Différence entre l'analyse augmentée et prédictive

L'intelligence artificielle est sans aucun doute la principale force motrice derrière certaines des plus grandes évolutions technologiques et transformations numériques que nous assistons aujourd'hui. L'IA a longtemps dépassé notre imagination sur ce que cette technologie puissante peut faire. Bien que l'IA existe depuis des décennies, elle est devenue une puissante force motrice en raison de deux facteurs principaux: la capacité de calcul sans précédent à croquer des tas de données massives avec des algorithmes d'apprentissage automatique, et le buzz marketing le plus chaud autour de l'IA et du ML. L'IA est déjà une partie importante de nos vies dans de nombreux types et formes. Cependant, le plus percutant dans un avenir immédiat est l'intelligence augmentée. Il s'agit d'une conceptualisation alternative de l'IA qui permet aux humains de tirer parti des données pour prendre de meilleures décisions éclairées.

Que sont les analyses augmentées?

L'un des principaux impacts de l'intelligence augmentée est la nécessité de déterminer la crédibilité des données en contexte. Un problème critique qui afflige la plupart des entreprises aujourd'hui est le fait qu'il existe trop de types de données qui doivent être analysées pour comprendre le contexte des données. Aujourd'hui, les données ne se limitent pas aux nombres; Presque tout, des photos et des vidéos aux activités de navigation, aux mises à jour des médias sociaux et aux conversations génèrent un croquant massif de données, dont la plupart ne sont pas structurés, si difficiles à analyser. Le problème majeur est que les données sont inutiles à moins que nous ne trouvions des moyens d'extraire des informations exploitables. C'est là que la partie «Analytics augmentée» se déroule.

Bien que le terme analyse augmentée ait été introduite pour la première fois dans un article de recherche publié par Gartner en 2017, il est devenu une partie indispensable de l'avenir pour toutes les organisations. L'analyse augmentée est l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique (ML) pour automatiser les processus d'analyse, en commençant par la collecte de données à la préparation et au nettoyage des données, en construisant des modèles d'analyse et en générant des informations exploitables à partir des données, et enfin communiquer ces informations à ceux qui en ont besoin. Il simplifie l'analyse des données et les rend facilement accessibles pour que plus de personnes puissent obtenir la valeur des données.

Que sont les analyses prédictives?

L'analyse prédictive est une branche d'analyse avancée qui utilise une variété de techniques statistiques pour faire des prédictions sur les résultats futurs possibles basés sur des données historiques. Il s'agit d'une sous-catégorie d'analyse de données qui examine les grands ensembles de données ingérables pour découvrir des modèles cachés dans les données. Les ordinateurs utilisent des analyses prédictives pour déterminer ce qui est le plus susceptible de se produire à l'avenir en fonction des données de ce qui s'est passé dans le passé. Les scientifiques et les ingénieurs utilisent des modèles prédictifs depuis le premier projet de lune. Eh bien, les modèles prédictifs sont utilisés pour atteindre les objectifs CRM tels que les campagnes marketing, les services à la clientèle et les ventes.

L'analyse prédictive utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques d'analyse statistique pour créer des modèles prédictifs qui peuvent prédire le résultat basé sur une classe, une catégorie ou une valeur numérique. Par exemple, la plupart des banques ou des institutions financières qui offrent des prêts aux particuliers ou aux entités d'entreprise exécutent une modélisation d'évaluation des risques pour prédire les chances que le prêt soit remboursé. Les analystes financiers comptent fortement sur de tels modèles prédictifs avant de délivrer des prêts. L'analyse prédictive vise à répondre aux questions de l'entreprise en analysant les données et en identifiant une gamme de résultats possibles.

Différence entre l'analyse augmentée et prédictive

Définition

- L'analyse augmentée est l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique (ML) pour automatiser les processus d'analyse rend facilement accessible pour que davantage de personnes obtiennent la valeur des données dans l'analyse et les plates-formes BI. Le terme analyse augmentée a été mentionné pour la première fois dans un article de recherche publié par le cabinet mondial de recherche et de conseil Gartner. L'analyse prédictive, en revanche, est une branche d'analyse avancée qui tire parti d'une variété de techniques statistiques avancées pour faire des prédictions sur les résultats futurs possibles basés sur des données historiques.

Usage

- L'analyse augmentée simplifie l'analyse des données pour que les entreprises puissent recueillir, identifier, analyser et visualiser leurs données afin de générer des informations exploitables à partir de données. Il aide les entreprises à reconnaître les tendances et les modèles cachés dans les données afin qu'ils puissent prendre des décisions commerciales meilleures et éclairées. Les ordinateurs utilisent des analyses prédictives pour déterminer ce qui est le plus susceptible de se produire à l'avenir en fonction des données de ce qui s'est passé dans le passé. Il aide à extraire les informations des ensembles de données ingérables pour identifier les modèles, les relations et les associations.

Applications

- L'idée derrière les analyses augmentées est de soutenir l'intelligence humaine et d'accélérer les tâches répétitives en prenant des décisions plus intelligentes. Il aide à maximiser les efforts de marketing en fermant sur le domaine des prospects pour un produit ou un service; Il peut être intégré aux processus métier pour améliorer les opérations commerciales. L'analyse prédictive peut être utilisée pour la collecte de fonds, les prévisions des ventes, le ciblage des clients, l'évaluation des risques, l'étude de marché, les rapports financiers, le bien-être des patients, etc.

Augmenté vs. Analyse prédictive: graphique de comparaison

Résumé

L'analyse augmentée utilise l'apprentissage automatique et les techniques d'IA pour automatiser plusieurs aspects des données, en commençant par la collecte de données à la préparation et au nettoyage des données, à la construction de modèles d'analyse et à la génération d'informations exploitables à partir des données. L'analyse prédictive, en revanche, utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques d'analyse statistique pour créer des modèles prédictifs qui peuvent prédire le résultat basé sur une classe, une catégorie ou une valeur numérique.