajaran mesin, dan pemasaran terpanas di sekitar AI dan ML. AI sudah menjadi bagian utama dari kehidupan kita dalam banyak jenis dan bentuk. Namun, yang paling berdampak dalam waktu dekat adalah kecerdasan augmented. Ini adalah konseptualisasi alternatif AI yang memberdayakan manusia untuk memanfaatkan data untuk membuat keputusan yang lebih baik dan terinformasi.

Apa analisis augmented?

Salah satu dampak utama dari kecerdasan augmented adalah kebutuhan untuk menentukan kredibilitas data dalam konteks. Salah satu masalah kritis yang mengganggu sebagian besar bisnis saat ini adalah kenyataan bahwa ada terlalu banyak jenis data yang perlu dianalisis untuk memahami konteks data. Saat ini, data tidak hanya terbatas pada angka; Hampir semuanya, mulai dari foto dan video hingga kegiatan penelusuran, pembaruan media sosial, dan percakapan menghasilkan banyak data, yang sebagian besar tidak terstruktur, begitu sulit untuk dianalisis. Masalah utama adalah data tidak berguna kecuali kami menemukan beberapa cara untuk mengekstrak wawasan yang dapat ditindaklanjuti darinya. Di sinilah bagian 'augmented analytics' masuk.

Meskipun, istilah augmented analytics pertama kali diperkenalkan dalam makalah penelitian yang diterbitkan oleh Gartner pada tahun 2017, ini telah menjadi bagian yang sangat diperlukan dari masa depan untuk semua organisasi di luar sana. Analisis Augmented adalah penggunaan AI dan Pembelajaran Mesin (ML) untuk mengotomatisasi proses analitik, mulai dari mengumpulkan data hingga menyiapkan dan membersihkan data, membangun model analitik, dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data, dan akhirnya mengkomunikasikan wawasan tersebut kepada mereka yang membutuhkannya. Ini menyederhanakan analisis data dan membuatnya mudah diakses bagi lebih banyak orang untuk mendapatkan nilai dari data.

Apa itu analitik prediktif?

Analisis Prediktif adalah cabang analitik canggih yang menggunakan berbagai teknik statistik untuk membuat prediksi tentang kemungkinan hasil masa depan berdasarkan data historis. Ini adalah sub-kategori analitik data yang melihat ke dalam kumpulan data besar yang tidak terkendali untuk menemukan pola tersembunyi dalam data. Komputer menggunakan analitik prediktif untuk menentukan apa yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data dari apa yang terjadi di masa lalu. Ilmuwan dan insinyur telah menggunakan model prediktif sejak proyek bulan pertama. Nah, model prediktif digunakan untuk mencapai tujuan CRM seperti kampanye pemasaran, layanan pelanggan dan penjualan.

Analisis prediktif menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan teknik analisis statistik untuk membuat model prediktif yang dapat memprediksi hasil berdasarkan kelas, kategori atau nilai numerik. Misalnya, sebagian besar bank atau lembaga keuangan yang menawarkan pinjaman kepada individu atau entitas perusahaan menjalankan pemodelan penilaian risiko untuk memprediksi peluang pinjaman dibayar kembali. Analis keuangan sangat bergantung pada model prediktif seperti itu sebelum mengeluarkan pinjaman. Analisis prediktif bertujuan untuk menjawab pertanyaan bisnis dengan menganalisis data dan mengidentifikasi berbagai kemungkinan hasil.

Perbedaan antara analitik augmented dan prediktif

Definisi

- Augmented Analytics adalah penggunaan AI dan Machine Learning (ML) untuk mengotomatisasi proses analitik membuatnya mudah diakses bagi lebih banyak orang untuk mendapatkan nilai dari data dalam analitik dan platform BI. Istilah augmented analytics pertama kali disebutkan dalam makalah penelitian yang diterbitkan oleh perusahaan riset dan penasihat global Gartner. Analisis prediktif, di sisi lain, adalah cabang analitik canggih yang memanfaatkan berbagai teknik statistik canggih untuk membuat prediksi tentang kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data historis.

Penggunaan

- Augmented Analytics menyederhanakan analisis data untuk bisnis untuk mengumpulkan, mengidentifikasi, menganalisis, dan memvisualisasikan data mereka untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data. Ini membantu bisnis mengenali tren dan pola tersembunyi dalam data sehingga mereka dapat membuat keputusan bisnis yang lebih baik dan terinformasi. Komputer menggunakan analitik prediktif untuk menentukan apa yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan data dari apa yang terjadi di masa lalu. Ini membantu mengekstrak informasi dari set data yang tidak terkendali untuk mengidentifikasi pola, hubungan, dan asosiasi.

Aplikasi

- Gagasan di balik augmented analytics adalah untuk mendukung kecerdasan manusia dan mempercepat tugas berulang dengan membuat keputusan yang lebih cerdas. Ini membantu memaksimalkan upaya pemasaran dengan menutup bidang prospek untuk suatu produk atau layanan; Ini dapat diintegrasikan ke dalam proses bisnis untuk meningkatkan operasi bisnis. Analisis prediktif dapat digunakan untuk penggalangan dana, peramalan penjualan, penargetan pelanggan, penilaian risiko, studi pasar, pelaporan keuangan, kesehatan pasien, dll.

Augmented vs. Analisis Prediktif: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Augmented Analytics menggunakan pembelajaran mesin dan teknik AI untuk mengotomatisasi banyak aspek data, mulai dari mengumpulkan data hingga menyiapkan dan membersihkan data, membangun model analitik, dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data. Analisis prediktif, di sisi lain, menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan teknik analisis statistik untuk membuat model prediktif yang dapat memprediksi hasil berdasarkan kelas, kategori atau nilai numerik.