Diferencia entre IA y análisis de datos

La inteligencia artificial (IA) ha captado la atención de casi todos, desde los altos ejecutivos de una organización hasta una persona promedio que camina por la calle. Es difícil creer cómo solo una idea se convirtió en un cambio de juego para las personas y las empresas por igual. Lo que una vez se consideró el bombo se ha convertido en una sensación mundial en un rango de tiempo muy corto. Hoy, estamos en medio de la evolución de la era digital, donde hay una enorme cantidad de potencia informática y datos en manos de casi todos. Los datos son el activo más importante en estos días. Y ahora, tenemos la capacidad de consumir y procesar volúmenes de datos que no eran posibles antes. Las organizaciones están adoptando la toma de decisiones basada en datos y las empresas están recurriendo hacia la IA para sus productos que se jactan. Desafortunadamente, las comunidades de análisis y IA no están haciendo nada para colaborar y comunicarse entre sí, lo que a su vez, cerrar la brecha entre los dos campos.

¿Qué es la inteligencia artificial??

Según Schalkoff, la inteligencia artificial (o simplemente llamada IA) es un campo de estudio que busca explicar y emular un comportamiento inteligente en términos de procesos computacionales. En un sentido más general, la IA es una tecnología que ayuda a facilitar varios procesos de una manera más autónoma y automática, con poca o ninguna intervención de un usuario humano. AI es la creación de máquinas inteligentes que funcionan, piensan y responden como humanos. Es una tecnología notablemente exitosa que tiene como objetivo implementar inteligencia humana en máquinas y crear sistemas que recopilen datos, procesenlos, predecan resultados y, en última instancia, mejoren la vida humana. La IA consta de un conjunto de algoritmos que usan información en forma de datos para tomar decisiones y llevar a cabo tareas al igual que los humanos. Casi todos los programas de IA se desarrollan para algún tipo de resolución de problemas, ya sea interpretando una escena visual, analizando una oración o planeando una secuencia de acciones de robots.

¿Qué es el análisis de datos??

Data Analytics es la ciencia de analizar datos sin procesar con el objetivo de sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones de esa información para mejorar la productividad y la ganancia comercial. Se trata de datos; Se han creado más datos en los últimos años que en toda la historia de la raza humana. Anteriormente, la mayoría de los conjuntos de datos electrónicos se estructuraban y se ajustaban en bases de datos. Pero hoy nuestras vidas digitales están haciendo que Big Data sea aún más grande, gracias al mundo conectado y la mayoría de los datos generados no están en formato estructurado, por ejemplo, imágenes, videos y archivos de datos de voz. Aquí es donde llega el análisis de datos a la imagen. Estos enormes volúmenes de datos deben analizarse para generar una visión procesable de él. El análisis de datos se refiere al análisis de grandes conjuntos de datos para el apoyo de la toma de decisiones. Por lo general, el análisis de datos se puede dividir en varias fases. Los datos se evalúan, limpian y filtran, visualizan y analizan, y los resultados finalmente se interpretan y evalúan.

Diferencia entre IA y análisis de datos

Definición

- La IA es la simulación de inteligencia y comportamiento humano en máquinas, especialmente los sistemas informáticos. AI es una rama de la informática que se ocupa de la creación de máquinas inteligentes que se pueden programar para pensar y reaccionar como humanos e imitar sus acciones. El análisis de datos, por otro lado, se refiere a las técnicas de análisis de datos sin procesar para obtener información valiosa de los datos. Se refiere al análisis de grandes conjuntos de datos, utilizando sistemas informáticos especializados, para sacar conclusiones de la información que contienen para el apoyo de la toma de decisiones.

Meta

- El objetivo de la IA es crear sistemas expertos que exhiban un comportamiento inteligente: sistemas que entiendan, piensen, aprendan, respondan, reaccionan y se comporten como los humanos. La idea es crear máquinas que puedan funcionar con poca o ninguna supervisión humana para que puedan encontrar soluciones a problemas complejos de una manera más humana. El objetivo del análisis de datos es dar sentido a los datos sin procesar para predicciones, toma de decisiones y muchas otras cosas. Los datos sin procesar se organizan y organizan, interpretan y evalúan para que se pueda extraer información relevante o útil de ellos.

Aplicaciones

- Las aplicaciones de análisis de datos se pueden clasificar ampliamente como descriptivas, predictivas y prescriptivas. Analítica descriptiva minera repositorios de datos masivos para extraer patrones potenciales en los datos; El análisis predictivo combina datos masivos de diferentes fuentes para predecir tendencias o eventos futuros; y el análisis prescriptivo ayudan a evaluar el impacto de diferentes decisiones posibles. Las industrias de exploración de petróleo y gas utilizan análisis prescriptivos para optimizar el proceso de exploración. Las industrias usan análisis predictivo para predecir las fallas de la máquina.

Los AIS están diseñados para usarse en robots, como los diseñados para aplicaciones industriales, mientras que algunas se usan para misiones de rescate, capaces de navegar por varios terrenos. Otros AIS son buenos para el crujido de datos y facilitar varias tareas de análisis de datos. La IA es una parte crucial de la vida humana diaria y está en casi todas partes: desde la atención al cliente automatizada y el asistente digital basado en la voz para la industria de la salud y los sectores de finanzas, hasta autos autónomos y dispositivos domésticos inteligentes, en todas partes.

Ai vs. Análisis de datos: tabla de comparación

Resumen de AI vs. Análisis de datos

En pocas palabras, IA es una colección de tecnologías que tienen como objetivo extraer ideas y patrones de grandes conjuntos de datos, y tomar decisiones informadas basadas en la información. Para esta IA, requiere datos de calidad y sin herramientas de análisis de datos de calidad, la IA no puede evaluar los datos y hacer predicciones, por lo tanto, no puede proporcionar información valiosa. Por lo tanto, tanto el análisis de datos como la IA están estrechamente relacionados entre sí y comprender la diferencia entre los dos se trata de elegir las herramientas adecuadas para el trabajo adecuado.