Diferencia entre análisis aumentado y análisis predictivo

Sin duda, la Inteligencia Artificial es el principal motor de algunas de las mayores evoluciones tecnológicas y transformaciones digitales que estamos viviendo en la actualidad. La IA ha superado durante mucho tiempo nuestra imaginación sobre lo que puede hacer esta poderosa tecnología. Si bien la IA ha existido durante años, se ha convertido en una poderosa fuerza impulsora debido a dos factores clave: la capacidad computacional sin precedentes para acelerar una gran cantidad de datos con algoritmos de aprendizaje automático y el revuelo de marketing más candente en IA y ML. La IA en muchas formas y formas ya es una gran parte de nuestras vidas. Sin embargo, la mayor influencia en el futuro cercano será la inteligencia aumentada. Es un concepto alternativo a la IA que permite a las personas aprovechar los datos para tomar decisiones mejor informadas.

¿Qué es la Analítica Aumentada?

Una de las principales influencias de la inteligencia aumentada es la necesidad de determinar la credibilidad de los datos en contexto. Un problema crucial que afecta a la mayoría de las empresas hoy en día es que hay demasiados tipos de datos que deben analizarse para comprender el contexto de los datos. Hoy en día, los datos no se limitan solo a números; Casi todo, desde fotos y videos hasta actividades de navegación, actualizaciones de redes sociales y conversaciones, genera una gran cantidad de datos, la mayoría de los cuales no están estructurados, por lo que son difíciles de analizar. El mayor problema son los datos no utilizados, a menos que encontremos algunas formas de extraer información procesable de ellos. Aquí es donde entra la parte de ‘analítica aumentada’.

Si bien el término análisis aumentado se introdujo por primera vez en un artículo de investigación publicado por Gartner en 2017, es una parte esencial del futuro de todas las organizaciones. El análisis aumentado implica el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para automatizar los procesos analíticos, que van desde la recopilación de datos hasta la preparación y limpieza de datos, la creación de modelos analíticos, la generación de conocimientos prácticos a partir de los datos y, finalmente, los conocimientos se los comunican a quienes los necesitan. . . Simplifica el análisis de datos y lo hace fácilmente accesible para que más personas obtengan valor de los datos.

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¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una rama del análisis de alto nivel que utiliza una variedad de técnicas estadísticas para predecir posibles resultados futuros basados ​​en datos históricos. Es una subcategoría de análisis de datos que analiza grandes conjuntos de datos inmanejables para encontrar patrones ocultos en los datos. Las computadoras usan análisis predictivos para determinar qué es probable que suceda en el futuro en función de los datos de lo que sucedió en el pasado. Los científicos e ingenieros están utilizando modelos de proyección del primer proyecto lunar. Bueno, los modelos de proyección se utilizan para lograr objetivos de CRM, como campañas de marketing, servicio al cliente y ventas.

El análisis predictivo utiliza algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis estadístico para crear modelos predictivos que pueden predecir el resultado en función de la clase, la categoría o el valor numérico. Por ejemplo, la mayoría de los bancos o instituciones financieras que ofrecen préstamos a personas físicas o jurídicas ejecutan modelos de evaluación de riesgos para predecir las posibilidades de reembolso del préstamo. Los analistas financieros se basan en gran medida en tales modelos proyectados antes de emitir préstamos. El análisis predictivo tiene como objetivo responder preguntas comerciales mediante el análisis de datos e identificando una variedad de resultados posibles.

Diferencia entre análisis aumentado y análisis predictivo

Definición

– El análisis mejorado implica el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para automatizar los procesos de análisis, lo que hace que sea fácilmente accesible para que más personas obtengan valor de los datos en las plataformas de análisis y BI. El término análisis aumentado se mencionó por primera vez en un artículo de investigación publicado por la firma global de investigación y consultoría Gartner. El análisis predictivo, por otro lado, es una rama del análisis de alto nivel que aprovecha una variedad de técnicas estadísticas avanzadas para predecir posibles resultados futuros basados ​​en datos históricos.

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Usar

– El análisis aumentado simplifica el análisis de datos para que las empresas puedan recopilar, identificar, analizar y visualizar sus datos para generar información procesable a partir de los datos. Ayuda a las empresas a identificar tendencias y patrones ocultos en los datos para que puedan tomar decisiones comerciales más informadas. Las computadoras usan análisis predictivos para determinar qué es probable que suceda en el futuro en función de los datos de lo que sucedió en el pasado. Ayuda a extraer información de conjuntos de datos inmanejables para identificar patrones, relaciones y asociaciones.

Aplicaciones

– La idea detrás del análisis aumentado es apoyar la inteligencia humana y acelerar las tareas repetitivas al tomar decisiones más inteligentes. Ayuda a maximizar los esfuerzos de marketing al eliminar el rango de prospectos para su producto o servicio; se puede integrar con los procesos comerciales para mejorar las operaciones comerciales. El análisis predictivo se puede utilizar para la recaudación de fondos, la previsión de ventas, la atención al cliente, la evaluación de riesgos, los estudios de mercado, los informes financieros, el bienestar de los pacientes, etc.

Análisis aumentado vs.

Resumen

El análisis aumentado utiliza técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar múltiples aspectos de los datos, desde la recopilación de datos hasta la preparación y limpieza de datos, la creación de modelos analíticos y la generación de conocimientos prácticos a partir de los datos. En el otro lado del análisis predictivo, los algoritmos de aprendizaje automático y las técnicas de análisis estadístico se utilizan para crear modelos predictivos que pueden predecir el resultado en función de la clase, la categoría o el valor numérico.

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